Machine learning for strain and temperature discrimination in Brillouin distributed sensing

  • Short presentation of the PhD project in machine learning based Brillouin distributed sensing. Machine learning can be used to enhance the performance of BOFDA and reduce considerably the measurement time. Apart from this, ML can also be used to extract more information from the Brillouin gain spectrum in order to render the temperature and strain discrimination possible

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Metadaten
Autor*innen:Christos Karapanagiotis
Dokumenttyp:Vortrag
Veröffentlichungsform:Präsentation
Sprache:Englisch
Jahr der Erstveröffentlichung:2020
Organisationseinheit der BAM:8 Zerstörungsfreie Prüfung
8 Zerstörungsfreie Prüfung / 8.6 Faseroptische Sensorik
DDC-Klassifikation:Naturwissenschaften und Mathematik / Chemie / Analytische Chemie
Freie Schlagwörter:Fiber optics sensors; Machine learning
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM:Umwelt
Umwelt / Sensorik
Veranstaltung:PhD Day 2020
Veranstaltungsort:Online meeting
Beginndatum der Veranstaltung:15.09.2020
Verfügbarkeit des Dokuments:Datei im Netzwerk der BAM verfügbar ("Closed Access")
Datum der Freischaltung:07.12.2020
Referierte Publikation:Nein
Eingeladener Vortrag:Nein
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