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Im vorliegenden Bericht wurde untersucht, Spanndrahtbrüche in einem Brückenträger sowohl mittels Schallemissionsanalyse (SEA) als auch mit (eingebetteter) verteilter faseroptischer akustischer Sensorik (DAS) zu erkennen. Die Ergebnisse zeigen, dass die Bruchsignale anhand beider Messverfahren detektiert werden können. Die jeweils detektierten Drahtbrüche werden miteinander verglichen. Durch eine Gegenüberstellung werden SEA und DAS detailliert dargestellt.
Selbstdarstellung des Verbundvorhabens "Monalisa" auf der Konferenz "VDE Hochspannungstechnik" 2018 der entsprechenden Forschungsinitiative der Bundesregierung Kurzzusammenfassung der Teilprojekte und F&E-Ziele aller beteiligten Partnerinstitutionen (BAM,TU Berlin, HTW Berlin, BeuthHS Berlin, IPH GmbH) zum Bereich Monitoring von elektrischen Betriebsmitteln mit Hilfe von faseroptischer Sensorik.
Verteilte faseroptische Sensorik eignet sich sehr gut für eine Zustands- und Gefährdungsüberwachung von ausgedehnten Hochspannungskabelinstallationen. Basierend auf der Messung von verschiedenen faseroptischen Rückstreueffekten in der Sensorfaser lassen sich ortsaufgelöste Profile von Messgrößen wie Temperatur, Dehnung oder Vibrationen erzielen.
Hier demonstrieren wir die Leistungsfähigkeit verschiedener faseroptischer Sensorikansätze bezüglich dieser Größen anhand von Experimenten u.a. an einem Mittelspannungskabel. Des Weiteren zeigen wir, wie die Verwendung von verschiedenen Sensorkabeltypen mit unterschiedlicher Applikation auf der Kabeloberfläche die Messergebnisse bei einem Biegeversuch beeinflussen und schlussfolgern damit auf die für die Einbettung in Kabeln geeigneten Sensoren.
Die verteilte faseroptische akustische Sensorik (DAS) wird vorgestellt, hinsichtlich ihrer Leistungsfähigkeit beschrieben und verschiedenste Anwendungsfelder, z.B. für das Zustandsmonitoring oder für seismische Messungen, beispielhaft gezeigt. Zudem werden mögliche Anwendungsfelder von DAS für den Kontext Kerntechnische Entsorgung (KTE) und Rückbau aufgezeigt.
Anwendungsfelder von verteilter faseroptischer akustischer Sensorik (DAS) werden anhand von früheren, gegenwärtigen und zukünftigen Projekten an der BAM vorgestellt und die Leistungsfähigkeit von DAS demonstriert. Die dargestellten Anwendungen sind Monitoring von Rohrleitungen, von Unterseekabeln, von Zügen und Gleisen, von Brücken, von Strassen und Verkehr, von Erdbebenauswirkungen in urbanen Gebieten, von Bohrlöchern im Kontext Erdgasspeicher und für Exploration und Monitoring von Untergründen für Geothermie-Anwendungen.
Die Eigenschaften von optischen Fasern und faseroptischen Sensoren werden beschrieben und die Funktionsweise von verteilter faseroptischer akustischer Sensorik (DAS) erklärt. Die Verwendung von DAS für Zustandsmonitoring vor allem von Infrastruktur und Anlagen wird motiviert. Im Folgenden wird die Einsetzbarkeit von DAS für verschiedenste Anwendungen anhand einiger Beispiele (vergangene und gegenwärtige Projekte der BAM zum Thema DAS für Infrastrukturmonitoring) gezeigt. Diese betreffen das Monitoring von Rohrleitungen/Pipelines, von Energiekabeln, von Gleisanlagen und Zügen, von Brücken und von Strassen und Strassenverkehr.
Die Verwendung von Methoden des Maschinellen Lernens (ML) und der Künstlichen Intelligenz (KI) im Fachbereich 8.6 Faseroptische Sensorik wird dargestellt. Die vielfältigen Möglichkeiten, Machine Learning auf Basis Künstlicher Neuronaler Netze (ANN) für eine schnelle und effiziente Datenverarbeitung eizusetzen werden demonstriert. Hierfür werden Beispiele für die Anwendungszwecke Messgrößenberechnung, Entrauschen, Interpolation, Bildverarbeitung und Messdatenauswertung aufgezeigt.
Darstellung des Verbundvorhabens "Monalisa" und der im Rahmen des Projekts erzielten F&E-Fortschritte auf dem 2. Statusseminar "Zukunftsfähige Stromnetze" des PTJ zur gleichnamigen Forschungsinitative der Bundesregierung. Präsentiert werden Fortschungsergebnisse zum Thema Zustandsüberwachung von verschiedenen elektrischen Betriebsmitteln (Kabel, Garnituren, Schaltanlagen, Schalter) mittels faseroptischer Sensorik. Das Monitoring bezieht sich dabei auf Temperatur, Vibrationen, eindringende Feuchte, Dehnung, und die Detektion von Teilentladungen