8.6 Faseroptische Sensorik
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The feasibility of traffic monitoring along a major urban road using Distributed Acoustic Sensing (DAS) is demonstrated. We present measurement results of conventional intensity-based DAS along a dark fiber in a tubed fiber optic cable buried roadside. With only minimal postprocessing different classes of traffic participants can be distinguished (cars, bikes, pedestrians). Different methods for pre-processing raw data are compared, especially with regard to providing suitable inputs for pattern recognition algorithms. Furthermore, the various challenges for automatized vehicle detection and classification related to varying sensitivity and inhomogeneous signal propagation are discussed. Sensitivity fluctuations and variations are in part inherent to the measurement technology and originate in part in ground conditions. The measurement quality and usefulness for traffic monitoring of intensity-based DAS is compared to that of state-of-the-art phase-resolved DAS, allowing quantitative evaluation of vibration signals.
The feasibility of traffic monitoring along a major urban road using Distributed Acoustic Sensing (DAS) is demonstrated. We present measurement results of conventional intensity-based DAS along a dark fiber in a tubed fiber optic cable buried roadside. With only minimal postprocessing different classes of traffic participants can be distinguished (cars, bikes, pedestrians). Different methods for pre-processing raw data are compared, especially with regard to providing suitable inputs for pattern recognition algorithms. Furthermore, the various challenges for automatized vehicle detection and classification related to varying sensitivity and inhomogeneous signal propagation are discussed. Sensitivity fluctuations and variations are in part inherent to the measurement technology and originate in part in ground conditions. The measurement quality and usefulness for traffic monitoring of intensity-based DAS is compared to that of state-of-the-art phase-resolved DAS, allowing quantitative evaluation of vibration signals.
Der Anstieg der Vielfalt nuklearer Anwendungen weit über die Bereiche der kerntechnischen Stromerzeugung erhöht die Relevanz der Entwicklung und Anwendung neuer Technologien zur Strahlungsüberwachung. Auch die offenen Sicherheitsfragen bei der Entsorgung radioaktiver Abfälle einschließlich Zwischen- und Endlagerungsproblematik verstärkt die Nachfrage nach effizienten Monitoringsystemen zum Schutz von Mensch und Umwelt vor ionisierender Strahlung. Aufgrund ihrer messtechnisch vorteilhaften Materialeigenschaften stellen die faseroptischen Strahlungssensoren eine vielversprechende Alternative zu traditionellen Dosimetern dar. Bedingt durch ihre kleinen Abmessungen, elektromagnetische Unempfindlichkeit und ihr geringes Gewicht können faseroptische Sensoren in einer harschen Umgebung an schwer zugänglichen Stellen eingesetzt werden. Darüber hinaus bietet diese Art der Sensoren die Möglichkeit der ortsverteilten Messung entlang der gesamten Sensorfaser. Somit kann durch eine einzelne optische Faser eine Vielzahl an punktuell messenden Sensoren ersetzt werden. Dieser Beitrag beschreibt die in der BAM vorangetriebenen Entwicklungen unterschiedlicher Sensorprinzipien, -lösungen und -verfahren zur Detektion ionisierender Strahlung.
Mass Spectrometry (MS) and Nuclear Magnetic Resonance Spectroscopy (NMR) are critical components of every industrial chemical process as they provide information on the concentrations of individual compounds and by-products. These processes are carried out manually and by a specialist, which takes a substantial amount of time and prevents their utilization for real-time closed-loop process control. This paper presents recent advances from two projects that use Artificial Neural Networks (ANNs) to address the challenges of automation and performance-efficient realizations of MS and NMR. In the first part, a complete toolchain has been developed to develop simulated spectra and train ANNs to identify compounds in MS. In the second part, a limited number of experimental NMR spectra have been augmented by simulated spectra to train an ANN with better prediction performance and speed than state-of-theart analysis. These results suggest that, in the context of the digital transformation of the process industry, we are now on the threshold of a possible strongly simplified use of MS and MRS and the accompanying data evaluation by machine-supported procedures, and can utilize both methods much wider for reaction and process monitoring or quality control.
Mass Spectrometry (MS) and Nuclear Magnetic Resonance Spectroscopy (NMR) are critical components of every industrial chemical process as they provide information on the concentrations of individual compounds and by-products. These processes are carried out manually and by a specialist, which takes a substantial amount of time and prevents their utilization for real-time closed-loop process control. This paper presents recent advances from two projects that use Artificial Neural Networks (ANNs) to address the challenges of automation and performance-efficient realizations of MS and NMR. In the first part, a complete toolchain has been developed to develop simulated spectra and train ANNs to identify compounds in MS. In the second part, a limited number of experimental NMR spectra have been augmented by simulated spectra to train an ANN with better prediction performance and speed than state-of-theart analysis. These results suggest that, in the context of the digital transformation of the process industry, we are now on the threshold of a possible strongly simplified use of MS and MRS and the accompanying data evaluation by machine-supported procedures, and can utilize both methods much wider for reaction and process monitoring or quality control.
Fiber optic Distributed Acoustic Sensing (DAS) is an emerging method for many different monitoring purposes, enabling a spatially and temporally resolved collection of acoustic and vibration information over many kilometers. DAS, thus being a "dynamic" sensing technique, allows for online condition monitoring and the detection and localization of threats or hazards in real time via characteristic acoustic/vibration states and their changes or via occurring anomalous signals, respectively.
At BAM, we have employed this technology for a number of different applications of monitoring of large infrastructures, e.g., bridges, pipelines, submarine power cables or railway tracks. Currently, we are investigating the use of DAS for further innovative uses, which aim at facilitating the energy transition, enabling "smart" infrastructure and providing the basis for comprehensive hazard monitoring and warning systems, respectively. Our research fields include fiber optic borehole monitoring in the context of hydrogen storage caverns, traffic and road monitoring, using DAS for earthquake monitoring in urban areas for disaster management and long-term monitoring of large-scale subsidence caused by mining activities. Another new topic is structural health monitoring in concrete structures in the framework of the FSP Security.
In this talk, we will first briefly present the basics and capabilities of DAS. Then, we will portray our previous and current works related to this technology and show some attractive results. Finally, we will discuss our upcoming projects on exciting new applications of DAS.
Im Rahmen der Integritätsbewertung einer zementierten 13 3/8" Rohrtour einer Sole-Produktionsbohrung wurden erstmals 2018 zeitgleich faseroptische Temperaturmessungen (DTS, Distributed Temperature Sensing) und faseroptische Akustikmessungen (DAS, Distributed Acoustic Sensing) durchgeführt und ausgewertet. Dazu wurde die Bohrung zeitweise mit Stickstoff bespannt und wieder entlastet. Durch die Bespannung der Bohrung mit Stickstoff in Kombination mit dem Herunterdrücken des Stickstoff-Sole-Spiegels unter den Rohrschuh der 13 3/8" Rohrtour, konnte Stickstoff aus der Kavernenbohrung durch eine Leckagestelle in die Zementation übertreten und dort ein Stickstoff-Reservoir bilden.
Bei der anschließenden Stickstoffentlastung erfolgte der Wiederanstieg des Stickstoff-Sole-Spiegels deutlich schneller als die Entleerung des in der Zementation angelegten Stickstoff-Reservoirs. Der dadurch entstandene Druckgradient hatte zur Folge, dass an der Leckagestelle der Stickstoff aus der Zementation in die aufsteigende Sole in Form von Bläschen eingetreten und dort aufgestiegen ist. Dieser Übertritt der Stickstoffbläschen war sowohl mit der Entstehung eines akustischen Geräusches als auch mit einer Temperaturänderung verbunden, welche mit der DAS- und DTS-Technik nachgewiesen werden konnten.
Um die Ergebnisse bzgl. ihres physikalischen Hintergrundes zu überprüfen und basierend auf einer mathematisch-physikalischen Grundlage eine nachvollziehbare Interpretation der Messergebnisse zu ermöglichen, wurde ein numerisches Simulationsmodell der gekoppelten Festkörper- und Druckakustik für die Bohrung aufgebaut. Das Modell berücksichtigt die Geologie und die Komplettierung der Kavernenbohrung. Nach Identifikation der Schallquelle konnte mit dem Modell die Ausbreitung des Schalldrucks in der Bohrung erfolgreich nachgestellt werden.
Um dieses Verfahren einer simultanen DAS-DTS-Messung in eine feldtaugliche Version zu überführen, läuft seit November 2019 ein breit angelegtes und vom BMWi gefördertes ZIM-Kooperationsprojekt zwischen der Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM), der IAB Weimar gGmbH, der GESO GmbH & Co. Projekt KG, der DEEP.KBB GmbH sowie der Rembe Consulting PartG mbB.
Durch die Messdatenkopplung und den Wegfall der bewegungsbedingten Nachteile einer Messsonde werden präzisere Ergebnisse zur Bewertung der Bohrlochintegrität erwartet. Das Ziel ist, mit Hilfe der noch zu entwickelnden einfachen und robusten Technik, quantitative Aussagen über die Zustände im verrohrten Bohrloch direkt am Messplatz treffen zu können, wobei ein Fokus auf Detektierung und Quantifizierung von Kleinstleckagen liegt. Im Rahmen dieses Forschungsprojektes kommt neben numerischen Berechnungen auch ein geplanter Bohrlochsimulator zum Einsatz, mit dem umfangreiche Untersuchungen zur Ermittlung der Grenzparameter und Detektionsschwellen durchgeführt werden sollen.
Mess- und prüftechnische Verfahren sind zur Prozesskontrolle und Sicherheitsüberwachung in Wasserstofftechnologien von hoher Bedeutung. Typische Anwendungsgebiete von Sensoren sind Sicherheitsüberwachung, Leckdetektion und Prozesskontrolle. In diesem Beitrag werden Themen zur Erkennung von freigesetztem Wasserstoff sowie die Bestimmung des Wasserstoff-Luftverhältnisses mit Gassensoren, Fehlstellenerkennung mit geführten Ultraschallwellen zur Lebensdauerüberwachung (Structural Health Monitoring) von Wasserstoffspeichern sowie der Einsatz faseroptischer Sensoren zur Überwachung des Dehnungs- und Alterungsverhaltens sowie zur Schadensfrüherkennung von Wasserstoffspeichern vorgestellt.
Faseroptische Strahlungssensoren ermöglichen ein räumlich verteiltes Online-Monitoring entlang der gesamten Sensorfaser. Verschiedene Messverfahren nutzen überwiegend zwei durch die ionisierende Strahlung in optischen Fasern induzierte Effekte, d. h. die Erhöhung der optischen Dämpfung und die damit verbundene Veränderung des Brechungsindex des Fasermaterials. Die Sensitivität der Strahlungssensoren lässt sich je nach Anwendung durch die Wahl der Dotierstoffe im Glasfaserkern sowie der Art des Polymermaterials des POF-Sensors beeinflussen. Ferner ist die Sensitivität auch durch den Betrieb bei geeigneten Wellenlängen einstellbar. Bei dem sensorischen Einsatz von faseroptischen Sensoren muss auch die vorhandene Ausheilung des Sensors sowie die Abhängigkeit der erfassten Messsignale von der Temperatur und der Dosisleistung berücksichtigt werden.
Faseroptische Strahlungssensoren ermöglichen ein räumlich verteiltes Online-Monitoring entlang der gesamten Sensorfaser. Verschiedene Messverfahren nutzen überwiegend zwei durch die ionisierende Strahlung in optischen Fasern induzierte Effekte, d. h. die Erhöhung der optischen Dämpfung und die damit verbundene Veränderung des Brechungsindex des Fasermaterials. Die Sensitivität der Strahlungssensoren lässt sich je nach Anwendung durch die Wahl der Dotierstoffe im Glasfaserkern sowie der Art des Polymermaterials des POF-Sensors beeinflussen. Ferner ist die Sensitivität auch durch den Betrieb bei geeigneten Wellenlängen einstellbar. Bei dem sensorischen Einsatz von faseroptischen Sensoren muss auch die vorhandene Ausheilung des Sensors sowie die Abhängigkeit der erfassten Messsignale von der Temperatur und der Dosisleistung berücksichtigt werden.