【《国内外光纤声传感器研究现状文献综述》2500字】

1绪论II国内外光纤声传感器研究现状文献综述早期声传感器主要为压电式、电容式等声传感器，在压电式传感器方面，2010年中国科学院研究生院于留波、赵湛等人提出根据薄膜应力分析并结合电荷测量法、电压测量法的匹配电路优化方法，实现了微声测量，并分析得到在电压测量法时使用四电极串联结构，在电荷测量法时使用四电极并联结构[1]。在电容式传感器方面，2019年中北大学张鹏飞、王任鑫等人引入了热阻尼粘滞阻尼的分析，并采用阳极键合的加工工艺，使用硅绝缘(silicononinsulator，SOI)的埋氧层作为刻蚀阻挡层设计电容式声传感器，实验测试得到所设计电容式声压水听器的电容平均值为4.277pF，相位平均值为-89.129°，具有优秀的电容性特征及良好的一致性[2]。但是上述声传感器都存在缺点，易受到电磁干扰的影响，而光纤声传感器克服了以上缺点，在此基础上出现了单点式测量光纤声传感器，如2012年山西大学刘静等人提出基于压敏薄膜的法珀腔光声传感器，并在最佳的法珀腔长度下将信噪比进一步提升到104.9dB[3]。在点式光纤传感器的基础上延伸出了分布式传感器，光纤传感器的特点是光纤既作为传输介质同时也作为传感检测点。基于这样的特性，光纤传感器分为准分布式光纤传感器和全分布式光纤传感器。准分布式光纤传感器是由分立的检测位置上放置的多个分立的光纤传感器构成，使用特定复用和组网方式进行连接，利用各种复用技术例如波分复用、时分复用、频分复用、码分复用等方式使多个信息传输，共用一个或某几个传输信道而组成的分布式传感网络结构。全分布式光纤传感器是以整个光纤线路作为传感检测点，消除了准分布式光纤传感器只能在部分离散点进行检测的缺点，实现了真正的分布式传感。所以现在多数光纤声传感研究都是基于全分布式光纤传感系统。准分布传感系统和全分布式传感系统基本框图如图1-1和图1-2。图1SEQ图\*ARABIC\s11准分布式光纤传感系统图1SEQ图\*ARABIC\s12全分布式光纤传感系统国内外近些年来研究都是在全分布式光纤传感的基础上进行。在常规的光时域反射系统（opticaltime-domainreflectometer，OTDR）中，仅能得到振动点位置信息，所以人们在研究中不断探索可以得到振动全部信息的方式。1998年美国宇航局兰利研究中心M.Froggatt和J.Moore提出了基于后向瑞利散射的光频域反射系统（opticalfrequency-domainreflectometry，OFDR）系统，基于OFDR的全分布光纤传感系统可以获得振动的幅值、频率和相位[4]。全分布式光纤传感的研究便开始逐渐转向OFDR系统上，OFDR相比于OTDR更高的空间分辨率和高信噪比（signal-to-noiseratio,SNR）。但是传感距离相比OTDR要缩短不少。2012年加拿大渥太华大学周大鹏、秦增光等人提出在时间序列中，振动状态的局部后向瑞利散射光谱相对于非振动状态的后向瑞利散射光谱的变化，可以用来确定沿光纤长度的特定位置的动态应变信息的理论。在测试中，当标准的单模光纤用作传感头时，17米的总光纤长度可以达到10厘米的空间分辨率，拥有0-32赫兹的可测量频率范围[5]。2015年上海交通大学刘庆文提出了时间门控数字光频域反射仪（time-gateddigitalopticalfrequencydomainreflectometry，TGD-OFDR），解决了传统OFDR系统中空间分辨率的光波频率调谐率与可测距离范围之间的矛盾，在整个110公里长的光纤链路上获得了1.6米的空间分辨率[6]。同年上海交通大学王帅在时间门控数字光频域反射仪基础上，增加了一个90度的光学混合器用来提取相位信息。通过提高扫频速度的方法，大大减轻了环境相位干扰对TGD-OFDR的影响，相比一般的OFDR系统的方法更可靠。在测量范围40公里，空间分辨率为3.5m，可测量频率高达600Hz而且能够测量0.08g（g为重力加速度）的振动加速度[7]。2017年电子科技大学钱先洋将数字图像处理技术引入光纤声传感器，使用基于弱信号块主成分分析法（weak-principalcomponentanalysis，W-PCA）的噪声估计算法估计传感系统的噪声水平，并使用非局域均值滤波(non-local

means，NLM)提高信噪比，在布里渊光时域分析仪（Brilouinopticaltime-domainanalysis，BOTDA）中实现了69%的品质因数的提升[8]。2021年，上海交通大学何祖源、刘庆文提出了一维卷积神经网络（convolutionalneuralnetwork，CNN）加支持向量机（supportvectormachines，SVM）(SVM代替CNN中的softmax层)的深度学习模型识别事件的发生，实现了在较短识别时间确定事件类型，在测试中对5种事件类型的识别准确率达到92.62%[9]。图1SEQ图\*ARABIC\s131-DCNN和SVM在全分布式光纤声传感器的应用Sagnac型光纤分布式声传感器使用高功率光源，能够获取在振动作用下更加明显的光波的变化，很适合在长距离进行传感监测。2021年深圳大学滕飞提出了双sagnac系统，并提出“谱峰比”的定位计算方法。有效解决了传统sagnac型分布式光纤存在的偏振率落、多点定位及多参数检测等问题[10]。2019年新疆大学于发硕对入侵信号进行特征提取，构建SVM和极限学习机（extremelearningmachine，ELM）进行识别，提升了对不同入侵信号识别的稳定性[11]。在声传感系统的实际应用中，现主要以Sagnac型声传感系统为主，因为其搭建整体系统成本低，效果也足够优异。而基于OFDR的声传感系统虽然具有高精度的优点，但是搭建一个OFDR系统的造价要多倍于Sagnac系统。总体上现在基于分布式光纤传感研究方向是更加准确、更加全面地获取振动发生的信息，同时希望从得到更多的信息中准确地确定事件的类型。并且把时间类型的分类交给了机器判断，提高识别效率。其趋势是将分布式光纤传感系统变为智能分布式光纤传感系统。参考文献[1]于留波,赵湛,丁国杰,等.压电式微传声器的设计与测量方法的匹配[J].微纳电子技术,2010,47(09):560-563+586.[2]张鹏飞,王任鑫,李照东,等.基于热粘性声学的电容式声压水听器[J].微纳电子技术,2020,57(07):532-540.[3]刘静,李渊骥,冯晋霞,等.用于光声成像的高灵敏度光纤法珀腔传感器[J].量子光学学报,2021,27(02):123-129.[4]FroggattM,MooreJ.High-spatial-resolutiondistributedstrainmeasurementinopticalfiberwithRayleighscatter[J].AppliedOptics,1998,37(10):1735-1740.[5]ZhouDP,QinZG,LiWH,etal.Distributedvibrationsensingwithtime-resolvedopticalfrequency-domainreflectometry[J].OpticsExpress,2012,20(12):13138-13145.[6]WangS,FanXY,LiuQW,etal.Distributedfiber-opticvibrationsensingbasedonphaseextractionfromtime-gateddigitalOFDR[J].OpticsExpress,2015,23(26):33301-33309.[7]HeZY,LiuQW.OpticalFiberDistributedAcousticSensors:AReview[J].JournalofLightwaveTechnology,2021,39(12):3671-3686.[8]钱先洋.数字图像处理技术在布里渊光时域分析仪中的应用[D].电子科技大学,2017.[9]LiuQW,FanXY,HeZY.Time-gateddigitalopticalfrequencydomainreflectometrywith1.6-mspatialresolutionoverentire110-kmrange[J].OpticsExpress，2015,23(20):25988-25995.[10]滕飞.基于双Sagnac结构分布式光纤扰动传感系统及其定位技术研究[D].深圳大学,2020.[11]于发硕.分布式Sagnac光纤传感系统的振动信号模式识别研究[D].新疆大学,2019.[12]王杰,贾新鸿,饶云江,等.基于双向拉曼放大的相位敏感光时域反射仪[J].物理学报,2013,62(04):224-228.[13]李军.高空间分辨率ROTDR测温主机设计与实践[J].煤矿机械,2017,38(11):1-4.[14]范海军,李永倩,张立欣