[發明專利]分布式光纖傳感預警系統及其控制方法、設備、存儲介質

在審

• 申請號: 202210510321.0
• 申請日: 2022-05-11
• 公開（公告）號: CN114623922A
• 公開（公告）日: 2022-06-14
• 發明（設計）人: 陳雄穎;蔡俊;羅丁元;劉振河;劉德良;王滿;李英樂;吳寶鋒;謝金聲;方曉莉;鄭林賢;鄧林波
• 申請（專利權）人: 高勘（廣州）技術有限公司
• 主分類號: G01H9/00
• 分類號: G01H9/00;G08B13/181;G08B21/18;G06F16/35;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京市京大律師事務所 11321
• 代理人: 姚維

1.一種分布式光纖傳感預警系統，其特征在于，所述分布式光纖傳感預警系統包括：

至少一臺DAS主機、SaaS化云平臺、客戶端和與所述DAS主機一一對應的傳感光纜；

所述DAS主機的輸入端與所述傳感光纜連接，用于向所述傳感光纜發送傳輸信號，并實時檢測所述傳感光纜中傳輸信號的變化，基于傳輸信號的變化生成對應的振動數據；

所述SaaS化云平臺的一端與所述DAS主機的輸出端連接，用于獲取所述DAS主機輸出的振動數據，并對所述振動數據進行存儲和分析，得到對應的分析結果，所述分析結果包括振動事件的事件類型以及對應的事件預警等級；

所述客戶端的輸入端與所述SaaS化云平臺的另一端連接，用于展示SaaS化云平臺中存儲的振動數據和所述振動數據的分析結果，并基于所述事件預警等級生成對應的預警信號。

2.根據權利要求1所述的分布式光纖傳感預警系統，其特征在于，所述DAS主機包括光傳感模塊、信號處理模塊、系統管理與通信模塊；

所述光傳感模塊的輸入端與所述傳感光纜連接，用于實時獲取傳感光纜中傳輸信號的變化；

所述信號處理模塊的輸入端與所述光傳感模塊的輸出端連接，用于根據所述傳輸信號的變化生成對應的振動數據；

所述系統管理與通信模塊的輸入端與所述信號處理模塊的輸出端連接，用于將所述振動數據發送至所述SaaS化云平臺。

3.根據權利要求2所述的分布式光纖傳感預警系統，其特征在于，所述DAS主機包括還包括電源模塊；

所述電源模塊分別與所述光傳感模塊、信號處理模塊、系統管理與通信模塊連接，用于為所述光傳感模塊、信號處理模塊、系統管理與通信模塊提供電力。

4.根據權利要求3所述的分布式光纖傳感預警系統，其特征在于，所述DAS主機還包括監控模塊，所述監控模塊用于實時監控所述DAS主機所處的機箱平臺的風扇運行情況和溫度，以及所述電源模塊為所述光傳感模塊、信號處理模塊、系統管理與通信模塊提供電力時的電壓。

5.根據權利要求1所述的分布式光纖傳感預警系統，其特征在于，所述傳感光纜包括光纖和傳感器；

所述傳感器安裝在所述光纖上，用于對所述光纖在預設范圍內進行環境監測，當檢測到存在振動事件時，基于振動事件引發的環境變化生成傳感數據，并根據所述傳感數據對所述光纖中的傳輸信號進行調制，使所述傳輸信號產生變化；

所述光纖與所述DAS主機的輸入端連接，用于接收所述DAS主機輸入的傳輸信號，并將所述傳感器調制后的傳輸信號返回至所述DAS主機。

6.根據權利要求1所述的分布式光纖傳感預警系統，其特征在于，所述SaaS化云平臺包括機器學習模塊，所述機器學習模塊用于：

獲取歷史振動數據和預設的神經網絡模型，并初始化所述神經網絡模型中詞向量層、最大池化層和的網絡參數和全連接隱藏層的網絡參數，所述歷史振動數據包括人工標識的振動類別；

將所述歷史振動數據輸入所述神經網絡模型中，得到預測的振動類別；

根據所述歷史振動數據通過人工標識的振動類別和通過神經網絡模型預測的振動類別，計算預設的損失函數，得到損失值，并判斷所述損失值是否小于預設閾值；

若是，則根據所述神經網絡模型中詞向量層、最大池化層和全連接隱藏層的網絡參數確定智能預警模型；

若否，則根據所述損失值通過反向傳播算法更新所述神經網絡模型的網絡參數，反復迭代模型訓練過程，直至損失值小于預設閾值，并確定訓練后的神經網絡模型的中詞向量層、最大池化層和的網絡參數和全連接隱藏層的網絡參數確定智能預警模型。