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視頻中字幕

大家好我們現(xiàn)在來進(jìn)行這個應(yīng)用

分布式光纖振動感知

進(jìn)行管道滲漏的

這樣的一個監(jiān)測實驗

首先呢

我們的實驗場景是這樣子的

就是從這邊

我們有一個20的管道

向一個50的PVC管進(jìn)行供水

這根管道是由兩節(jié)組成的

然后中間有一個連接處

在這邊有一個控制閥門

目前是打開狀態(tài)

當(dāng)它是打開狀態(tài)的時候

一旦給這個管道供水

水流是可以自然流過的

但一旦它關(guān)閉的話

由于這邊這有一個

裂縫

然后水流呢

就會從這里的一個細(xì)小的裂縫中

滲漏出來

這個時候我們需要用這個光纖

對它進(jìn)行這樣的一個感知

看能不能獲取到

就是它滲漏的這樣的一個狀態(tài)。

我們訓(xùn)練的AI模型

用來做這樣的一個區(qū)分實驗

好現(xiàn)在的話

因為沒有通水

我們這個管道是處于這樣的一個

這個示意圖是一個灰色狀態(tài)

灰色的

屬于是一個無水的這樣的狀態(tài)

好

現(xiàn)在我們在這個閥門打開的過程中

先嘗試對它供水。請供水

好這個時候的話

對我們發(fā)現(xiàn)

他就切換到一個流水這樣的狀態(tài)

對

就是這個時候的話

水是可以自然的這樣的一個流經(jīng)

嗯這個這個管道本身的

好

現(xiàn)在的話就是請把這個閥門關(guān)閉

好逐漸的話這邊呢就會

有一些聲音

就是水

因為水壓的原因

慢慢的

它就會

從這個縫隙滲出

然后這個時候的話我們也可以看到

我們的AI模型也可以正確

穩(wěn)定的識別

現(xiàn)在它處于了一個這樣的

一個泄露的

一個狀態(tài)

就是當(dāng)它穩(wěn)定之后

它確實處于這樣的一個泄露

這樣的一個狀態(tài)

啊這個時候呢

我們就可以根據(jù)

需要做一些相應(yīng)的報警

而且我們發(fā)現(xiàn)就是呃

雖然這個管道其實并不長它三四米

它在那個

它是在

這種DAS的理論分辨率之內(nèi)的

但是我們?nèi)匀豢梢院芎脜^(qū)分

它是水是在流動

還是在滲漏

這個時候

我們再讓他恢復(fù)到這個自然流

流水的狀態(tài)

然后呢請請打開這個閥門

好的

然后這樣子的話

慢慢水就可以

之前經(jīng)過壓力釋放之后

水就可以慢慢的自然流過了

然后這個時候我們可以稍作等待

然后看到達(dá)穩(wěn)態(tài)之后

現(xiàn)在的話

就是當(dāng)那個滲漏逐漸消失之后

他確實也切換回了這樣的一個

正常流水狀態(tài)

然后這個時候我們發(fā)現(xiàn)

因為這個這個縫是朝上一些的

所以他的滲漏已經(jīng)不在了

然后呢我們就通過對面的就管道

對面的光纖也可以進(jìn)行一個狀態(tài)區(qū)分

然后現(xiàn)在感知到的是這樣的一個

正常流水的

這樣的一個狀態(tài)

嗯

好的嗯

他已經(jīng)穩(wěn)定處于這樣一個正確的

這樣的一個呃

監(jiān)測狀態(tài)了

現(xiàn)在我們將水關(guān)掉

請關(guān)水

好然后我們可能需要

稍等一下

等井里面的水流完

嗯

好

當(dāng)他進(jìn)進(jìn)入穩(wěn)穩(wěn)態(tài)之后的話

他就處于了這樣的一個無水的

這樣的一個狀態(tài)

這個時候話就是說他他已經(jīng)沒有水
那整體我們就是用這個分布式光纖

智能感知

就是可以證明能夠區(qū)分的了

就是管道

嗯處于不同的這樣的一個狀態(tài)

對

那么這個AI模型的這樣一個結(jié)構(gòu)

還是可以適用這樣的情況

好的謝謝大家