JP4156482B2 - Optical fiber cable deterioration detection system - Google Patents
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Description
本発明は、光ファイバケーブルの劣化検知システムに関する。 The present invention relates to an optical fiber cable deterioration detection system.
従来、管路網等へ布設される光ファイバケーブル内への浸水の有無を検出する方法として、例えば水を吸収して体積膨張あるいは体積収縮する吸水材を光ファイバケーブル内に備え、この吸水材の体積膨張あるいは体積収縮によって光ファイバが局所的に屈曲変形することに伴う光伝送損失の増大を光パルス試験器により検出する方法(例えば、特許文献1参照)が知られている。
また、例えば水と反応して発熱あるいは吸熱する反応材を光ファイバケーブル内に備え、この反応材の発熱あるいは吸熱によって光ファイバに発生した局所的な温度変化を光パルス試験器により検出する方法(例えば、特許文献2参照)が知られている。
In addition, for example, a reaction material that generates heat or absorbs heat by reacting with water is provided in an optical fiber cable, and a local temperature change generated in the optical fiber due to heat generation or heat absorption of the reaction material is detected by an optical pulse tester ( For example, see Patent Document 2).
しかしながら、上述したような従来技術に係る浸水検知方法においては、光ファイバケーブル内への浸水によって、光ファイバが屈曲変形させられたり、光ファイバが冷却または加熱されることで、光ファイバケーブルの劣化状態が助長されてしまう虞がある。
このように光ファイバケーブルの劣化状態が助長されると、例えば浸水検知後であっても保守作業等が実行されるまでの期間において、この光ファイバケーブルにより通信を行う必要がある場合等に通信特性が過剰に劣化してしまったり、例えば浸水検知後に実行される保守作業等に要する手間が煩雑化してしまう虞がある。
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、光ファイバケーブルの劣化状態を助長することを防止しつつ、例えば光ファイバケーブル内への浸水の有無等の劣化状態を適切かつ精度良く検出することが可能な光ファイバケーブルの劣化検知システムを提供することを目的とする。
However, in the inundation detection method according to the related art as described above, the optical fiber is bent or deformed by the water immersion in the optical fiber cable, or the optical fiber is cooled or heated, so that the optical fiber cable is deteriorated. There is a risk that the condition will be promoted.
When the deterioration state of the optical fiber cable is promoted in this way, for example, when it is necessary to perform communication using the optical fiber cable in the period until the maintenance work is performed even after the inundation is detected. There is a risk that the characteristics will be excessively deteriorated, or the labor required for maintenance work performed after the detection of inundation will become complicated.
The present invention has been made in view of the above circumstances, and can appropriately and accurately detect a deterioration state such as the presence or absence of water in the optical fiber cable while preventing the deterioration state of the optical fiber cable from being promoted. It is an object of the present invention to provide a degradation detection system for an optical fiber cable that can be used.
上記課題を解決するために、請求項1記載の光ファイバケーブルの劣化検知システムは、光ファイバケーブル内の光ファイバに入射端から光パルスを入射し、前記入射端に戻ってきた戻り光に含まれる所定の散乱光により前記光ファイバケーブルの長手方向における温度分布を時系列データとして検出する光パルス試験器と、前記光パルス試験器から出力される前記光ファイバケーブルの長手方向における前記温度分布の前記時系列データからなる検出データあるいは該検出データに係るデータを処理対象データとして、前記処理対象データに対し、前記光ファイバケーブルの長手方向の所定範囲の距離に関する平滑化処理を行い、距離平滑化データを生成する距離平滑化手段と、前記処理対象データに対し、前記時系列データの所定範囲の時間に関する平滑化処理を行い、時間平滑化データを生成する時間平滑化手段と、前記処理対象データに対し、前記光ファイバケーブルの長手方向における前記温度分布の時間変化量のデータを算出する温度変化量算出手段と、前記温度変化量算出手段にて算出される前記光ファイバケーブルの長手方向における前記温度分布の時間変化量のデータにおいて、過冷却現象による温度変化が発生しているか否かを判定することによって、前記光ファイバケーブル内への浸水の有無を判定する劣化判定手段、を備え、前記劣化判定手段は、前記温度分布の時間変化量のデータにおいて、前記光ファイバケーブルの温度が水の凝固点以下に低下した後、一時的に所定量上昇および下降したときに過冷却現象による温度変化と判定可能であることを特徴とする。
In order to solve the above-described problem, the optical fiber cable deterioration detection system according to
上記構成の光ファイバケーブルの劣化検知システムによれば、戻り光に含まれる所定の散乱光、例えばラマン散乱光やブリルアン散乱光等を検出して得た、光ファイバケーブルの長手方向における温度分布の時系列データからなる検出データに対し、適宜の順序で以下の各処理つまり所定範囲の距離に関する平滑化処理、所定範囲の時間に関する平滑化処理、温度分布の時間変化量を算出する処理を実行することにより、光ファイバケーブルの長手方向における適宜の位置での所望の温度変化状態(例えば、過冷却現象による温度変化等)を精度良く検知することができる。 According to the optical fiber cable deterioration detection system having the above configuration, the temperature distribution in the longitudinal direction of the optical fiber cable obtained by detecting predetermined scattered light included in the return light, such as Raman scattered light or Brillouin scattered light, is obtained. The following processing, that is, smoothing processing relating to a predetermined range of distance, smoothing processing relating to a predetermined range of time, and processing for calculating a temporal change amount of the temperature distribution are executed on detection data composed of time series data in an appropriate order. This makes it possible to accurately detect a desired temperature change state (for example, a temperature change due to a supercooling phenomenon) at an appropriate position in the longitudinal direction of the optical fiber cable.
さらに、請求項2記載の本発明の光ファイバケーブルの劣化検知システムでは、前記距離平滑化手段は、前記処理対象データの前記光ファイバケーブルの距離の情報に応じて前記所定範囲の距離を設定することを特徴としている。 Furthermore, in the optical fiber cable degradation detection system according to the second aspect of the present invention, the distance smoothing means sets the distance in the predetermined range according to information on the distance of the optical fiber cable in the processing target data. It is characterized by that.
上記構成の光ファイバケーブルの劣化検知システムによれば、処理対象データの距離の情報に応じて、平滑化処理を行う所定範囲の距離を適切に設定することができ、光ファイバケーブルの長手方向における適宜の位置での所望の温度変化状態の検知精度を向上させることができる。 According to the optical fiber cable deterioration detection system having the above-described configuration, the distance within a predetermined range for performing the smoothing process can be appropriately set according to the distance information of the processing target data, and the optical fiber cable in the longitudinal direction of the optical fiber cable. The detection accuracy of a desired temperature change state at an appropriate position can be improved.
さらに、請求項3記載の本発明の光ファイバケーブルの劣化検知システムでは、前記時間平滑化手段は、前記処理対象データに対し、複数回の前記平滑化処理を行うことを特徴としている。 Furthermore, in the optical fiber cable deterioration detection system according to the third aspect of the present invention, the time smoothing means performs the smoothing process a plurality of times on the processing target data.
上記構成の光ファイバケーブルの劣化検知システムによれば、複数回の平滑化処理を行うことによって、光ファイバケーブルの長手方向における適宜の位置での所望の温度変化状態の検知精度を向上させることができる。 According to the optical fiber cable deterioration detection system having the above-described configuration, the detection accuracy of a desired temperature change state at an appropriate position in the longitudinal direction of the optical fiber cable can be improved by performing a plurality of smoothing processes. it can.
さらに、請求項4記載の本発明の光ファイバケーブルの劣化検知システムでは、前記時間平滑化手段は、前記処理対象データの前記光ファイバケーブルの距離の情報に応じて前記平滑化処理の実行回数を設定することを特徴としている。
Furthermore, in the optical fiber cable deterioration detection system according to the present invention as set forth in
上記構成の光ファイバケーブルの劣化検知システムによれば、処理対象データの距離の情報に応じた適切な回数の平滑化処理を行うことによって、光ファイバケーブルの長手方向における適宜の位置での所望の温度変化状態の検知精度を向上させることができる。 According to the optical fiber cable deterioration detection system having the above-described configuration, a desired number of times in the longitudinal direction of the optical fiber cable can be obtained by performing an appropriate number of smoothing processes according to the distance information of the processing target data. The detection accuracy of the temperature change state can be improved.
さらに、請求項5記載の本発明の光ファイバケーブルの劣化検知システムでは、前記平滑化処理は、平均値算出処理または移動平均値算出処理または中央値算出処理または移動中央値算出処理であることを特徴としている。 Furthermore, in the optical fiber cable deterioration detection system according to the fifth aspect of the present invention, the smoothing process is an average value calculation process, a moving average value calculation process, a median value calculation process, or a moving median value calculation process. It is a feature.
上記構成の光ファイバケーブルの劣化検知システムによれば、平滑化処理を平均値算出処理または移動平均値算出処理または中央値算出処理または移動中央値算出処理とすることで、光ファイバケーブルの長手方向における適宜の位置での所望の温度変化状態の検知精度を向上させることができる。 According to the optical fiber cable degradation detection system having the above-described configuration, the smoothing process is performed as an average value calculation process, a moving average value calculation process, a median value calculation process, or a moving median value calculation process. The detection accuracy of a desired temperature change state at an appropriate position in can be improved.
さらに、請求項6記載の本発明の光ファイバケーブルの劣化検知システムでは、前記温度変化量算出手段は、所定の基準温度に対する前記処理対象データの差を算出することを特徴としている。 Furthermore, in the optical fiber cable deterioration detection system according to the sixth aspect of the present invention, the temperature change amount calculating means calculates a difference of the processing target data with respect to a predetermined reference temperature.
上記構成の光ファイバケーブルの劣化検知システムによれば、複数の処理対象データに対して、例えば時間の情報が同等の処理対象データ毎に、所定の基準温度に対する処理対象データの差を算出することで、光ファイバケーブルの長手方向における温度分布の時間変化量を容易に算出することができる。 According to the optical fiber cable deterioration detection system configured as described above, for a plurality of processing target data, for example, for each processing target data having the same time information, the difference between the processing target data with respect to a predetermined reference temperature is calculated. Thus, it is possible to easily calculate the amount of time change of the temperature distribution in the longitudinal direction of the optical fiber cable.
さらに、請求項7記載の本発明の光ファイバケーブルの劣化検知システムでは、前記温度変化量算出手段は、時系列をなす複数の前記処理対象データのうち、前記差の算出対象となる前記処理対象データに対して所定時間あるいは所定数だけ以前の前記処理対象データを前記所定の基準温度として設定することを特徴としている。 Furthermore, in the optical fiber cable deterioration detection system according to the present invention as set forth in claim 7, the temperature change amount calculation means is the processing target that is the calculation target of the difference among the plurality of processing target data forming a time series. The processing target data that is a predetermined time or a predetermined number before the data is set as the predetermined reference temperature.
上記構成の光ファイバケーブルの劣化検知システムによれば、光ファイバケーブルの長手方向における適宜の位置での所望の温度変化状態を容易に精度良く検知することができる。 According to the optical fiber cable degradation detection system configured as described above, a desired temperature change state at an appropriate position in the longitudinal direction of the optical fiber cable can be detected easily and accurately.
さらに、請求項8記載の本発明の光ファイバケーブルの劣化検知システムでは、前記温度変化量算出手段は、前記処理対象データの前記光ファイバケーブルの距離の情報に応じて前記所定時間あるいは前記所定数を設定することを特徴としている。
Furthermore, in the optical fiber cable deterioration detection system according to the present invention as set forth in
上記構成の光ファイバケーブルの劣化検知システムによれば、所定の基準温度を設定する際の所定時間あるいは所定数を処理対象データの距離の情報に応じた適切な値に設定することができ、光ファイバケーブルの長手方向における適宜の位置での所望の温度変化状態の検知精度を向上させることができる。 According to the optical fiber cable deterioration detection system configured as described above, the predetermined time or the predetermined number when setting the predetermined reference temperature can be set to an appropriate value according to the distance information of the processing target data. The detection accuracy of a desired temperature change state at an appropriate position in the longitudinal direction of the fiber cable can be improved.
さらに、請求項9記載の本発明の光ファイバケーブルの劣化検知システムは、前記温度変化量算出手段にて算出される前記光ファイバケーブルの長手方向における前記温度分布の時間変化量のデータにおいて、前記光ファイバケーブルの長手方向における比熱あるいは該比熱に係る状態量の分布に応じて適宜の温度変化に対する時間遅れが発生しているか否かを判定することによって、前記光ファイバケーブル内への浸水の有無を判定する劣化判定手段(34)を備えることを特徴としている。 Furthermore, the degradation detection system for an optical fiber cable of the present invention according to claim 9 is characterized in that, in the data of the temporal variation of the temperature distribution in the longitudinal direction of the optical fiber cable calculated by the temperature variation calculation means, Whether or not water is immersed in the optical fiber cable by determining whether or not a time delay with respect to an appropriate temperature change occurs according to the specific heat in the longitudinal direction of the optical fiber cable or the distribution of the state quantity related to the specific heat It is characterized by comprising a deterioration judging means (34) for judging the above.
上記構成の光ファイバケーブルの劣化検知システムによれば、光ファイバケーブルの長手方向における適宜の位置での所望の温度変化状態(例えば、過冷却現象による温度変化等)を精度良く検知することができることに加えて、浸水部と非浸水部との比熱差に応じて適宜の温度変化に対する時間遅れが発生しているか否かを判定することによって、光ファイバケーブル内への浸水の有無を容易に判定することができ、さらに、この判定精度を向上させることができる。 According to the optical fiber cable deterioration detection system having the above-described configuration, it is possible to accurately detect a desired temperature change state (for example, a temperature change due to a supercooling phenomenon) at an appropriate position in the longitudinal direction of the optical fiber cable. In addition, the presence or absence of water in the optical fiber cable can be easily determined by determining whether there is a time delay for an appropriate temperature change according to the specific heat difference between the submerged part and the non-submerged part. Furthermore, this determination accuracy can be improved.
請求項1記載の本発明の光ファイバケーブルの劣化検知システムは、前記温度変化量算出手段にて算出される前記光ファイバケーブルの長手方向における前記温度分布の時間変化量のデータにおいて、過冷却現象による温度変化が発生しているか否かを判定することによって、前記光ファイバケーブル内への浸水の有無を判定する劣化判定手段を備えることを特徴としている。 The degradation detection system for an optical fiber cable according to the first aspect of the present invention is the subcooling phenomenon in the time variation data of the temperature distribution in the longitudinal direction of the optical fiber cable calculated by the temperature variation calculation means. It is characterized by comprising deterioration determining means for determining whether or not the optical fiber cable is submerged by determining whether or not a temperature change due to is occurring.
上記構成の光ファイバケーブルの劣化検知システムによれば、光ファイバケーブルに生じる所定の温度変化状態として、過冷却現象による温度変化が発生しているか否かを判定することによって、光ファイバケーブル内への浸水の有無を容易に判定することができると共に、判定精度を向上させることができる。 According to the optical fiber cable degradation detection system configured as described above, by determining whether or not a temperature change due to a supercooling phenomenon has occurred as a predetermined temperature change state generated in the optical fiber cable, the optical fiber cable enters the optical fiber cable. It is possible to easily determine the presence or absence of water immersion and improve the determination accuracy.
本発明の光ファイバケーブルの劣化検知システムによれば、戻り光に含まれる所定の散乱光を検出して得た検出データに対し、順次、所定範囲の距離に関する平滑化処理、所定範囲の時間に関する平滑化処理、温度分布の時間変化量を算出する処理を実行することにより、光ファイバケーブルの長手方向における適宜の位置での所望の温度変化状態(例えば、過冷却現象による温度変化等)を精度良く検知することができる。 According to the optical fiber cable deterioration detection system of the present invention, the detection data obtained by detecting the predetermined scattered light included in the return light is sequentially related to the smoothing process related to the distance in the predetermined range and the time in the predetermined range. By executing the smoothing process and the process of calculating the time variation of the temperature distribution, the desired temperature change state (for example, temperature change due to the supercooling phenomenon) at an appropriate position in the longitudinal direction of the optical fiber cable can be accurately obtained. It can be detected well.
さらに、請求項2記載の本発明の光ファイバケーブルの劣化検知システムによれば、検出データの距離の情報に応じて、平滑化処理を行う所定範囲の距離を適切に設定することができ、光ファイバケーブルの長手方向における適宜の位置での所望の温度変化状態の検知精度を向上させることができる。
さらに、請求項3記載の本発明の光ファイバケーブルの劣化検知システムによれば、複数回の平滑化処理を行うことによって、光ファイバケーブルの長手方向における適宜の位置での所望の温度変化状態の検知精度を向上させることができる。
さらに、請求項4記載の本発明の光ファイバケーブルの劣化検知システムによれば、距離平滑化データの距離の情報に応じた適切な回数の平滑化処理を行うことによって、光ファイバケーブルの長手方向における適宜の位置での所望の温度変化状態の検知精度を向上させることができる。
Furthermore, according to the optical fiber cable deterioration detection system of the second aspect of the present invention, it is possible to appropriately set the distance within a predetermined range for performing the smoothing process in accordance with the distance information of the detection data. The detection accuracy of a desired temperature change state at an appropriate position in the longitudinal direction of the fiber cable can be improved.
Furthermore, according to the optical fiber cable deterioration detection system of the present invention described in
Furthermore, according to the degradation detection system for an optical fiber cable of the present invention as set forth in
さらに、請求項5記載の本発明の光ファイバケーブルの劣化検知システムによれば、光ファイバケーブルの長手方向における適宜の位置での所望の温度変化状態の検知精度を向上させることができる。
さらに、請求項6記載の本発明の光ファイバケーブルの劣化検知システムによれば、光ファイバケーブルの長手方向における温度分布の時間変化量を容易に算出することができる。
Furthermore, according to the optical fiber cable degradation detection system of the present invention described in claim 5, it is possible to improve the detection accuracy of a desired temperature change state at an appropriate position in the longitudinal direction of the optical fiber cable.
Furthermore, according to the optical fiber cable degradation detection system of the present invention described in claim 6, it is possible to easily calculate the amount of time change of the temperature distribution in the longitudinal direction of the optical fiber cable.
さらに、請求項7記載の本発明の光ファイバケーブルの劣化検知システムによれば、光ファイバケーブルの長手方向における適宜の位置での所望の温度変化状態を容易に精度良く検知することができる。
さらに、請求項8記載の本発明の光ファイバケーブルの劣化検知システムによれば、所定の基準温度を設定する際の所定時間あるいは所定数を時間平滑化データの距離の情報に応じた適切な値に設定することができ、光ファイバケーブルの長手方向における適宜の位置での所望の温度変化状態の検知精度を向上させることができる。
Furthermore, according to the optical fiber cable degradation detection system of the present invention described in claim 7, it is possible to easily and accurately detect a desired temperature change state at an appropriate position in the longitudinal direction of the optical fiber cable.
Further, according to the optical fiber cable deterioration detection system of the present invention as set forth in
さらに、請求項9記載の本発明の光ファイバケーブルの劣化検知システムによれば、光ファイバケーブルの長手方向における適宜の位置での所望の温度変化状態(例えば、過冷却現象による温度変化等)を精度良く検知することができることに加えて、浸水部と非浸水部との比熱差に応じて適宜の温度変化に対する時間遅れが発生しているか否かを判定することによって、光ファイバケーブル内への浸水の有無を容易に判定することができ、さらに、この判定精度を向上させることができる。
請求項1記載の本発明の光ファイバケーブルの劣化検知システムによれば、光ファイバケーブルに生じる所定の温度変化状態として、過冷却現象による温度変化が発生しているか否かを判定することによって、光ファイバケーブル内への浸水の有無を容易に判定することができると共に、判定精度を向上させることができる。
Furthermore, according to the optical fiber cable degradation detection system of the present invention described in claim 9, a desired temperature change state (for example, temperature change due to a supercooling phenomenon) at an appropriate position in the longitudinal direction of the optical fiber cable is obtained. In addition to being able to detect with high accuracy, by determining whether or not a time delay with respect to an appropriate temperature change has occurred according to the specific heat difference between the submerged part and the non-submerged part, The presence or absence of water immersion can be easily determined, and the determination accuracy can be improved.
According to the degradation detection system for an optical fiber cable of the present invention described in
以下、本発明の光ファイバケーブルの劣化検知システムの一実施形態について添付図面を参照しながら説明する。
本実施の形態による光ファイバケーブルの劣化検知システム10は、検知対象とされる光ファイバケーブル11の劣化状態として、例えば光ファイバケーブル11内部への浸水の有無を検知するものであって、例えば図1に示すように、検知側端末装置10aと、制御側端末装置10bとを備えて構成され、検知側端末装置10aは、光スイッチ12と、第1光パルス試験器13と、第2光パルス試験器14と、第3光パルス試験器15と、制御装置16と、入力装置17と、出力装置18と、検知側通信装置19とを備えて構成され、制御側端末装置10bは、例えば、制御側通信装置21と、制御装置22と、入力装置23と、出力装置24とを備えて構成されている。
Hereinafter, an embodiment of a degradation detection system for an optical fiber cable according to the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.
The optical fiber cable
検知側端末装置10aと制御側端末装置10bとは、検知側通信装置19および制御側通信装置21を介して相互に通信接続可能とされており、制御側端末装置10bによって検知側端末装置10aの動作、例えば後述する光スイッチ12の切替接続の動作や各光パルス試験器13,14,15の検出動作等が制御可能とされ、例えば浸水の有無等の劣化状態の検知結果を制御側端末装置10bに具備される出力装置24に出力可能とされている。
The detection-
検知対象とされる光ファイバケーブル11は、例えば複数の光ファイバからなる多心の光ファイバケーブルであって、光スイッチ12に接続されている。
なお、本実施の形態による光ファイバケーブル11は、例えば光ファイバを架空地線に収容したOPGW(composite fiber OPtical overhead Ground Wire)であって、このOPGWは、複数(例えば、18心等)の光ファイバを金属管の中に収納したOPユニット(OPtical cable unit)の周囲に、アルミ覆鋼線等の金属素線を撚り合せたものであり、架空送電線路の避雷機能と光ファイバによる通信・情報管理機能を一体化した送電線である。
The
The
光スイッチ12は、光ファイバケーブル11の複数の光ファイバに対して、後述する各光パルス試験器13,14,15の各検知用光ファイバ13a,14a,15aを制御装置16の制御により選択的に接続する。
The
検知側端末装置10aの第1光パルス試験器13は、例えば戻り光に含まれるラマン散乱光の強度を時間軸上で測定することによって、光ファイバの長手方向におけるラマン散乱光の強度分布を検出するROTDR(Raman Optical Time Domain Reflectometry)装置をなすものであって、ラマン散乱光を構成する2成分、つまり入射光よりも低い周波数側へシフトしたストークス成分と入射光よりも高い周波数側へシフトした反ストークス成分との各強度の相対関係(例えば、強度比等)が光ファイバの温度に依存することに基づき、さらに、戻り光の戻り時間から光ファイバの長手方向における位置情報を検出して、光ファイバの長手方向における温度分布を検出する。
第1光パルス試験器13は、制御装置16の制御により、例えば所定の時間間隔毎等において、検知用光ファイバ13aを介して、この検知用光ファイバ13aに接続されている光ファイバケーブル11の光ファイバに試験光を入射し、この入射光に対する戻り光、つまり検知用光ファイバ13aの入射端に戻ってくる光を観測する。
The first
The first
検知側端末装置10aの第2光パルス試験器14は、例えば戻り光に含まれるブリルアン散乱光の強度を時間軸上で測定することによって、光ファイバの長手方向におけるブリルアン散乱光の強度分布を検出するBOTDR(Brillouin Optical Time Domain Reflectometry)装置をなすものであって、ブリルアン散乱光の入射光に対する周波数シフト量が光ファイバの伸び歪み量に依存することに基づき、さらに、戻り光の戻り時間から光ファイバの長手方向における位置情報を検出して、光ファイバの長手方向における伸び歪み変形の有無を検出する。
第2光パルス試験器14は、制御装置16の制御により、例えば所定の時間間隔毎等において、検知用光ファイバ14aを介して、この検知用光ファイバ14aに接続されている光ファイバケーブル11の光ファイバに試験光を入射し、この入射光に対する戻り光、つまり検知用光ファイバ14aの入射端に戻ってくる光を観測する。
The second
The second
検知側端末装置10aの第3光パルス試験器15は、例えば戻り光に含まれるレイリー散乱光や、例えば光ファイバの断線位置等からの反射光(例えば、フレネル反射光等)等の強度分布を検出するOTDR(Optical Time Domain Reflectometry)装置をなすものである。
The third
制御装置16は、光スイッチ12の切替接続の動作や、各光パルス試験器13,14,15の検出動作を制御すると共に、各光パルス試験器13,14,15にて得られる検出データのデータ処理を行う。例えば、制御装置16は、第1光パルス試験器13から出力される光ファイバの長手方向における距離に応じた温度分布の検出結果を時系列データとして取得し、取得した検出データのデータ処理を行うものであって、距離方向データ処理部31と、時間方向データ処理部32と、温度変化量算出部33と、浸水判定部34とを備えて構成されている。
ここで、第1光パルス試験器13から出力される検出データA(n,m)は、例えば下記表1に示すように、光ファイバの長手方向に所定距離(サンプリング距離)をおいて設定される距離の各ポイントL1,…,Ln(nは任意の自然数)と、第1光パルス試験器13から出力される時系列データの所定周期(サンプリング時間)毎に設定される時間の各ポイントT1,…,Tm(mは任意の自然数)とによって指定される。
The
Here, the detection data A (n, m) output from the first
距離方向データ処理部31は、第1光パルス試験器13から出力される検出データA(n,m)に対して、例えば、時間の各ポイントT1,…,Tm毎に、距離に関する所定のデータ処理、例えば平均処理や、移動平均処理や、中央値取得処理や、移動中央値取得処理等を実行する。
例えば平均処理では、距離方向データ処理部31は、所定距離範囲Ljn〜Lkn(ただし、始点ポイントL1≦下限ポイントLjn、上限ポイントLkn≦終点ポイントLn)内の検出データA(jn,m),…,A(kn、m)の平均値を算出し、算出した平均値を所定距離範囲Ljn〜Lknの中心位置Laでのデータとして設定する。
なお、所定距離範囲Ljn〜Lkn内に含まれる距離のポイント数が奇数である場合には、距離方向データ処理部31は、算出した平均値を中心位置Laに対応する距離のポイントのデータとして設定する。一方、所定距離範囲Ljn〜Lkn内に含まれる距離のポイント数が偶数である場合には、距離方向データ処理部31は、算出した平均値を、中心位置Laを挟み込む2つの距離のポイントのうち、距離の長いほうあるいは短いほうのポイントのデータとして設定する。
The distance direction
For example, in the average process, the distance direction
Note that when the number of points of the distance to be included within the predetermined distance range L jn ~L kn is odd, the distance direction
また、例えば移動平均処理では、距離方向データ処理部31は、例えば、所定距離範囲Ljn〜Lkn(ただし、L1≦Ljn、Lkn≦Ln)において、下限ポイントLjn=始点ポイントL1となる状態から上限ポイントLkn=終点ポイントLnとなる状態に到るまで、順次、下限ポイントLjnを1ポイントずつ増大させることで、いわば所定距離範囲Ljn〜Lknを距離軸上で移動させる毎に、所定距離範囲Ljn〜Lkn内の検出データA(jn,m),…,A(kn、m)の平均値を算出し、算出した平均値を所定距離範囲Ljn〜Lknの中心位置Laでのデータとして設定する。
For example, in the moving average process, the distance direction
また、例えば中央値取得処理では、距離方向データ処理部31は、例えば、所定距離範囲Ljn〜Lkn(ただし、L1≦Ljn、Lkn≦Ln)内の検出データA(jn,m),…,A(kn、m)の中央値を算出し、算出した中央値を所定距離範囲Ljn〜Lknの中心位置Laでのデータとして設定する。
また、例えば移動中央値取得処理では、距離方向データ処理部31は、例えば、所定距離範囲Ljn〜Lkn(ただし、L1≦Ljn、Lkn≦Ln)において、下限ポイントLjn=始点ポイントL1となる状態から上限ポイントLkn=終点ポイントLnとなる状態に到るまで、順次、下限ポイントLjnを1ポイントずつ増大させることで、いわば所定距離範囲Ljn〜Lknを距離軸上で移動させる毎に、所定距離範囲Ljn〜Lkn内の検出データA(jn,m),…,A(kn、m)の中央値を算出し、算出した中央値を所定距離範囲Ljn〜Lknの中心位置Laでのデータとして設定する。
For example, in the median value acquisition process, the distance direction
Further, for example, in the moving median value acquisition process, the distance direction
例えば、距離方向データ処理部31は、サンプリング距離を2mに設定し、所定距離範囲Ljn〜Lkn内に含まれる距離のポイント数を10ポイント(20mの距離に相当)に設定して、上記表1に示す検出データ(n,m)に対して移動平均処理あるいは移動中央値取得処理を実行すると、例えば下記表2に示すように、距離処理データB(5≦a≦n−5,m)を出力する。
For example, the distance direction
時間方向データ処理部32は、距離方向データ処理部31から出力される距離処理データB(a,m)に対して、例えば、距離の各ポイントLa毎に、時間に関する所定のデータ処理、例えば平均処理や、移動平均処理や、中央値取得処理や、移動中央値取得処理等を実行する。
例えば平均処理では、時間方向データ処理部32は、所定時間範囲Tjm〜Tkm(ただし、始点ポイントT1≦下限ポイントTjm、上限ポイントTkm≦終点ポイントTm)内の距離処理データB(a,jm),…,B(a、km)の平均値を算出し、算出した平均値を所定時間範囲Tjm〜Tkmの中心時刻Tbでのデータとして設定する。
なお、所定時間範囲Tjm〜Tkm内に含まれる時間のポイント数が奇数である場合には、時間方向データ処理部32は、算出した平均値を中心時刻Tbに対応する時間のポイントのデータとして設定する。一方、所定時間範囲Tjm〜Tkm内に含まれる時間のポイント数が偶数である場合には、時間方向データ処理部32は、算出した平均値を、中心時刻Tbを挟み込む2つの時間のポイントのうち、時間の早いほうあるいは遅いほうのポイントのデータとして設定する。
Time direction
For example, in the average processing, the time direction
When the number of time points included in the predetermined time range T jm to T km is an odd number, the time direction
また、例えば移動平均処理では、時間方向データ処理部32は、例えば、所定時間範囲Tjm〜Tkm(ただし、T1≦Tjm、Tkm≦Tm)において、下限ポイントTjm=始点ポイントT1となる状態から上限ポイントTkm=終点ポイントTmとなる状態に到るまで、順次、下限ポイントTjmを1ポイントずつ増大させることで、いわば所定時間範囲Tjm〜Tkmを時間軸上で移動させる毎に、所定時間範囲Tjm〜Tkm内の距離処理データB(a,jm),…,B(a、km)の平均値を算出し、算出した平均値を所定時間範囲Tjm〜Tkmの中心時刻Tbでのデータとして設定する。
For example, in the moving average process, the time direction
例えば、時間方向データ処理部32は、サンプリング時間を30秒に設定し、所定時間範囲Tjm〜Tkm内に含まれる時間のポイント数を10ポイント(5分の時間に相当)に設定して、上記表2に示す距離処理データB(5≦a≦n−5,m)に対して移動平均処理を実行すると、例えば下記表3に示すように、時間処理データC(5≦a≦n−5,5≦b≦m−5)を出力する。
For example, the time direction
温度変化量算出部33は、時間方向データ処理部32から出力される時間処理データC(a,b)に対して、例えば、初期時間データ基準処理や、所定ポイント前データ基準処理等を実行し、所定の基準温度に基づいた温度の時間変化量を算出する。
例えば初期時間データ基準処理では、温度変化量算出部33は、所定の時間のポイントTbでの時間処理データC(a,b)(例えば、最も初期の時間処理データC(a,b)等)を基準温度に設定し、この基準温度に対する差を各時間処理データC(a,b)毎に算出する。
また、所定ポイント前データ基準処理では、温度変化量算出部33は、所定のポイント数だけ以前の時間のポイントTbでの時間処理データC(a,b)(例えば、1または2ポイント以前の時間のポイントTbでの時間処理データC(a,b))を基準温度に設定し、この基準温度に対する差を各時間処理データC(a,b)毎に算出する。
The temperature change
For example, in the initial time data reference processing, the temperature change
In addition, in the data reference process before a predetermined point, the temperature change
例えば、温度変化量算出部33は、上記表3に示す時間処理データC(a,b)に対して、最も初期の時間処理データC(a,b)を基準温度とする初期時間データ基準処理あるいは1ポイント以前の時間のポイントTbでの時間処理データC(a,b)を基準温度とする所定ポイント前データ基準処理を実行すると、例えば下記表4に示すように、温度処理データD(5≦a≦n−5,6≦b≦m−5)を出力する。
For example, the temperature change
浸水判定部34は、温度変化量算出部33から出力される温度処理データに基づき、所定の温度変化状態が発生しているか否かを判定し、この判定結果に応じて光ファイバケーブル11内への浸水の発生の有無を検知する。
例えば、光ファイバケーブル11内への浸水が発生した後に、浸水部では、浸水が発生していない非浸水部と比べて比熱が大きいことから、浸水部および非浸水部において適宜の温度変化が生じる際に、非浸水部での温度の時間変化に比べて、浸水部での温度の時間変化に時間遅れが生じる。
これにより、浸水判定部34は、温度変化量算出部33から出力される温度処理データの時間変化において、温度変化の時間遅れが生じているか否かを判定し、温度変化の時間遅れを検知したならば、光ファイバケーブル11内への浸水が発生していると判断する。
The
For example, after inundation into the
Thereby, the
さらに、例えば、光ファイバケーブル11内への浸水が発生した後に、気温の低下等によって光ファイバケーブル11の温度が氷点下に低下すると、過冷却現象が生じる。過冷却現象は、液体や気体を冷やしていく時、相転移が起こるはずの温度以下になっても、なお凝固または凝縮が起こらない現象であり、この場合、水が凝固点以下になっても凍らない現象であって、水の凍り始めの段階において一時的に温度が凝固点近くまで上昇し、20分〜30分程度で再度温度が下降する現象が発生する。
これにより、浸水判定部34は、温度変化量算出部33から出力される温度処理データの時間変化において、過冷却現象による温度変化が発生しているか否かを判定し、過冷却現象による温度変化の発生を検知した場合には、光ファイバケーブル11内への浸水が発生していると判断する。
Furthermore, for example, if the temperature of the
Thereby, the
本実施の形態による光ファイバケーブルの劣化検知システム10は上記構成を備えており、次に、この光ファイバケーブルの劣化検知システム10の動作、特に、第1光パルス試験器13から出力される検出データのデータ処理を行う処理について説明する。
先ず、図2に示すステップS01においては、第1光パルス試験器13から出力される光ファイバの長手方向における距離に応じた温度分布の検出結果を時系列データとして取得する。
次に、ステップS02においては、後述するように、第1光パルス試験器13から出力される検出データに対して、距離に関する所定のデータ処理として、例えば平均処理や、移動平均処理や、中央値取得処理や、移動中央値取得処理等のうち、何れかのデータ処理を選択する。
The optical fiber cable
First, in step S01 shown in FIG. 2, the detection result of the temperature distribution according to the distance in the longitudinal direction of the optical fiber output from the first
Next, in step S02, as will be described later, for the detection data output from the first
次に、ステップS03においては、距離に関するデータ処理を行う所定距離範囲(例えば、10mや、20mや、40m等)を距離方向のデータ処理範囲RLとして設定する。
そして、ステップS04においては、設定したデータ処理範囲RLにおいて、選択したデータ処理を実行し、検出データから距離処理データを出力する。
Next, in step S03, a predetermined distance range (for example, 10 m, 20 m, 40 m, etc.) for performing data processing relating to the distance is set as the data processing range RL in the distance direction.
In step S04, the selected data processing is executed in the set data processing range RL , and distance processing data is output from the detection data.
次に、ステップS05においては、後述するように、距離方向データ処理部31から出力される距離処理データに対して、時間に関する所定のデータ処理として、例えば平均処理や、移動平均処理等のうち、何れかのデータ処理を選択する。
Next, in step S05, as will be described later, for the distance processing data output from the distance direction
次に、ステップS06においては、時間に関するデータ処理を行う所定時間範囲(例えば、5分や、10分等)を時間方向のデータ処理範囲RTとして設定する。
そして、ステップS07においては、設定したデータ処理範囲RTにおいて、選択したデータ処理を実行し、距離処理データから時間処理データを出力する。
Next, in step S06, a predetermined time range (for example, 5 minutes, 10 minutes, etc.) in which data processing relating to time is performed is set as the data processing range RT in the time direction.
In step S07, the selected data processing is executed in the set data processing range RT , and time processing data is output from the distance processing data.
次に、ステップS08においては、後述するように、時間方向データ処理部32から出力される時間処理データに対して、温度の時間変化量を算出する処理として、例えば初期時間データ基準処理や、所定ポイント前データ基準処理等のうち、何れかのデータ処理を選択する。
Next, in step S08, as will be described later, for example, an initial time data reference process or a predetermined process is performed as a process for calculating a time change amount of the temperature for the time process data output from the time direction
次に、ステップS09においては基準温度を設定する。
そして、ステップS10においては、設定した基準温度に基づき、選択したデータ処理を実行し、各時間処理データ毎に基準温度に対する差を算出する。
そして、ステップS11においては、ステップS10での算出結果を、例えば検知側端末装置10aの出力装置18や、制御側端末装置10bの出力装置24に出力する。
Next, in step S09, a reference temperature is set.
In step S10, the selected data processing is executed based on the set reference temperature, and a difference with respect to the reference temperature is calculated for each time processing data.
In step S11, the calculation result in step S10 is output to, for example, the
そして、ステップS12においては、ステップS10での算出結果とされる温度処理データに基づき、所定の温度変化状態、例えば過冷却現象による温度変化が発生しているか否かを判定し、この判定結果に応じて光ファイバケーブル11内への浸水の発生の有無を検知する。
そして、ステップS13においては、ステップS10での判定結果を、例えば検知側端末装置10aの出力装置18や、制御側端末装置10bの出力装置24に出力して、一連の処理を終了する。
In step S12, it is determined whether or not a predetermined temperature change state, for example, a temperature change due to a supercooling phenomenon, has occurred based on the temperature processing data that is the calculation result in step S10. Accordingly, the presence or absence of water intrusion into the
In step S13, the determination result in step S10 is output to, for example, the
以下に、上述したステップS02における、距離に関するデータ処理を選択する処理について説明する。
先ず、図3に示すステップS21においては、平均処理を選択するか否かを判定する。
この判定結果が「YES」の場合には、ステップS22に進み、距離に関するデータ処理方法として平均処理を設定し、一連の処理を終了する。
一方、この判定結果が「NO」の場合には、ステップS23に進む。
Below, the process which selects the data process regarding distance in step S02 mentioned above is demonstrated.
First, in step S21 shown in FIG. 3, it is determined whether or not to select an average process.
When the determination result is “YES”, the process proceeds to step S22, the averaging process is set as the data processing method regarding the distance, and the series of processes is ended.
On the other hand, if this determination is “NO”, the flow proceeds to step S23.
ステップS23においては、移動平均処理を選択するか否かを判定する。
この判定結果が「YES」の場合には、ステップS24に進み、距離に関するデータ処理方法として移動平均処理を設定し、一連の処理を終了する。
一方、この判定結果が「NO」の場合には、ステップS25に進む。
In step S23, it is determined whether or not to select moving average processing.
If this determination is “YES”, the flow proceeds to step
On the other hand, if this determination is “NO”, the flow proceeds to step S25.
ステップS25においては、中央値取得処理を選択するか否かを判定する。
この判定結果が「YES」の場合には、ステップS26に進み、距離に関するデータ処理方法として中央値取得処理を設定し、一連の処理を終了する。
一方、この判定結果が「NO」の場合には、ステップS27に進み、距離に関するデータ処理方法として移動中央値取得処理を設定し、一連の処理を終了する。
In step S25, it is determined whether or not the median value acquisition process is selected.
If this determination is “YES”, the flow proceeds to step S 26, the median value acquisition process is set as the data processing method for the distance, and the series of processes is ended.
On the other hand, if this determination is “NO”, the flow proceeds to step
以下に、上述したステップS05における、時間に関するデータ処理を選択する処理について説明する。
先ず、図4に示すステップS31においては、平均処理を選択するか否かを判定する。
この判定結果が「YES」の場合には、ステップS32に進み、時間に関するデータ処理方法として平均処理を設定し、一連の処理を終了する。
一方、この判定結果が「NO」の場合には、ステップS33に進む。
Below, the process which selects the data process regarding time in step S05 mentioned above is demonstrated.
First, in step S31 shown in FIG. 4, it is determined whether or not the averaging process is selected.
If this determination is “YES”, the flow proceeds to step
On the other hand, if this determination is “NO”, the flow proceeds to step S33.
ステップS33においては、移動平均処理を選択するか否かを判定する。
この判定結果が「YES」の場合には、ステップS34に進み、時間に関するデータ処理方法として移動平均処理を設定し、一連の処理を終了する。
一方、この判定結果が「NO」の場合には、ステップS35に進む。
In step S33, it is determined whether or not to select moving average processing.
If this determination is “YES”, the flow proceeds to step
On the other hand, if this determination is “NO”, the flow proceeds to step S35.
ステップS35においては、中央値取得処理を選択するか否かを判定する。
この判定結果が「YES」の場合には、ステップS36に進み、時間に関するデータ処理方法として中央値取得処理を設定し、一連の処理を終了する。
一方、この判定結果が「NO」の場合には、ステップS37に進み、時間に関するデータ処理方法として移動中央値取得処理を設定し、一連の処理を終了する。
In step S35, it is determined whether or not the median value acquisition process is selected.
If this determination is “YES”, the flow proceeds to step
On the other hand, if this determination is “NO”, the flow proceeds to step
以下に、上述したステップS08における、温度の時間変化量を算出する処理を選択する処理について説明する。
先ず、図5に示すステップS41においては、初期時間データ基準処理を選択するか否かを判定する。
この判定結果が「YES」の場合には、ステップS42に進み、温度の時間変化量を算出する処理方法として初期時間データ基準処理を設定し、一連の処理を終了する。
一方、この判定結果が「NO」の場合には、ステップS43に進み、温度の時間変化量を算出する処理方法として所定ポイント前データ基準処理を設定し、一連の処理を終了する。
Below, the process which selects the process which calculates the time variation | change_quantity of temperature in step S08 mentioned above is demonstrated.
First, in step S41 shown in FIG. 5, it is determined whether or not to select an initial time data reference process.
If this determination is “YES”, the flow proceeds to step
On the other hand, if this determination is “NO”, the flow proceeds to step
以下に、上述した本実施の形態による光ファイバケーブルの劣化検知システム10を使用して光ファイバケーブル11内への浸水の有無を検出した実施例について説明する。
以下に示す第1実施例〜第11実施例においては、例えば光ファイバケーブルの劣化検知システム10の検知側端末装置10aを屋内に配置し、光ファイバケーブル11として、屋外に架線したOPGW(composite fiber OPtical overhead Ground Wire)を検出対象とした。ここで、屋外に架線したOPGWは、例えば図6に示すように、光ファイバが浸水している浸水部11aと、光ファイバの浸水が生じていない非浸水部11bとが融着接続されて構成されている。
Below, the Example which detected the presence or absence of the water immersion in the
In the following first to eleventh embodiments, for example, the detection-
そして、光ファイバケーブル11の浸水部11aおよび非浸水部11bの所定位置には、光ファイバケーブル11の表面温度または光ファイバケーブル11近傍の雰囲気温度を検出する熱電対等からなる各複数、例えば各4つの温度センサ41,…,41を配置した。また、光ファイバケーブルの劣化検知システム10の検知側端末装置10aを収容する屋内には、屋内の雰囲気温度を検出する内部温度センサ42を配置した。一方、屋外には、屋外の雰囲気温度を検出する外部温度センサ43と、屋外での日射量を検出する日射センサ44と、屋外での風速および風向を検出する風速風向センサ45とを配置した。
そして、第1光パルス試験器13から出力される検出データに対して、順次、距離に関するデータ処理と、時間に関するデータ処理と、温度の時間変化量を算出する処理とを実行し、温度処理データを算出した。
A plurality of thermocouples that detect the surface temperature of the
And the data processing regarding distance, the data processing regarding time, and the process which calculates the time variation | change_quantity of temperature are performed sequentially with respect to the detection data output from the 1st
先ず、第1実施例では、距離に関するデータ処理において、サンプリング距離を2mに設定し、データ処理範囲RL内に含まれる距離のポイント数を10ポイント(20mの距離に相当)に設定し、検出データに対して移動中央値取得処理を実行し、距離処理データを生成した。
そして、時間に関するデータ処理において、サンプリング時間を30秒に設定し、データ処理範囲RT内に含まれる時間のポイント数を10ポイント(5分の時間に相当)に設定して、先ず、距離処理データに対して第1の移動平均処理を実行し、第1の時間処理データを生成した。次に、第1の時間処理データに対して、サンプリング時間およびデータ処理範囲RT内に含まれる時間のポイント数を第1の移動平均処理と同等の値に設定して、第2の移動平均処理を実行し、第2の時間処理データを生成した。
そして、温度の時間変化量を算出する処理において、第2の時間処理データのうち1番初めの時間の温度を基準温度とする初期時間データ基準処理を実行し、温度処理データを生成した。
図7(a)〜(e)および図8(a)〜(e)に、ROTDRの測定結果より生成した温度処理データと共に、各センサ41,42,43,44,45による検出結果を示した。
First, in the first embodiment, in the data processing related to the distance, the sampling distance is set to 2 m, the number of distance points included in the data processing range RL is set to 10 points (corresponding to a distance of 20 m), and detection is performed. A moving median value acquisition process was executed on the data to generate distance processing data.
In the time-related data processing, the sampling time is set to 30 seconds, the number of time points included in the data processing range RT is set to 10 points (corresponding to a time of 5 minutes), and first, distance processing is performed. A first moving average process was performed on the data to generate first time processed data. Next, with respect to the first time processing data, the sampling time and the number of points of time included in the data processing range RT are set to the same value as the first moving average processing, and the second moving average Processing was performed to generate second time processed data.
Then, in the process of calculating the time change amount of the temperature, the initial time data reference process using the temperature of the first time among the second time process data as the reference temperature was executed to generate the temperature process data.
FIGS. 7A to 7E and FIGS. 8A to 8E show the detection results of the
ここで、図7(a)および図8(a)は、光ファイバケーブル11の浸水部11aおよび非浸水部11bにおける、ROTDRの測定結果より生成した温度処理データの時間および距離に応じた変化を所定温度変化幅(例えば0.2℃)で分割した複数の異なる温度変化量領域毎に色分けして示すグラフ図である。
また、図7(b)および図8(b)は、図7(a)および図8(a)で示したグラフから所定距離の地点毎の温度処理データの時間変化を抜き出して表示させたグラフ図である。図7(b)および図8(b)において、光ファイバケーブル11の浸水部11aおよび非浸水部11bにおける所定距離の地点(例えば、浸水部11aでの940m地点および1000m地点および1020m地点および1100m地点および1120m地点および1180m地点、および、非浸水部11bでの780m地点および840m地点および880m地点および1260m地点および1280m地点および1340m地点)における温度処理データの時間変化を示した。
さらに、図7(c)および図8(c)には、光ファイバケーブル11の浸水部11aおよび非浸水部11bにおける所定距離の地点に配置された温度センサ41,…,41による光ファイバケーブル11の表面温度の検出結果の時間変化を示した。さらに、図7(d)および図8(d)には、光ファイバケーブル11の浸水部11aおよび非浸水部11bにおける所定距離の地点に配置された温度センサ41,41による光ファイバケーブル11近傍の雰囲気温度の検出結果の時間変化を示した。
また、図7(e)および図8(e)には、日射センサ44と、風速風向センサ45との各検出結果の時間変化を示した。
なお、図7(a)〜(e)および図8(a)〜(e)において、時間は夜間に設定されていることから、図7(e)および図8(e)に示すように日射量はゼロである。また、風速の測定データは整数値で取得されているため、例えば1m/sよりも弱い風速に対しては、測定データが0m/sとなる。つまり、図7(e)および図8(e)においては、風速が0m/sとして表示されているが、実際には無風状態ではなく、1m/sよりも弱い風速の風が吹いている状態である。
Here, FIG. 7A and FIG. 8A show changes in the temperature processing data generated from the ROTDR measurement results in the
7 (b) and 8 (b) are graphs obtained by extracting the time change of the temperature processing data for each point of a predetermined distance from the graphs shown in FIG. 7 (a) and FIG. 8 (a). FIG. 7 (b) and 8 (b), points at predetermined distances in the flooded
Furthermore, in FIG. 7C and FIG. 8C, the
7 (e) and 8 (e) show temporal changes in the detection results of the
In FIGS. 7 (a) to (e) and FIGS. 8 (a) to (e), since the time is set at night, the solar radiation is as shown in FIGS. 7 (e) and 8 (e). The amount is zero. Further, since the wind speed measurement data is acquired as an integer value, for example, for wind speeds weaker than 1 m / s, the measurement data is 0 m / s. That is, in FIG.7 (e) and FIG.8 (e), although the wind speed is displayed as 0 m / s, the wind of the wind speed weaker than 1 m / s is blowing actually, not a windless state It is.
これらの検出結果から、例えば図7(c)および図8(c)に示すように、温度センサ41,…,41の検出結果において観測される、光ファイバケーブル11の浸水部11aが凍結する際の過冷却現象、つまり水が凝固点以下になっても凍らない現象であって、凍り始めの段階において一時的に温度が凝固点近くまで上昇し、20分〜30分程度で再度温度が下降する現象が、例えば図7(a),(b)および図8(a),(b)に示すように、ROTDRの測定結果より生成した温度処理データの時間および距離に応じた変化においても同様に観測されており、特に図7(a)および図8(a)においては、周囲における温度変化量領域に対する巨視的な分布状態から孤立するような島状の分布状態を示す島状領域αとして観測されることがわかる。
From these detection results, for example, as shown in FIGS. 7C and 8C, when the submerged
次に、第2実施例では、光ファイバケーブル11の距離が8km程度の位置で、過冷却現象が発生した時刻付近の検出データに対し、距離に関するデータ処理において、サンプリング距離を2mに設定し、データ処理範囲RL内に含まれる距離のポイント数を10ポイント(20mの距離に相当)に設定し、検出データに対して移動中央値取得処理を実行し、距離処理データを生成した。
そして、時間に関するデータ処理において、サンプリング時間を30秒に設定し、データ処理範囲RT内に含まれる時間のポイント数を10ポイント(5分の時間に相当)に設定して、距離処理データに対して移動平均処理を実行し、時間処理データを生成した。
そして、温度の時間変化量を算出する処理において、時間処理データのうち1番初めの時間の温度を基準温度とする初期時間データ基準処理を実行し、温度処理データを生成した。
図9(a)〜(e)に、ROTDRの測定結果より生成した温度処理データと共に、各センサ41,42,43,44,45による検出結果を示した。
Next, in the second embodiment, for the detection data near the time when the supercooling phenomenon occurs at the position where the distance of the
Then, the data processing related to time, to set the sampling time to 30 seconds, the number of points of time in the data processing range R T is set to 10 points (corresponding to 5 minutes of time), the distance processing data A moving average process was performed on the data to generate time-processed data.
Then, in the process of calculating the time change amount of the temperature, the initial time data reference process using the temperature of the first time among the time process data as the reference temperature was executed to generate the temperature process data.
9A to 9E show the detection results obtained by the
さらに、この第2実施例での時間に関するデータ処理において、サンプリング時間を30秒に設定し、データ処理範囲RT内に含まれる時間のポイント数を10ポイント(5分の時間に相当)に設定して、先ず、距離処理データに対して第1の移動平均処理を実行し、第1の時間処理データを生成し、次に、第1の時間処理データに対して、サンプリング時間およびデータ処理範囲RT内に含まれる時間のポイント数を第1の移動平均処理と同等の値に設定して、第2の移動平均処理を実行し、第2の時間処理データを生成した場合を第3実施例とした。
図10(a)〜(e)に、ROTDRの測定結果より生成した温度処理データと共に、各センサ41,42,43,44,45による検出結果を示した。
Further, set in the data processing related to time in the second embodiment, to set the sampling time to 30 seconds, the number of points of time in the data processing range R T to 10 points (corresponding to 5 minutes of time) First, the first moving average process is performed on the distance processing data, the first time processing data is generated, and then the sampling time and the data processing range are calculated for the first time processing data. The case where the number of time points included in RT is set to a value equivalent to the first moving average process, the second moving average process is executed, and the second time processed data is generated is the third implementation. As an example.
FIGS. 10A to 10E show the detection results obtained by the
さらに、この第3実施例での温度の時間変化量を算出する処理において、第2の時間処理データに対して、例えば温度変化の状態に応じて2ポイント(1分の時間に相当)程度以前の時間のポイントでの第2の時間処理データを基準温度とする所定ポイント前データ基準処理を実行し、温度処理データを生成した場合を第4実施例とした。
図11(a)〜(e)に、ROTDRの測定結果より生成した温度処理データと共に、各センサ41,42,43,44,45による検出結果を示した。
Furthermore, in the process of calculating the amount of time change of temperature in the third embodiment, for the second time process data, for example, about 2 points (corresponding to a time of 1 minute) before the temperature change state. The case where the temperature processing data is generated by executing the data reference processing before a predetermined point using the second time processing data at the time point as the reference temperature is defined as the fourth embodiment.
FIGS. 11A to 11E show the detection results of the
ここで、図9(a)〜図11(a)は、光ファイバケーブル11の浸水部11aおよび非浸水部11bにおける、ROTDRの測定結果より生成した温度処理データの時間および距離に応じた変化を所定温度変化幅(例えば、図9(a)および図10(a)に対して0.2℃、図11(a)に対して0.08℃)で分割した複数の異なる温度変化量領域毎に色分けして示すグラフ図である。
また、図9(b)〜図11(b)は、図9(a)〜図11(a)で示したグラフから所定距離の地点毎の温度処理データの時間変化を抜き出して表示させたグラフ図である。図9(b)〜図11(b)において、光ファイバケーブル11の浸水部11aおよび非浸水部11bにおける所定距離の地点(例えば、浸水部11aでの8600m地点および8660m地点および8680m地点、および、非浸水部11bでの8450m地点および8510m地点および8530m地点)における温度処理データの時間変化を示した。
さらに、図9(c)〜図11(c)には、光ファイバケーブル11の浸水部11aおよび非浸水部11bにおける所定距離の地点に配置された温度センサ41,…,41による光ファイバケーブル11の表面温度の検出結果の時間変化を示した。さらに、図9(d)〜図11(d)には、光ファイバケーブル11の浸水部11aおよび非浸水部11bにおける所定距離の地点に配置された温度センサ41,41による光ファイバケーブル11近傍の雰囲気温度の検出結果の時間変化を示した。
また、図9(e)〜図11(e)には、日射センサ44と、風速風向センサ45との各検出結果の時間変化を示した。
なお、図9(a)〜(e)および図10(a)〜(e)および図11(a)〜(e)において、時間は夜間に設定されていることから、図9(e)および図10(e)および図11(e)に示すように日射量はゼロである。また、風速の測定データは整数値で取得されているため、例えば1m/sよりも弱い風速に対しては、測定データが0m/sとなる。つまり、図9(e)および図10(e)および図11(e)においては、風速が0m/sとして表示されているが、実際には無風状態ではなく、1m/sよりも弱い風速の風が吹いている状態である。
Here, FIG. 9A to FIG. 11A show changes in the temperature processing data generated from the ROTDR measurement results in the submerged
FIGS. 9B to 11B are graphs obtained by extracting and displaying the time change of the temperature processing data for each point of a predetermined distance from the graphs shown in FIGS. 9A to 11A. FIG. 9 (b) to 11 (b), points at predetermined distances in the flooded
Furthermore, in FIG. 9C to FIG. 11C, the
9 (e) to 11 (e) show temporal changes in the detection results of the
9 (a) to (e), FIGS. 10 (a) to (e), and FIGS. 11 (a) to (e), since the time is set at night, FIG. 9 (e) and FIG. As shown in FIGS. 10 (e) and 11 (e), the amount of solar radiation is zero. Further, since the wind speed measurement data is acquired as an integer value, for example, for wind speeds weaker than 1 m / s, the measurement data is 0 m / s. That is, in FIGS. 9 (e), 10 (e), and 11 (e), the wind speed is displayed as 0 m / s. However, in reality, the wind speed is lower than 1 m / s, not in the no wind state. The wind is blowing.
これらの検出結果から、先ず、例えば図9(a),(b)と図10(a),(b)とに示すように、時間に関するデータ処理の実行回数が1回である第2実施例に比べて、時間に関するデータ処理の実行回数が2回である第3実施例の方が、過冷却現象等の相対的に急激な温度変化の状態を、より一層、明確に抽出することができることがわかる。特に、図9(a)および図10(a)において、周囲における温度変化量領域に対する巨視的な分布状態から孤立するような島状の分布状態を示す島状領域αに対して、図10(a)では図9(a)に比べて、島状領域αの周囲における温度変化量領域に対する巨視的な分布状態が、より平滑化されていることによって、島状領域αが相対的に強調されて観測されることがわかる。
さらに、例えば図10(a),(b)と図11(a),(b)とに示すように、温度の時間変化量を算出する処理において、第2の時間処理データのうち1番初めの時間の温度を基準温度とする第3実施例に比べて、例えば温度変化の状態に応じて2ポイント(1分の時間に相当)程度以前の時間のポイントでの第2の時間処理データを基準温度とする第4実施例の方が、過冷却現象等の相対的に急激な温度変化の状態を、より一層、明確に抽出することができることがわかる。特に、図10(a)および図11(a)において、周囲における温度変化量領域に対する巨視的な分布状態から孤立するような島状の分布状態を示す島状領域αに対して、図11(a)では2ポイント前の温度を基準にして短時間の温度変化量を計算することにより、短時間に急激な温度変化が生じた部分のみを抜き出すことができる。このため、図10(a)よりも島状領域αが強調されて観測されることがわかる。
From these detection results, first, as shown in FIGS. 9 (a) and 9 (b) and FIGS. 10 (a) and 10 (b), for example, the second embodiment in which the number of times data processing is executed is one. Compared with, the third embodiment, in which the number of times of data processing related to time is executed, can extract the state of relatively rapid temperature change such as a supercooling phenomenon more clearly. I understand. In particular, in FIG. 9A and FIG. 10A, an island-shaped region α that shows an island-shaped distribution state that is isolated from a macroscopic distribution state with respect to the surrounding temperature change amount region is shown in FIG. Compared to FIG. 9A, in FIG. 9A, the macroscopic distribution state with respect to the temperature change region around the island-shaped region α is smoothed, so that the island-shaped region α is relatively emphasized. Can be observed.
Further, for example, as shown in FIGS. 10 (a) and 10 (b) and FIGS. 11 (a) and 11 (b), in the process of calculating the time variation of the temperature, the first of the second time processing data. Compared to the third embodiment in which the temperature of the time is the reference temperature, for example, the second time processing data at the point of time about 2 points (corresponding to a time of 1 minute) depending on the state of temperature change. It can be seen that the fourth embodiment using the reference temperature can more clearly extract the relatively rapid temperature change state such as the supercooling phenomenon. In particular, in FIGS. 10 (a) and 11 (a), an island-shaped region α showing an island-shaped distribution state isolated from a macroscopic distribution state with respect to the surrounding temperature change amount region is shown in FIG. In a), by calculating the amount of temperature change in a short time on the basis of the temperature two points before, it is possible to extract only a portion where a rapid temperature change has occurred in a short time. Therefore, it can be seen that the island-like region α is emphasized and observed as compared with FIG.
次に、第5実施例では、光ファイバケーブル11の距離が15km程度の位置で、過冷却現象が発生した時刻付近の検出データに対し、距離に関するデータ処理において、サンプリング距離を2mに設定し、データ処理範囲RL内に含まれる距離のポイント数を10ポイント(20mの距離に相当)に設定し、検出データに対して移動中央値取得処理を実行し、距離処理データを生成した。
そして、時間に関するデータ処理において、サンプリング時間を30秒に設定し、データ処理範囲RT内に含まれる時間のポイント数を10ポイント(5分の時間に相当)に設定して、先ず、距離処理データに対して第1の移動平均処理を実行し、第1の時間処理データを生成した。次に、第1の時間処理データに対して、サンプリング時間およびデータ処理範囲RT内に含まれる時間のポイント数を第1の移動平均処理と同等の値に設定して、第2の移動平均処理を実行し、第2の時間処理データを生成した。
そして、温度の時間変化量を算出する処理において、第2の時間処理データのうち1番初めの時間の温度を基準温度とする初期時間データ基準処理を実行し、温度処理データを生成した。
図12(a)〜(e)に、ROTDRの測定結果より生成した温度処理データと共に、各センサ41,42,43,44,45による検出結果を示した。
Next, in the fifth embodiment, for the detection data near the time when the supercooling phenomenon occurs at the position where the distance of the
In the time-related data processing, the sampling time is set to 30 seconds, the number of time points included in the data processing range RT is set to 10 points (corresponding to a time of 5 minutes), and first, distance processing is performed. A first moving average process was performed on the data to generate first time processed data. Next, with respect to the first time processing data, the sampling time and the number of points of time included in the data processing range RT are set to the same value as the first moving average processing, and the second moving average Processing was performed to generate second time processed data.
Then, in the process of calculating the time change amount of the temperature, the initial time data reference process using the temperature of the first time among the second time process data as the reference temperature was executed to generate the temperature process data.
FIGS. 12A to 12E show the detection results of the
さらに、この第5実施例での距離に関するデータ処理において、データ処理範囲RL内に含まれる距離のポイント数を30ポイント(60mの距離に相当)に設定し、検出データに対して移動中央値取得処理を実行し、距離処理データを生成した場合を第6実施例とした。
図13(a)〜(e)に、ROTDRの測定結果より生成した温度処理データと共に、各センサ41,42,43,44,45による検出結果を示した。
Further, in the data processing relating to the distance in the fifth embodiment, the number of distance points included in the data processing range RL is set to 30 points (corresponding to a distance of 60 m), and the moving median value for the detected data is set. The case where the acquisition processing is executed and the distance processing data is generated is defined as the sixth embodiment.
FIGS. 13A to 13E show the detection results of the
さらに、この第6実施例での温度の時間変化量を算出する処理において、第2の時間処理データに対して、例えば温度変化の状態に応じて2ポイント(1分の時間に相当)程度以前の時間のポイントでの第2の時間処理データを基準温度とする所定ポイント前データ基準処理を実行し、温度処理データを生成した場合を第7実施例とした。
図14(a)〜(e)に、ROTDRの測定結果より生成した温度処理データと共に、各センサ41,42,43,44,45による検出結果を示した。
Furthermore, in the process of calculating the amount of time change of temperature in the sixth embodiment, for example, about 2 points (corresponding to a time of 1 minute) before the second time process data, for example, depending on the state of temperature change. The case where the temperature processing data is generated by executing the data reference processing before a predetermined point using the second time processing data at the time point as the reference temperature is defined as the seventh embodiment.
14A to 14E show the detection results obtained by the
ここで、図12(a)〜図14(a)は、光ファイバケーブル11の浸水部11aおよび非浸水部11bにおける、ROTDRの測定結果より生成した温度処理データの時間および距離に応じた変化を所定温度変化幅(例えば、図12(a)および図13(a)に対して0.2℃、図14(a)に対して0.08℃)で分割した複数の異なる温度変化量領域毎に色分けして示すグラフ図である。
また、図12(b)〜図14(b)は、図12(a)〜図14(a)で示したグラフから所定距離の地点毎の温度処理データの時間変化を抜き出して表示させたグラフ図である。図12(b)〜図14(b)において、光ファイバケーブル11の浸水部11aおよび非浸水部11bにおける所定距離の地点(例えば、浸水部11aでの14970m地点および15030m地点および15050m地点、および、非浸水部11bでの14810m地点および14870m地点および14890m地点)における温度処理データの時間変化を示した。
さらに、図12(c)〜図14(c)には、光ファイバケーブル11の浸水部11aおよび非浸水部11bにおける所定距離の地点に配置された温度センサ41,…,41による光ファイバケーブル11の表面温度の検出結果の時間変化を示した。さらに、図12(d)〜図14(d)には、光ファイバケーブル11の浸水部11aおよび非浸水部11bにおける所定距離の地点に配置された温度センサ41,41による光ファイバケーブル11近傍の雰囲気温度の検出結果の時間変化を示した。
また、図12(e)〜図14(e)には、日射センサ44と、風速風向センサ45との各検出結果の時間変化を示した。
なお、図12(a)〜(e)および図13(a)〜(e)および図14(a)〜(e)において、時間は夜間に設定されていることから、図12(e)および図13(e)および図14(e)に示すように日射量はゼロである。また、風速の測定データは整数値で取得されているため、例えば1m/sよりも弱い風速に対しては、測定データが0m/sとなる。つまり、図12(e)および図13(e)および図14(e)においては、風速が0m/sとして表示されているが、実際には無風状態ではなく、1m/sよりも弱い風速の風が吹いている状態である。
Here, FIGS. 12A to 14A show changes in temperature treatment data generated from the ROTDR measurement results in the
Moreover, FIG.12 (b)-FIG.14 (b) are the graphs which extracted and displayed the time change of the temperature processing data for every point of predetermined distance from the graph shown to Fig.12 (a)-FIG.14 (a). FIG. 12 (b) to 14 (b), points at predetermined distances in the
Furthermore, in FIG. 12C to FIG. 14C, the
In addition, FIGS. 12E to 14E show temporal changes in the detection results of the
In FIGS. 12A to 12E, 13A to 13E, and 14A to 14E, the time is set at night. As shown in FIGS. 13 (e) and 14 (e), the amount of solar radiation is zero. Further, since the wind speed measurement data is acquired as an integer value, for example, for wind speeds weaker than 1 m / s, the measurement data is 0 m / s. That is, in FIGS. 12 (e), 13 (e), and 14 (e), the wind speed is displayed as 0 m / s. However, in actuality, the wind speed is lower than 1 m / s, not in the no wind state. The wind is blowing.
これらの検出結果から、先ず、例えば図12(a),(b)に示すように、距離に関するデータ処理においてデータ処理範囲RL内に含まれる距離のポイント数が10ポイントである第5実施例では、過冷却現象等の相対的に急激な温度変化の状態を明確に抽出することが困難となる。これは、ROTDRの測定距離が相対的に長くなったことに起因する測定誤差の増大が原因となっている。このため、図13(a),(b)に示すように、距離のポイント数を30ポイントに広げて、平滑化処理の効果を向上させた第6実施例の方が、過冷却現象等の相対的に急激な温度変化の状態を、より一層、明確に抽出することができることがわかる。特に、図12(a)および図13(a)において、周囲における温度変化量領域に対する巨視的な分布状態から孤立するような島状の分布状態を示す島状領域αに対して、図13(a)では図12(a)に比べて、島状領域αの周囲における温度変化量領域に対する巨視的な分布状態が、より平滑化されていることによって、島状領域αが相対的に強調されて観測されることがわかる。
さらに、例えば図13(a),(b)と図14(a),(b)とに示すように、温度の時間変化量を算出する処理において、第2の時間処理データのうち1番初めの時間の温度を基準温度とする第6実施例に比べて、例えば温度変化の状態に応じて2ポイント(1分の時間に相当)程度以前の時間のポイントでの第2の時間処理データを基準温度とする第7実施例の方が、過冷却現象等の相対的に急激な温度変化の状態を、より一層、明確に抽出することができることがわかる。特に、図13(a)および図14(a)において、周囲における温度変化量領域に対する巨視的な分布状態から孤立するような島状の分布状態を示す島状領域αに対して、図14(a)では2ポイント前の温度を基準にして短時間の温度変化量を計算することにより、短時間に急激な温度変化が生じた部分のみを抜き出すことができる。このため、図13(a)よりも島状領域αが強調されて観測されることがわかる。
From these detection results, first, as shown in FIGS. 12A and 12B, for example, in the data processing related to distance, the number of distance points included in the data processing range RL is 10 points. Then, it becomes difficult to clearly extract a state of a relatively rapid temperature change such as a supercooling phenomenon. This is due to an increase in measurement error due to the relatively long ROTDR measurement distance. For this reason, as shown in FIGS. 13A and 13B, the sixth embodiment in which the number of points of the distance is increased to 30 points and the effect of the smoothing process is improved is less in the subcooling phenomenon or the like. It can be seen that the relatively sudden temperature change state can be extracted more clearly. In particular, in FIG. 12A and FIG. 13A, an island-shaped region α showing an island-shaped distribution state that is isolated from a macroscopic distribution state with respect to the surrounding temperature change amount region is shown in FIG. Compared to FIG. 12A, in FIG. 12A, the macroscopic distribution state with respect to the temperature change amount region around the island-shaped region α is smoothed, so that the island-shaped region α is relatively emphasized. Can be observed.
Further, for example, as shown in FIGS. 13 (a) and 13 (b) and FIGS. 14 (a) and 14 (b), in the process of calculating the time change amount of the temperature, the first of the second time processing data. Compared to the sixth embodiment in which the temperature of the time is the reference temperature, for example, the second time processing data at the time point of about 2 points (corresponding to a time of 1 minute) depending on the state of temperature change. It can be seen that the seventh embodiment using the reference temperature can more clearly extract the relatively sudden temperature change state such as the supercooling phenomenon. In particular, in FIGS. 13 (a) and 14 (a), an island-like region α showing an island-like distribution state isolated from a macroscopic distribution state with respect to the temperature change amount region in the surroundings is shown in FIG. In a), by calculating the amount of temperature change in a short time on the basis of the temperature two points before, it is possible to extract only a portion where a rapid temperature change has occurred in a short time. Therefore, it can be seen that the island-like region α is emphasized and observed as compared with FIG.
次に、第8実施例では、光ファイバケーブル11の距離が1km程度(例えば、1000m)および8.6km程度(例えば、8660m)および15km程度(例えば、15030m)の各位置で、過冷却現象による温度変化が発生した時刻付近の検出データに対し、距離に関するデータ処理を省略し、先ず、時間に関するデータ処理において、サンプリング時間を30秒に設定し、データ処理範囲RT内に含まれる時間のポイント数を10ポイント(5分の時間に相当)に設定して、検出データに対して第1の移動平均処理を実行し、第1の時間処理データを生成した。次に、第1の時間処理データに対して、サンプリング時間およびデータ処理範囲RT内に含まれる時間のポイント数を第1の移動平均処理と同等の値に設定して、第2の移動平均処理を実行し、第2の時間処理データを生成した。
そして、温度の時間変化量を算出する処理において、第2の時間処理データに対して、1ポイント以前の時間のポイントでの第2の時間処理データを基準温度とする所定ポイントデータ基準処理を実行し、温度処理データを生成した。
図15(a)〜(c)に、各距離毎に対して、検出データと第2時間処理データと温度処理データと共に、浸水部11aに配置された温度センサ41による検出結果を示した。
Next, in the eighth embodiment, the distance of the
Then, in the process of calculating the amount of time change in temperature, a predetermined point data reference process is performed on the second time process data using the second time process data at the point of time one point before as a reference temperature. Then, temperature processing data was generated.
FIGS. 15A to 15C show detection results by the temperature sensor 41 arranged in the submerged
さらに、この第8実施例において距離に関するデータ処理を省略せずに、距離に関するデータ処理において、サンプリング距離を2mに設定し、データ処理範囲RL内に含まれる距離のポイント数を10ポイント(20mの距離に相当)に設定し、検出データに対して移動中央値取得処理を実行し、距離処理データを生成した場合を第9実施例とした。
図16(a)〜(c)に、各距離毎に対して、距離処理データと第2時間処理データと温度処理データと共に、浸水部11aに配置された温度センサ41による検出結果を示した。
Further, in the eighth embodiment, the data processing related to the distance is not omitted. In the data processing related to the distance, the sampling distance is set to 2 m, and the number of distance points included in the data processing range RL is set to 10 points (20 m In the ninth embodiment, the distance median data is generated by executing the moving median value acquisition process on the detected data.
FIGS. 16A to 16C show the detection results by the temperature sensor 41 arranged in the submerged
さらに、この第9実施例での距離に関するデータ処理において、データ処理範囲RL内に含まれる距離のポイント数を30ポイント(60mの距離に相当)に設定し、検出データに対して移動中央値取得処理を実行し、距離処理データを生成した場合を第10実施例とした。
図17(a)〜(c)に、各距離毎に対して、距離処理データと第2時間処理データと温度処理データと共に、浸水部11aに配置された温度センサ41による検出結果を示した。
Further, in the data processing relating to the distance in the ninth embodiment, the number of distance points included in the data processing range RL is set to 30 points (corresponding to a distance of 60 m), and the moving median value for the detected data is set. The case where the acquisition processing is executed and the distance processing data is generated is defined as the tenth embodiment.
FIGS. 17A to 17C show the detection results by the temperature sensor 41 arranged in the submerged
さらに、この第10実施例での距離に関するデータ処理において、データ処理範囲RL内に含まれる距離のポイント数を40ポイント(80mの距離に相当)に設定し、検出データに対して移動中央値取得処理を実行し、距離処理データを生成した場合を第11実施例とした。
図18(a)〜(c)に、各距離毎に対して、距離処理データと第2時間処理データと温度処理データと共に、浸水部11aに配置された温度センサ41による検出結果を示した。
Furthermore, in the data processing relating to the distance in the tenth embodiment, the number of distance points included in the data processing range RL is set to 40 points (corresponding to a distance of 80 m), and the moving median value for the detected data is set. The case where the acquisition processing is executed and the distance processing data is generated is defined as the eleventh embodiment.
FIGS. 18A to 18C show the detection results by the temperature sensor 41 arranged in the submerged
これらの検出結果から、先ず、例えば図15(a)〜(c)に示すように、光ファイバケーブル11の距離が増大することに伴い、第1光パルス試験器13から出力される検出データの誤差が増大することがわかる。
また、例えば図16(a),(b),(c)〜図18(a),(b),(c)、特に、図16(c)および図18(c)に示すように、光ファイバケーブル11の距離が相対的に長い場合であっても、時間に関するデータ処理の実行回数を、例えば光ファイバケーブル11の距離等に応じた適切な回数に設定する(例えば、第9実施例〜第11実施例では1回ではなく2回に設定する)ことで、過冷却現象等の所望の温度変化の状態を、より明確に抽出することができることがわかる。
From these detection results, first, as shown in, for example, FIGS. 15A to 15C, the detection data output from the first
Further, for example, as shown in FIGS. 16 (a), (b), (c) to FIGS. 18 (a), (b), (c), in particular, as shown in FIGS. Even when the distance of the
しかも、光ファイバケーブル11の距離が増大することに伴い、時間処理データの誤差が増大する場合であっても、距離に関するデータ処理において、データ処理範囲RL内に含まれる距離のポイント数を、例えば光ファイバケーブル11の距離等に応じた適切な値に設定する(例えば、第9実施例〜第11実施例では増大させる)ことで、過冷却現象等の所望の温度変化の状態を、より明確に抽出することができることがわかる。
In addition, even when the error of the time processing data increases as the distance of the
本実施の形態による光ファイバケーブルの劣化検知システム10によれば、光ファイバケーブル11内の各光ファイバに対して、第1光パルス試験器13からの入射光の戻り光を観測して得た検出データに対して、順次、距離に関するデータ処理と、時間に関するデータ処理と、温度の時間変化量を算出する処理とを実行し、温度処理データを算出することで、光ファイバケーブル11内の適宜の位置における所望の温度変化の状態を精度良く検知することができる。
これにより、例えば光ファイバケーブル11の劣化状態を助長することを防止しつつ、光ファイバケーブル11内の浸水の発生等の劣化状態を容易に検知することができる。しかも、光ファイバケーブル11内の劣化箇所は、第1光パルス試験器13への戻り光の戻り時間に基づいて把握することができ、光ファイバケーブル11の修復作業等を容易に行うことができる。
According to the optical fiber cable
Thereby, for example, it is possible to easily detect a deterioration state such as the occurrence of water in the
なお、上述した実施の形態においては、ラマン散乱光の強度分布を検出する第1光パルス試験器13から出力される検出データに基づき温度処理データを算出するとしたが、これに限定されず、例えば戻り光に含まれるブリルアン散乱光の強度分布を検出する第2光パルス試験器14から出力される検出データや、例えば戻り光に含まれるレイリー散乱の強度分布を検出する第3光パルス試験器15から出力される検出データに基づき処理データを算出してもよい。
In the above-described embodiment, the temperature processing data is calculated based on the detection data output from the first
なお、上述した実施の形態において、制御装置16は、第1光パルス試験器13から出力される光ファイバの長手方向における距離に応じた温度分布の検出結果を時系列データとして取得した検出データに対して、例えば図2に示すように、順次、距離方向データ処理部31での距離に関するデータ処理、時間方向データ処理部32での時間に関するデータ処理、温度変化量算出部33での温度変化に関するデータ処理を実行するとしたが、これに限定されず、各データ処理を適宜の順序で実行してもよい。
すなわち、第1光パルス試験器13から出力される検出データに対して、先ず、距離に関するデータ処理と時間に関するデータ処理と温度変化に関するデータ処理のうち、何れかの1つの処理を実行し、第1の処理データを生成する(ステップS31)。
次に、第1の処理データに対して、距離に関するデータ処理と時間に関するデータ処理と温度変化に関するデータ処理のうち、未だ実行していない何れかの1つの処理を実行し、第2の処理データを生成する(ステップS32)。
次に、第2の処理データに対して、距離に関するデータ処理と時間に関するデータ処理と温度変化に関するデータ処理のうち、未だ実行していない何れかの1つの処理を実行し、第3の処理データを生成する(ステップS33)。
次に、第3の処理データに基づき、所定の温度変化状態、例えば過冷却現象による温度変化が発生しているか否かを判定し、この判定結果に応じて光ファイバケーブル11内への浸水の発生の有無を検知する(ステップS34)。
次に、ステップS34での判定結果を、例えば検知側端末装置10aの出力装置18や、制御側端末装置10bの出力装置24に出力して(ステップS35)、一連の処理を終了する。
In the above-described embodiment, the
That is, for the detection data output from the first
Next, any one of the data processing related to the distance, the data processing related to the time, and the data processing related to the temperature change is executed on the first processing data, and the second processing data is executed. Is generated (step S32).
Next, any one of the data processing related to the distance, the data processing related to the time, and the data processing related to the temperature change is executed on the second processing data, and the third processing data is executed. Is generated (step S33).
Next, based on the third processing data, it is determined whether or not a predetermined temperature change state, for example, a temperature change due to a supercooling phenomenon has occurred, and inundation into the
Next, the determination result in step S34 is output to, for example, the
10 光ファイバケーブルの劣化検知システム、11 光ファイバケーブル、13 第1光パルス試験器(光パルス試験器)、14 第2光パルス試験器(光パルス試験器)、15 第3光パルス試験器(光パルス試験器)、31 距離方向データ処理部(距離平滑化手段)、32 時間方向データ処理部(時間平滑化手段)、33 温度変化量算出部(温度変化算出手段)、34 浸水判定部(劣化判定手段)
10 optical fiber cable deterioration detection system, 11 optical fiber cable, 13 first optical pulse tester (optical pulse tester), 14 second optical pulse tester (optical pulse tester), 15 third optical pulse tester ( Optical pulse tester), 31 distance direction data processing section (distance smoothing means), 32 time direction data processing section (time smoothing means), 33 temperature change amount calculation section (temperature change calculation means), 34 inundation determination section ( Degradation judgment means)
Claims (9)
前記光パルス試験器から出力される前記光ファイバケーブルの長手方向における前記温度分布の前記時系列データからなる検出データあるいは該検出データに係るデータを処理対象データとして、
前記処理対象データに対し、前記光ファイバケーブルの長手方向の所定範囲の距離に関する平滑化処理を行い、距離平滑化データを生成する距離平滑化手段(31)と、
前記処理対象データに対し、前記時系列データの所定範囲の時間に関する平滑化処理を行い、時間平滑化データを生成する時間平滑化手段(32)と、
前記処理対象データに対し、前記光ファイバケーブルの長手方向における前記温度分布の時間変化量のデータを算出する温度変化量算出手段(33)と、
前記温度変化量算出手段にて算出される前記光ファイバケーブルの長手方向における前記温度分布の時間変化量のデータにおいて、過冷却現象による温度変化が発生しているか否かを判定することによって、前記光ファイバケーブル内への浸水の有無を判定する劣化判定手段(34)、を備え、
前記劣化判定手段は、前記温度分布の時間変化量のデータにおいて、前記光ファイバケーブルの温度が水の凝固点以下に低下した後、一時的に所定量上昇および下降したときに過冷却現象による温度変化と判定可能であることを特徴とする光ファイバケーブルの劣化検知システム。 A light pulse is incident on the optical fiber in the optical fiber cable (11) from the incident end, and the temperature distribution in the longitudinal direction of the optical fiber cable is time-sequentially by the predetermined scattered light included in the return light returned to the incident end. An optical pulse tester (13) to detect as data;
Detection data consisting of the time-series data of the temperature distribution in the longitudinal direction of the optical fiber cable output from the optical pulse tester or data relating to the detection data as processing target data,
A distance smoothing means (31) for performing a smoothing process on a distance in a predetermined range in the longitudinal direction of the optical fiber cable and generating distance smoothed data for the processing target data;
A time smoothing means (32) for performing a smoothing process on the processing target data with respect to a predetermined range of time of the time-series data and generating time-smoothed data;
A temperature change amount calculation means (33) for calculating data of a time change amount of the temperature distribution in the longitudinal direction of the optical fiber cable with respect to the processing target data;
In the data of the time change amount of the temperature distribution in the longitudinal direction of the optical fiber cable calculated by the temperature change amount calculating means, by determining whether or not a temperature change due to a supercooling phenomenon has occurred, A deterioration determining means (34) for determining the presence or absence of water in the optical fiber cable,
In the data of the time change amount of the temperature distribution, the deterioration determination unit is configured to change the temperature due to a supercooling phenomenon when the temperature of the optical fiber cable is temporarily lowered and raised by a predetermined amount after the temperature drops below the freezing point of water. An optical fiber cable deterioration detection system characterized in that it can be determined as follows .
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