分布式光纤传感预警系统及其控制方法、设备、存储介质与流程

1.本发明涉及光纤传感技术领域，尤其涉及一种分布式光纤传感预警系统及其控制方法、设备、存储介质。


背景技术：

2.通过对近年来高压电力电缆事故的统计分析，发现外力破坏是造成电力电缆故障的主要原因。因此，如何在电力电缆遭受到破坏之前及时发现，以便及时制止正在发生的破坏活动就成为重要的研究课题。
3.传统的光纤电缆防外力破坏预警方式是采用监测系统进行预警，只有在电力电缆被切断的情况下，才能发出警报，提醒工作人员对被破坏的电力电缆进行检修，不具备事前预警作用。


技术实现要素：

4.本发明的主要目的在于解决现有的光纤电缆防外力破坏预警不能进行事前预警的技术问题。
5.本发明第一方面提供了一种分布式光纤传感预警系统，包括：至少一台das主机、saas化云平台、客户端和与所述das主机一一对应的传感光缆；所述das主机的输入端与所述传感光缆连接，用于向所述传感光缆发送传输信号，并实时检测所述传感光缆中传输信号的变化，基于传输信号的变化生成对应的振动数据；所述saas化云平台的一端与所述das主机的输出端连接，用于获取所述das主机输出的振动数据，并对所述振动数据进行存储和分析，得到对应的分析结果，所述分析结果包括振动事件的事件类型以及对应的事件预警等级；所述客户端的输入端与所述saas化云平台的另一端连接，用于展示saas化云平台中存储的振动数据和所述振动数据的分析结果，并基于所述事件预警等级生成对应的预警信号。
6.可选的，在本发明第一方面的第一种实现方式中，所述das主机包括光传感模块、信号处理模块、系统管理与通信模块；所述光传感模块的输入端与所述传感光缆连接，用于实时获取传感光缆中传输信号的变化；所述信号处理模块的输入端与所述光传感模块的输出端连接，用于根据所述传输信号的变化生成对应的振动数据；所述系统管理与通信模块的输入端与所述信号处理模块的输出端连接，用于将所述振动数据发送至所述saas化云平台。
7.可选的，在本发明第一方面的第二种实现方式中，所述das主机包括还包括电源模块；所述电源模块分别与所述光传感模块、信号处理模块、系统管理与通信模块连接，用于为所述光传感模块、信号处理模块、系统管理与通信模块提供电力。
8.可选的，在本发明第一方面的第三种实现方式中，所述das主机还包括监控模块，所述监控模块用于实时监控所述das主机所处的机箱平台的风扇运行情况和温度，以及所述电源模块为所述光传感模块、信号处理模块、系统管理与通信模块提供电力时的电压。
9.可选的，在本发明第一方面的第四种实现方式中，所述传感光缆包括光纤和传感器；所述传感器安装在所述光纤上，用于对所述光纤在预设范围内进行环境监测，当检测到存在振动事件时，基于振动事件引发的环境变化生成传感数据，并根据所述传感数据对所述光纤中的传输信号进行调制，使所述传输信号产生变化；所述光纤与所述das主机的输入端连接，用于接收所述das主机输入的传输信号，并将所述传感器调制后的传输信号返回至所述das主机。
10.可选的，在本发明第一方面的第五种实现方式中，所述saas化云平台包括机器学习模块，所述机器学习模块用于：获取历史振动数据和预设的神经网络模型，并初始化所述神经网络模型中词向量层、最大池化层和的网络参数和全连接隐藏层的网络参数，所述历史振动数据包括人工标识的振动类别；将所述历史振动数据输入所述神经网络模型中，得到预测的振动类别；根据所述历史振动数据通过人工标识的振动类别和通过神经网络模型预测的振动类别，计算预设的损失函数，得到损失值，并判断所述损失值是否小于预设阈值；若是，则根据所述神经网络模型中词向量层、最大池化层和全连接隐藏层的网络参数确定智能预警模型；若否，则根据所述损失值通过反向传播算法更新所述神经网络模型的网络参数，反复迭代模型训练过程，直至损失值小于预设阈值，并确定训练后的神经网络模型的中词向量层、最大池化层和的网络参数和全连接隐藏层的网络参数确定智能预警模型。
11.可选的，在本发明第一方面的第六种实现方式中，所述saas化云平台还包括事件分析模块，所述事件分析模块用于：将所述振动数据输入所述智能预警模型中，得到所述振动数据对应的振动事件的事件类型；根据所述振动数据，确定所述振动事件的位置信息，并基于所述位置信息获取所述传感光缆所处环境的环境信息；基于所述环境信息和所述振动信息，确定所述事件类别的事件预警等级；将所述振动事件的事件类型和对应的事件预警等级发送至所述客户端进行展示。
12.本发明第二方面提供一种分布式光纤传感预警系统的控制方法，包括：当存在振动事件作用于所述传感光缆时，实时检测由于振动事件导致的传感光缆中的传输信号的相位变化以及由于所述相位变化导致的相干瑞利散射信号强度的变化；通过检测振动事件前后的相干瑞利散射信号相位和强度的变化，结合otdr定位算法，生成振动数据；将所述振动数据输入预设的智能预警模型中，得到所述智能预警模型基于所述振动数据输出的事件类型，并基于所述事件类型确定所述振动事件的事件预警等级；将所述振动类别作为所述振动数据的分析结果以及所述振动数据展示至所述客户端，并基于所述事件预警等级生成对应的预警信号。
13.本发明第三方面提供了一种分布式光纤传感预警系统的控制设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令，所述存储器和所述至少一个处理器通过线路互连；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述分布式光纤传感预警系统的控制设备执行上述的分布式光纤传感预警系统的控制方法的步骤。
14.本发明的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的分布式光纤传感预警系统的控制方法的步骤。
15.本发明的技术方案中，公开了一种分布式光纤传感预警系统，该系统包括：至少一台das主机、saas化云平台、客户端和与所述das主机一一对应的传感光缆；所述das主机的
输入端与所述传感光缆连接，用于实时检测传感光缆中传输信号的变化，并基于传输信号的变化生成对应的振动数据；所述saas化云平台的一端与所述das主机的输出端连接，用于获取所述das主机输出的振动数据，并对所述振动数据进行存储和分析，得到对应的分析结果，所述分析结果包括振动事件的事件类型以及对应的事件预警等级；所述客户端的输入端与所述saas化云平台的另一端连接，用于展示saas化云平台中存储的振动数据和所述振动数据的分析结果，并基于所述事件预警等级生成对应的预警信号，通过分布式的das主机能精确获取光纤的振动数据，进而定位破坏事件位置，可实现多点多事件同时监测，经过模式分析，准确判定第三方破坏事件类型，实现对光纤故障的事先预警。
附图说明
16.图1为本发明实施例中分布式光纤传感预警系统的第一个实施例示意图；图2为本发明实施例中分布式光纤传感预警系统的第二个实施例示意图；图3为本发明实施例中分布式光纤传感预警系统的第三个实施例示意图；图4为本发明实施例中分布式光纤传感预警系统的控制方法的一个实施例示意图；图5为本发明实施例中分布式光纤传感预警系统的控制设备的一个实施例示意图。
具体实施方式
17.本发明实施例公开了一种分布式光纤传感预警系统，该系统包括：至少一台das主机、saas化云平台、客户端和与所述das主机一一对应的传感光缆；所述das主机的输入端与所述传感光缆连接，用于实时检测传感光缆中传输信号的变化，并基于传输信号的变化生成对应的振动数据；所述saas化云平台的一端与所述das主机的输出端连接，用于获取所述das主机输出的振动数据，并对所述振动数据进行存储和分析，得到对应的分析结果，所述分析结果包括事件预警等级；所述客户端的输入端与所述saas化云平台的另一端连接，用于展示saas化云平台中存储的振动数据和所述振动数据的分析结果，并基于所述事件预警等级生成对应的预警信号，通过分布式的das主机能精确获取光纤的振动数据，进而定位破坏事件位置，可实现多点多事件同时监测，经过模式分析，准确判定第三方破坏事件类型，实现对光纤故障的事先预警。
18.本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”“第二”“第三”“第四”等（如果存在）是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”或“具有”及其任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
19.本发明提出一种分布式光纤传感预警系统。
20.为便于理解，下面对本发明实施例的分布式光纤传感预警系统的框架结构，进行描述，请参阅图1，本发明实施例中分布式光纤传感预警系统的实施例包括：
至少一台das主机101、saas化云平台102、客户端103和与所述das主机101一一对应的传感光缆104；在本实施例中，所述das主机101的输入端与所述传感光缆104连接，用于实时检测传感光缆104中传输信号的变化，并基于传输信号的变化生成对应的振动数据。
21.具体的，所述传感光缆104主要为现有光纤或者管道等场景防外破监测时辅助预警光纤，也即是说，传感光缆104是用于对现有光纤进行预警的，传感光缆104与现有光纤的路径一致，埋在地下。
22.进一步的，所述传感光缆104与das主机101一一对应，将传感光缆104与对应的das主机101相连接，将连接的传感光缆104和连接的das主机101作为一个预警单元，实现单个预警单元的设计，通过单个预警单元实现长度范围现有光纤一定距离内振动数据的获取和分析，通过数据处理实现对系统信号的处理、分析和输出，通过分布式的多个预警单元，实现对一定数量的现有光纤区域范围内的振动数据的获取和分析。
23.可以理解的是，所述das主机101主要安装在管线阀室、泵站或分输站中，采用模块化设计，用来采集管道沿线的土壤振动信号完成传感信号的处理、事件的分析、识别和定位，并上传到saas化云平台102。
24.在本实施例中，所述saas化云平台102的一端与所述das主机101的输出端连接，用于获取所述das主机101输出的振动数据，并对所述振动数据进行存储和分析，得到对应的分析结果，所述分析结果包括振动事件的事件类型以及对应的事件预警等级。
25.在实际应用中，saas是software-as-a-service(软件即服务)的简称，随着互联网技术的发展和应用软件的成熟，在21世纪开始兴起的一种完全创新的软件应用模式。它是一种通过internet提供软件的模式，厂商将应用软件统一部署在自己的服务器上，客户可以根据自己实际需求，通过互联网向厂商定购所需的应用软件服务，按定购的服务多少和时间长短向厂商支付费用，并通过互联网获得厂商提供的服务。用户不用再购买软件，而改用向提供商租用基于web的软件，来管理企业经营活动，且无需对软件进行维护，服务提供商会全权管理和维护软件，软件厂商在向客户提供互联网应用的同时，也提供软件的离线操作和本地数据存储，让用户随时随地都可以使用其定购的软件和服务。
26.具体的，所述saas化云平台102可连接多个das主机101的输出端，并对das主机101传输的数据进行存储，saas化云平台102对存储的数据结合大数据技术，实时更新完善样本数据库，从而判断出事件状况，实时更新完善系统的数据库，并结合判断出不同的外部干扰类型，干扰等级。
27.具体的，das主机101在基于传输信号的变化生成对应的振动数据之后，对振动数据进行数据预处理和特征提取，将提取的特征传输至saas化云平台102，其中，数据预处理主要包括数据降噪和数据清洗，提取的振动数据的特征主要包括时频特征、相位特征和频域特征，通过对时频特征、相位特征和频域特征进行分析，确定导致传输信号变化的振动事件是否需要进行预警，提醒工作人员提前对光纤进行检查保护以及停止所述振动事件。
28.在本实施例中，所述客户端103的输入端与所述saas化云平台102的另一端连接，用于展示saas化云平台102中存储的振动数据和所述振动数据的分析结果，并基于所述事件预警等级生成对应的预警信号。
29.具体的，所述客户端103可以安装于web端和手机端上，saas化云平台102通过对振
动数据进行多元数据存储、多元数据处理、机器学习、事件分析等，获得的分析结果，结合振动数据生成实时数据报表和预警信号等发送至客户端103，通过客户端103向用户展示上述的数据，达到对现有光纤的实时检测和预警的功能。
30.具体的，所述分布式光纤预警传感系统还可以包括有otdr（optical time-domain reflectometer，光时域反射仪），当分布式光纤预警系统中的das主机101获取到振动数据给saas化云平台102并生成预警信号后，通过otdr能够实现对预警信号对应的振动事件进行精确定位，即可实现振动事件的探测。
31.在本实施例中，提供了一种分布式光纤传感预警系统，该系统包括：至少一台das主机、saas化云平台、客户端和与所述das主机一一对应的传感光缆；所述das主机的输入端与所述传感光缆连接，用于实时检测传感光缆中传输信号的变化，并基于传输信号的变化生成对应的振动数据；所述saas化云平台的一端与所述das主机的输出端连接，用于获取所述das主机输出的振动数据，并对所述振动数据进行存储和分析，得到对应的分析结果，所述分析结果包括振动事件的事件类型以及对应的事件预警等级；所述客户端的输入端与所述saas化云平台的另一端连接，用于展示saas化云平台中存储的振动数据和所述振动数据的分析结果，并基于所述事件预警等级生成对应的预警信号，通过分布式的das主机能精确获取光纤的振动数据，进而定位破坏事件位置，可实现多点多事件同时监测，经过模式分析，准确判定第三方破坏事件类型，实现对光纤故障的事先预警。
32.请参阅图2，本发明实施例中分布式光纤传感预警系统的第二种实施例，该实施例是在上述实施例的基础上的进一步的实施，该装置包括：至少一台das主机201、saas化云平台202、客户端203和与所述das主机201一一对应的传感光缆204；在本实施例中，所述das主机201的输入端与所述传感光缆204连接，用于实时检测传感光缆204中传输信号的变化，并基于传输信号的变化生成对应的振动数据。
33.在本实施例中，所述das主机201包括光传感模块2011、信号处理模块2012、系统管理与通信模块2013；所述光传感模块2011的输入端与所述传感光缆204连接，用于实时获取传感光缆204中传输信号的变化；所述信号处理模块2012的输入端与所述光传感模块2011的输出端连接，用于根据所述传输信号的变化生成对应的振动数据；所述系统管理与通信模块2013的输入端与所述信号处理模块2012的输出端连接，用于将所述振动数据发送至所述saas化云平台202。
34.具体的，所述光传感模块2011包括脉冲发射器、调制解调器和光电探测器，所述脉冲发射器用于发射光脉冲，并将光脉冲传输给调制解调器。调制解调器7将光脉冲经光电探测器传输给光纤。当路面上某一位置产生振动事件时，会引发光缆上对应的位置振动，那么在该振动位置会产生背向散射信号。光电探测器用于接收从光缆1的振源位置返回的背向散射信号，记录光脉冲和背向散射信号的相位、光脉冲入射光缆的时间、背向散射信号入射光电探测器的时间，并将光脉冲和背向散射信号的相位信息和时间信息传输给信号处理模块2012。
35.具体的，所述信号处理模块2012主要根据光脉冲与背向散射信号的相位差确定振源的振动强度，根据背向散射信号入射光电探测器的时间与光脉冲入射光纤的时间确定振动事件位置。
36.在实际应用中，das主机201主要是利用光纤对振动敏感的特性，当外界振动作用于传感光缆204上时，由于弹光效应，光纤的折射率、长度将产生微小变化，从而导致光纤内传输信号的相位变化，使得光强发生变化，das主机201通常采用高相干的脉冲光源，脉冲宽度区域内瑞利散射信号之间会发生干涉，当外界振动导致相位发生变化时会使得该点的相干瑞利散射信号强度发生变化，通过检测振动前后的瑞利散射光信号相位信息，实现振动事件的探测。
37.在本实施例中，所述das主机201包括还包括电源模块2014。
38.具体的，所述电源模块2014分别与所述光传感模块2011、信号处理模块2012、系统管理与通信模块2013连接，用于为所述光传感模块2011、信号处理模块2012、系统管理与通信模块2013提供电力。
39.在本实施例中，所述das主机201还包括监控模块2015。所述监控模块2015用于实时监控所述das主机201所处的机箱平台的风扇运行情况和温度，以及所述电源模块2014为所述光传感模块2011、信号处理模块2012、系统管理与通信模块2013提供电力时的电压。
40.在本实施例中，所述saas化云平台202的一端与所述das主机201的输出端连接，用于获取所述das主机201输出的振动数据，并对所述振动数据进行存储和分析，得到对应的分析结果，所述分析结果包括事件预警等级。
41.具体的，所述saas化云平台202可连接多个das主机201的输出端，并对das主机201传输的数据进行存储，saas化云平台202对存储的数据结合大数据技术，实时更新完善样本数据库，从而判断出事件状况，实时更新完善系统的数据库，并结合判断出不同的外部干扰类型，干扰等级。
42.具体的，das主机201在基于传输信号的变化生成对应的振动数据之后，对振动数据进行数据预处理和特征提取，将提取的特征传输至saas化云平台202，其中，数据预处理主要包括数据降噪和数据清洗，提取的振动数据的特征主要包括时频特征、相位特征和频域特征，通过对时频特征、相位特征和频域特征进行分析，确定导致传输信号变化的振动事件是否需要进行预警，提醒工作人员提前对光纤进行检查保护以及停止所述振动事件。
43.在本实施例中，所述客户端203的输入端与所述saas化云平台202的另一端连接，用于展示saas化云平台202中存储的振动数据和所述振动数据的分析结果，并基于所述事件预警等级生成对应的预警信号。
44.具体的，所述客户端203可以安装于web端和手机端上，saas化云平台202通过对振动数据进行多元数据存储、多元数据处理、机器学习、事件分析等，获得的分析结果，结合振动数据生成实时数据报表和预警信号等发送至客户端203，通过客户端203向用户展示上述的数据，达到对现有光纤的实时检测和预警的功能。
45.在本实施例中，所述传感光缆可以包括光纤和传感器，其中，所述传感器安装在所述光纤上，用于对所述光纤在预设范围内进行环境监测，当检测到存在振动事件时，基于振动事件引发的环境变化生成传感数据，并根据所述传感数据对所述光纤中的传输信号进行调制，使所述传输信号产生变化；所述光纤与所述das主机的输入端连接，用于接收所述das主机输入的传输信号，并将所述传感器调制后的传输信号返回至所述das主机。
46.具体的，所述传感器可以安装在光纤的连接处，也可以设置在较易出现振动事件的区域，能够减少光纤的检测成本，此外也可以根据光纤的布设位置的环境对传感器进行
安装，例如在土质较为松软的位置布设的光纤，由于土质的原因，振动幅度较为微弱，但是周围可能已经出现了需要预警的振动事件，通过将传感器可以对这些微弱的振动幅度进行检测收集，并对光纤中的传输信号产生影响，或直接对光纤中的传输信号进行调制，使得光纤中的传输信号产生变化，进而让光纤连接的das主机更易于检测光纤附近的振动事件，使得对振动事件的检测更为精准。
47.本实施例中，提供了一种分布式光纤传感预警系统，该系统包括：至少一台das主机、saas化云平台、客户端和与所述das主机一一对应的传感光缆；所述das主机的输入端与所述传感光缆连接，用于实时检测传感光缆中传输信号的变化，并基于传输信号的变化生成对应的振动数据；所述saas化云平台的一端与所述das主机的输出端连接，用于获取所述das主机输出的振动数据，并对所述振动数据进行存储和分析，得到对应的分析结果，所述分析结果包括事件预警等级；所述客户端的输入端与所述saas化云平台的另一端连接，用于展示saas化云平台中存储的振动数据和所述振动数据的分析结果，并基于所述事件预警等级生成对应的预警信号，通过分布式的das主机能精确获取光纤的振动数据，进而定位破坏事件位置，可实现多点多事件同时监测，经过模式分析，准确判定第三方破坏事件类型，实现对光纤故障的事先预警。
48.请参阅图3，本发明实施例中分布式光纤传感预警系统的第三种实施例，该实施例是在上述实施例的基础上的进一步的实施，该装置包括：至少一台das主机301、saas化云平台302、客户端303和与所述das主机301一一对应的传感光缆304。
49.在本实施例中，所述das主机301的输入端与所述传感光缆304连接，用于实时检测传感光缆304中传输信号的变化，并基于传输信号的变化生成对应的振动数据。
50.在本实施例中，所述das主机301为基于相干瑞利散射的分布式光纤传感器。
51.具体的，所述das主机301以振动传感光缆作为感应单元，与监测光缆路径一致，将传感光缆埋入地下，通过承载物（动物、人类等）传递给传感光缆振动，引起该位置干涉光相位的线性变化，采集数据传递给后端主机。
52.在本实施例中，所述saas化云平台302的一端与所述das主机301的输出端连接，用于获取所述das主机301输出的振动数据，并对所述振动数据进行存储和分析，得到对应的分析结果，所述分析结果包括事件预警等级。
53.在本实施例中，所述saas化云平台302包括机器学习模块3021，所述机器学习模块3021用于：获取历史振动数据和预设的神经网络模型，并初始化所述神经网络模型中词向量层、最大池化层和的网络参数和全连接隐藏层的网络参数，所述历史振动数据包括人工标识的振动类别；将所述历史振动数据输入所述神经网络模型中，得到预测的振动类别；根据所述历史振动数据通过人工标识的振动类别和通过神经网络模型预测的振动类别，计算预设的损失函数，得到损失值，并判断所述损失值是否小于预设阈值；若是，则根据所述神经网络模型中词向量层、最大池化层和全连接隐藏层的网络参数确定智能预警模型；若否，则根据所述损失值通过反向传播算法更新所述神经网络模型的网络参数，反复迭代模型训练过程，直至损失值小于预设阈值，并确定训练后的神经网络模型的中词向量层、最大池化层和的网络参数和全连接隐藏层的网络参数确定智能预警模型。
54.具体的，使用词向量模型(word to vector，word2vec)预先训练历史振动数据得
到所述训练好的词向量权重，使用词向量权重，初始化所述神经网络模型的词向量层、卷积网络层和全连接层的参数。设定在第n训练轮次前不更新所述词向量层的参数，n为正整数，具体数值由技术人员根据实际情况进行设定。
55.在本实施例中，基于所述损失值卷积网络层和全连接隐藏层的参数，从n+1轮次训练起始调整所述词向量层的参数。将神经网络模型除了词向量层以外的其它网络层的学习率调整为初始学习率，将词向量层的学习率调整为比初始学习率小的学习率，继续训练所述神经网络模型直至收敛，即损失值小于误差阈值，确定收敛后的神经网络模型为智能预警模型。
56.在本实施例中，所述saas化云平台302还包括事件分析模块3022，所述事件分析模块3022用于：将所述振动数据输入所述智能预警模型中，得到所述振动数据对应的振动事件的事件类型；根据所述振动数据，确定所述振动事件的位置信息，并基于所述位置信息获取所述传感光缆所处环境的环境信息；基于所述环境信息和所述振动信息，确定所述事件类别的事件预警等级；将所述振动事件的事件类型和对应的事件预警等级发送至所述客户端进行展示。
57.具体的，在本实施例中，智能预警模型包括词向量层、最大池化层、全连接隐层和输出层，其中词向量层用于将振动数据转化为向量序列。最大池化层经过池化后，词向量层输出的向量序列被转化为一条固定维度的向量。例如，假设最大池化前向量的序列为[[2，3，5]，[7，3，6]，[1，4，0]]，则最大池化的结果为：[7，4，6]。全连接隐层用于经过最大池化后的向量被送入两个连续的隐层进行计算，隐层之间为全连接结构，输出层的神经元数量和样本的类别数一致，例如在二分类问题中，输出层会有2个神经元。通过softmax激活函数，输出结果是一个归一化的概率分布，和为1，本技术为多分类模型，输出层有多个神经元，神经元的数量与振动事件的类别相同，因此第x个神经元的输出就可以认为是振动数据属于第x类振动事件的预测概率，将其中的最大值对应的振动事件作为振动数据的类别，并作为二次识别结果。
[0058]
具体的，智能预警模型对振动数据对应的振动事件进行分类，确定振动事件对应的事件类别，例如车辆碾压、人工挖掘或者是机械施工，并对发生振动时间的位置进行定位，利用光纤对振动敏感的特性，当外界振动作用于传感光缆上时，由于弹光效应，光纤的折射率、长度将产生微小变化，从而导致光纤内传输信号的相位变化，使得光强发生变化。das系统通常采用高相干的脉冲光源，脉冲宽度区域内瑞利散射信号之间会发生干涉，当外界振动导致相位发生变化时会使得该点的相干瑞利散射信号强度发生变化，通过检测振动前后的瑞利散射光信号相位信息，结合otdr定位算法精确定位，确定振动事件影响的所在传感光缆的位置。
[0059]
具体的，获取振动事件影响的所在传感光缆的位置主要是为了确定该处光缆自身的埋深、土壤环境、管线/土方开挖状况等传感光缆在布设时的环境信息，在布设光纤的过程中，会根据布设的位置的土壤环境的不同，设置不同的埋深，例如对硬质土壤，一般设置为埋深大于1.2米，对于沙砾土，则一般设置为埋深大于1.0米，对于沙地及石质土壤则设置为埋深大于0.8米，此外，根据光缆布设所处位置的功能不同，埋深标准也不同，例如在市郊和村镇一般设置为埋深大于1.2米，在市区人行道则设置为埋深大于1.0米。
[0060]
具体的，除了传感光缆的埋深外，还会针对传感光缆所在土壤环境和在管线/土方开挖过程中的状况对光纤传感的影响进行综合分析，得到振动事件的事件预警等级，不同的埋深、土壤环境、管线/土方开挖状况都会对事件预警等级造成影响，例如不同的土壤环境会对振动数据的生成产生影响，对于相同的振动数据，在沙地及石质土壤可能代表着事件预警等级较高，在硬质土壤事件预警等级较低，不同的埋深也会对振动数据的生成产生影响，相同的振动数据，对于较深埋深的光纤可能代表着事件预警等级较高，对于较浅埋深的光纤可能代表着事件预警等级较低等。
[0061]
在本实施例中，所述客户端303的输入端与所述saas化云平台302的另一端连接，用于展示saas化云平台302中存储的振动数据和所述振动数据的分析结果，并基于所述事件预警等级生成对应的预警信号。
[0062]
在本实施例中，提供了一种分布式光纤传感预警系统，该系统包括：至少一台das主机、saas化云平台、客户端和与所述das主机一一对应的传感光缆；所述das主机的输入端与所述传感光缆连接，用于实时检测传感光缆中传输信号的变化，并基于传输信号的变化生成对应的振动数据；所述saas化云平台的一端与所述das主机的输出端连接，用于获取所述das主机输出的振动数据，并对所述振动数据进行存储和分析，得到对应的分析结果，所述分析结果包括事件预警等级；所述客户端的输入端与所述saas化云平台的另一端连接，用于展示saas化云平台中存储的振动数据和所述振动数据的分析结果，并基于所述事件预警等级生成对应的预警信号，通过分布式的das主机能精确获取光纤的振动数据，进而定位破坏事件位置，可实现多点多事件同时监测，经过模式分析，准确判定第三方破坏事件类型，实现对光纤故障的事先预警。
[0063]
上面对本发明实施例中分布式光纤传感预警系统的控制方法进行了描述，下面对本发明实施例中分布式光纤传感预警系统的控制方法进行描述，请参阅图4，本发明实施例中分布式光纤传感预警系统的控制方法一个实施例包括：401、当存在振动事件作用于传感光缆时，实时检测由于振动事件导致的传感光缆中的传输信号的相位变化以及由于相位变化导致的相干瑞利散射信号强度的变化；402、通过检测振动事件前后的相干瑞利散射信号相位和强度的变化，结合otdr定位算法，生成振动数据；403、将振动数据输入预设的智能预警模型中，得到智能预警模型基于振动数据输出的振动类别，并基于振动类别确定振动事件的事件预警等级；404、将振动类别作为振动数据的分析结果以及振动数据展示至客户端，并基于事件预警等级生成对应的预警信号。
[0064]
在本实施例中，当存在振动事件作用于所述传感光缆时，实时检测由于振动事件导致的传感光缆中的传输信号的相位变化以及由于所述相位变化导致的相干瑞利散射信号强度的变化；通过检测振动事件前后的相干瑞利散射信号相位和强度的变化，结合otdr定位算法，生成振动数据；将所述振动数据输入预设的智能预警模型中，得到所述智能预警模型基于所述振动数据输出的振动类别，并基于所述振动类别确定所述振动事件的事件预警等级；将所述振动类别作为所述振动数据的分析结果以及所述振动数据展示至所述客户端，并基于所述事件预警等级生成对应的预警信号。本方法通过分布式的das主机能精确获取光纤的振动数据，进而定位破坏事件位置，可实现多点多事件同时监测，经过模式分析，
准确判定第三方破坏事件类型。
[0065]
图5是本发明实施例提供的一种分布式光纤传感预警系统的控制设备的结构示意图，该分布式光纤传感预警系统的控制设备500可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上处理器（central processing units，cpu）510（例如，一个或一个以上处理器）和存储器520，一个或一个以上存储应用程序533或数据532的存储介质530（例如一个或一个以上海量存储设备）。其中，存储器520和存储介质530可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质530的程序可以包括一个或一个以上模块（图示没标出），每个模块可以包括对分布式光纤传感预警系统的控制设备500中的一系列指令操作。更进一步地，处理器510可以设置为与存储介质530通信，在分布式光纤传感预警系统的控制设备500上执行存储介质530中的一系列指令操作，以实现上述分布式光纤传感预警系统的控制方法的步骤。
[0066]
分布式光纤传感预警系统的控制设备500还可以包括一个或一个以上电源540，一个或一个以上有线或无线网络接口550，一个或一个以上输入输出接口560，和/或，一个或一个以上操作系统531，例如windows serve，mac os x，unix，linux，freebsd等等。本领域技术人员可以理解，图5示出的分布式光纤传感预警系统的控制设备结构并不构成对本技术提供的分布式光纤传感预警系统的控制设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
[0067]
本发明还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以为非易失性计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质也可以为易失性计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行所述分布式光纤传感预警系统的控制方法的步骤。
[0068]
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统或装置、单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0069]
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器（read-only memory， rom）、随机存取存储器（random access memory，ram）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0070]
以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。