Sensor de deformación a gran escala basado en un método de reposicionamiento a distancia mediante dispersión...

Área de la Ciencia:

• Optoelectrónica y sus derivados
• Detección por fibra óptica

Sus antecedentes:

• La deformación a gran escala en las fibras ópticas causa errores significativos de referencia de distancia en la reflectometría de dominio de frecuencia óptica basada en el espectro (OFDR).
• Estos errores conducen a desajustes en los segmentos de posición y reducen la precisión de la medición, lo que limita las aplicaciones en el monitoreo de la salud estructural y otros campos.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y demostrar un nuevo método para corregir los desajustes espaciales inducidos por la tensión en los sistemas OFDR.
• Mejorar la precisión y fiabilidad de la detección de deformación distribuida a gran escala utilizando OFDR.

Principales métodos:

• Se propuso un método de reposicionamiento a distancia (DRM), utilizando una matriz de dispersión permanente (PS) inscrita con láser de femtosegundo como marcador de referencia en la fibra.
• El DRM realinea los segmentos de fibra adyacentes a las ubicaciones de PS reposicionadas, lo que permite la autocorrección de los desajustes espaciales inducidos por la tensión durante la demodulación local.
• Las PS fueron inscritas a intervalos de 12 cm en una región de 2,29 m, proporcionando aproximadamente 25 dB de mejora con una pérdida de inserción insignificante.

Principales resultados:

• El DRM corrige efectivamente los desajustes espaciales causados por la tensión a gran escala en los sistemas OFDR.
• Se logró una mayor correlación y precisión de los espectros de retrodispersión de Rayleigh entre las señales de referencia y las de medición.
• Se demostró la detección de tensión distribuida de hasta 5000 μm en un segmento de 1 m con una resolución espacial de 6,4 mm.

Conclusiones:

• El DRM propuesto ofrece una solución simple y práctica para la detección de deformación distribuida a gran escala en tiempo real en los sistemas OFDR.
• Este método mejora significativamente el rendimiento y la precisión de las mediciones de deformación en entornos difíciles con variaciones sustanciales de deformación.