分布式光纤测温系统在煤矿火灾监测中的应用*

单亚锋，马艳娟，付华*，李文娟，王灿祥(.辽宁工程技术大学电气与控制工程学院，辽宁阜新3000; .辽宁工程技术大学电气与控制工程学院，辽宁葫芦岛505)

分布式光纤测温系统在煤矿火灾监测中的应用*

单亚锋1，马艳娟2，付华2*，李文娟2，王灿祥2
(1.辽宁工程技术大学电气与控制工程学院，辽宁阜新123000; 2.辽宁工程技术大学电气与控制工程学院，辽宁葫芦岛125105)

针对煤矿安全存在潜在的火灾问题，文章将优化的分布式光纤测温系统应用于煤矿火灾监测，同时，提出了一种命名为RLN-ELAM的新颖算法用于检测并消除瑞利噪声对系统测量精度的影响，并有效提高拉曼分布式光纤系统的测量精度。实验结果表明，利用此算法后，系统的温度分辨率、空间分辨率均有所提高，测量误差从7%降低到不足2%。在实验室进行的模拟实验中，对温度进行实际测量，结果表明，该煤矿火灾监测系统能够提供详细的温度分布情况并能够及时报警，使工作人员随时掌握煤矿温度分布情况，及时准确地找到火灾发生区。

分布式光纤;温度传感;瑞利噪声;煤矿火灾监测系统

煤矿的生产环境充满了多种危险源，采矿过程中往往受到火灾、水灾、尘害、顶板等灾害的威胁。其中由煤炭自燃及瓦斯爆炸所引起的火灾是制约煤矿安全生产的主要灾害之一［1］。一旦发生火灾，会造成巨大的经济损失和人员伤亡，因此，准确地对矿井火灾进行预测报警，尽早的采取灭火措施是煤矿安全生产的一个重要环节［2-3］。目前，针对煤矿火情火灾报警最有效的方法是采用线型温度监测。传统的线型温度监测技术是建立在气体力学或电气科学的基础上，只能提供非常少的信息和功能;即使一些火灾报警系统中使用温感电缆进行监测，也不能在线监测温度的变化，而只能在火灾发生后大致给出区域的报警信号［4］(不能精确确定报警点的位置)。

在煤矿井下工作时，传统的电温度传感器容易受强电磁干扰，也不宜在易燃、易爆环境或腐蚀性环境中工作，并且还存在难于安装、难于布线、难于维护等问题。而分布式光纤温度传感器恰恰能够满足煤矿井下工作的各种要求，且空间分辨率高，误差小，光纤上任意一点既是敏感单元，又是其他敏感单元的信息传输通道，可获得被测量沿光纤分布的空间和时间变化的信息，实现温度监测和有效定位［5］。利用该技术组成的监测预警系统可在煤矿井下实现在线安全监测，如陈涛的光纤传感技术在隧道火灾检测中的应用研等［6］，基于这些研究成果，将分布式光纤测温技术应用于煤矿火灾监测方面会有极好的前景。

文章对Raman散射原理进行了较为全面的理论分析，对系统结构进行了优化设计，同时，在信号处理方面，本文提出了一种命名为RLN-ELAM的算法，与传统的DTS去噪声技术相比，利用本算法能够检测并消除瑞利噪声对系统测量精度的影响，不必附加硬件设备，也不必进行大量的运算处理，操作更为简单，有效节省时间，同时，使系统的温度分辨率、空间分辨率均有所提高，测量误差从7%降低到不足2%，通过实验室建立的煤矿巷道的物理模型中，进行温度的时间测量，实现了火灾的实时监测报警［7］。

1 分布式光纤测温基本原理

激光脉冲在光纤中传输时，由于激光和光纤分子的相互作用，会产生3种散射光:瑞利散射、拉曼散射和布里渊散射［8］，其光谱分布如图1所示。分布式光纤测温系统包括基于瑞利散射的分布式光纤测温系统、基于拉曼散射的分布式光纤测温系统和基于布里渊散射的分布式光纤测温系统。由于瑞利散射信号对温度变化不敏感，布里渊散射系统信号剥离难度大，相比之下，拉曼散射信号的变化与温度有关，并且散射信号相对容易获取和分析。

图1 光谱分布图

本预警系统［9-10］是利用光纤中传输的高功率光脉冲与光纤分子作用产生拉曼(Raman)散射光谱信号，根据光谱信号中反斯托克斯光与温度的关系，用光的时域反射(OTDR)技术获取沿光纤长度的拉曼散射信息，从而实现分布式光纤温度传感。实际测量中，利用瑞利(Rayleigh)散射光作为解调器，对反斯克托斯散射光进行调节就可以得到所需的温度信号［11］。

利用反斯克托斯拉曼散射光功率曲线和瑞利散射光功率曲线［12］，即:

将式(1)与式(2)相比得:

在任意温度T时测得反斯托克斯光功率曲线和瑞利散射光功率曲线，即:

然后将T0和T时的反斯托克斯功率曲线与瑞利散射光功率曲线作比较，即式(3)与式(6)作比较

由式(7)两边取对数，反算得出温度分布曲线，即:

其中，PAS(T)，PR(T)分别为后向反斯托克斯拉曼散射光的光功率和后向瑞利散射光功率;v为光在光纤中的传输速度;E0为泵浦光脉冲(瑞利散射光)的能量;h，k普朗克常数和玻尔兹曼常数Δy为光纤的拉曼频移量;ΓASΓR为分别为光纤中单位长度上的后向反斯克斯拉曼散射光和后向瑞利散射光的散射系数;分别为后向反斯托克斯拉曼散射光和入射泵浦光(后向瑞利散射光)在光纤中单位长度上的损耗系数;L为对应光纤上某一测量点到测量起始点的距离;T为该测量点处的绝对温度;T0为已知的参考温度值。

此方案主要缺点是拉曼散射效率较低，原因是拉曼散射信号通常为瑞利散射信号的10-4倍［13］，从而使拉曼散射信号常常淹没在噪声中，因此，系统需要采用弱信号检测技术，从背景和干扰中提取信号，消除瑞利噪声，提高系统信噪比。

2 消除瑞利噪声影响的原理

2.1 瑞利噪声的影响

由式(3)及式(6)可知，反斯托克斯拉曼散射光功率与瑞利散射光功率的比值(即系统的信噪比)越大，系统的测量精度越高。即在反斯托克斯散射光一定的情况下，只有降低系统的瑞利噪声才能提高系统的信噪比。

基于拉曼隔离的波分复用技术，我们可以很容易的计算出10%～30%的剩余瑞利后向散射信号光，这剩余的瑞利后向散射信号光将成为噪声，最终导致严重的测量误差。图2展示了基于不同瑞利噪声水平下，利用隔离波分复用技术所测得的实际温度检测值与理论温度值之间的关系。很明显，温度测量精度随着瑞利噪声的增加而大大降低。并且在同一噪声水平下，随着实际测量温度的增加，测量误差会越来越大。

图2 基于瑞利噪声在不同水平下的温度测量仿真

2.2 瑞利噪声测量的算法

为了解决瑞利噪声所导致的系统测量误差，文章利用一种新颖的算法，首次应用于分布式光纤温度监测系统。其具体做法如下:

在传感光纤中，由式(4)可得反斯托克斯散射光功率，然而在现有的温度检测系统中，反斯托克斯后向散射的理论值并不是在式(4)提出的，而是由光电探测器中检测到的［14］，其测量表达式如下:

其中，PAS(T)是由拉曼分布式温度检测系统中测得的反斯托克斯后向散射实际值，PAS0(T)是反斯托克斯后向散射功率的理论值，Pr是瑞利噪声的功率，A是雪崩光电二级管的增益系数。

在本算法中，由于瑞利噪声受温度影响比较小，拉曼反斯托克斯散射信号受温度影响比较明显，所以分别将传感光纤置于T1和T22个不同温度环境中，瑞利噪声的消除公式如下:

其中，C(T)=KASshv5NCRAS(T)可以由拟合数据曲线(l，ln p)推算得到，瑞利噪声也可以表示成如下:

由于瑞利噪声可以在实验部分的感温光纤中推得，因此，为了能够沿着感温光纤获得完整的瑞利噪声，必须确定瑞利噪声的衰减系数，在感温光纤中，瑞利噪声的功率可以表示成如下:

其中，PR0是瑞利后向散射的初始功率，IWDM是拉曼波分复用的隔离系数，v0是入射光的传输速率，KR是瑞利后向散射截面的相关系数，式(12)两边取对数得:

衰减系数αR可以由拟合数据曲线(L，ln PR)推得，同时，根据实验部分传感光纤的瑞利噪声，可以很容易的推算出整条光纤的瑞利噪声。因此，瑞利噪声可以在测量反斯托克斯后向散射时消除，因而沿着整条传感光纤的温度可以由反斯托克斯后向散射实际值确定。通过使用此算法可以消除图1中的瑞利噪声，由此使温度测量的实际值可以更加接近于真实值。

此外，本算法也适合于斯托克斯后向散射。它不仅能够消除瑞利噪声，还能够克服激光功率不稳定造成的影响以及光在传感光纤中的损耗(如接头损耗，弯曲损耗，以及连接损耗等等)。简而言之，本算法可以对整个监测系统实现优化。

3 煤矿火灾监测系统模拟实验

为了验证算法，在实验室建立的煤矿巷道的物理模型中，进行温度的实际测量，其系统结构图如图3所示。

由于反射光信号的强弱和注入光脉冲的强度有关［15］，注入光脉冲的强度越大，产生的反射信号的强度越大，就越有利于提取有用的温度信号。因此，本系统在激光器后采用光纤放大器，借以提高注入光功率。

利用激光器产生波长为1 550海里宽度为15 ns，频率为10 kHz的激光脉冲，注入到一条1 500 m的感温光纤并经过一个的拉曼波分复用。将感温光纤的200 m通过恒温器。为了分别提取斯托克斯分量以及反斯托克斯分量，将部分散射引回到波分复用器，将包含瑞利噪声的反斯托克斯后向散射光注入APD检测器进行检测，然后利用一个高速的数据采集卡(DAQ)将模拟信号转换为数字信号。收集到的数据以平均15 000次/s的速度传送至电脑同时进行处理。这样可以进一步缩短光脉冲的宽度，有效提高系统的空间分辨率。

图3 煤矿火灾温度检测预警系统结构图

为了验证算法的可行性，将实验部分的光纤置于20℃和50℃的恒温器中，并将其余部分的光纤置于常温环境中。图4展示了实验部分传感光纤的瑞利噪声的拟合数据，图5展示了沿着整条传感光纤的瑞利噪声的拟合数据。实验结果表明瑞利噪声占据了大约15%的信号光，符合利用隔离拉曼波分复用技术的计算结果。

图4 实验部分传感光纤的瑞利噪声

图5 沿着整条传感光纤的瑞利噪声

为了保证实验结果的准确性，选择参考温度为并将实验部分的传感光纤置于5个不同温度的恒温器中，瑞利噪声消除之前和消除之后的平均误差如表5所示。为了做更为直观的比较，瑞利噪声消除之前和之后的温度测量误差的比较结果如表1所示。

表1 瑞利噪声消除之前与之后的测量误差数据表

实验结果表明，利用此算法后，瑞利噪声已经被基本消除，系统的测量误差能7%降低到不足2%，使整个温度测量系统的可靠性以及测量精度能够大大提高。此外，这是一个特定的瑞利噪声检测系统，尽管该算法在减小瑞利噪声的影响时需要进行一定的计算，但我们仅仅需要计算最初在进行温度测量时的瑞利噪声，并不需要在随后的测量时增加额外的测量时间，大大缩短了检测时间，能使温度监测更加及时、有效。

图6 分布式光纤传感器在100 min内的温度变化

为了能够准确地对隧道火灾温度进行实时监测，本文将隧道中的监测区域分为3个防火分区，每个分区长度为100 m，均匀分布10个分布式光纤传感器，每个之间间隔10 m。3个防火分区共用一根分布式感温光纤，在300 m范围内形成30个监测点，并通过一根300 m长的传输光缆对隧道传感系统进行监测。通过计算机对数据终端进行通信，用软件实现数据处理并将各点的温度数据录入数据库［3］。一旦温度变化超过了设定值，系统会自动报警，采取自动降水等措施进行降温，起到一定的防范作用。图6给出从3个防火分区中分别取出1个分布式光纤传感器在100 min内的温度变化趋势，每个数据点代表5 min内的温度平均变化值。

从上面的曲线可以看出防火分区一和分区二的传感器所在的位置温度比较正常，即使防火分区一的温度超过它的报警值，通过现场的自动控制装置，能对其进行自动降温处理，消除安全隐患。防火分区三的传感器所在的位置温度已经发生大幅度的变化，有的温度已经大大超出了设定值，在这种情况下，报警系统会自动触发，提醒工作人员采取紧急应对措施。

4 结论

(1)本文针对如何减小瑞利噪声，提高系统测量精度这一问题，提出了RLN-ELAM算法，可以检测并消除占据15%信号光的瑞利噪声，有效的提高系统测量精度，使系统的测量误差从7%降低到不足2%，这正是本算法的优越之处。

(2)文章对拉曼分布式光纤测温原理进行了详细的介绍并设计了煤矿火灾监测预警系统。在系统结构上，于激光器后设置光纤放大器，这样做不仅提高了注入光功率、有利于提取温度信号，更提高了整个系统的性能。

(3)煤矿火灾监测预警系统模拟实验，验证了该算法的可行性，能够满足煤矿火灾监测的要求。同时，能够使工作人员及时掌握煤矿内各个区域的温度分布情况，并准确及时地报警。

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单亚锋(1968-)，男，副教授，辽宁阜新人，辽宁工程技术大学硕士研究生导师，1991年毕业于哈尔滨建筑工程学院电气自动化专业。多年来一直工作在科研和教学第一线，近年来发表论文10余篇，参编教材2部，主持承担科研课题多项。主要研究方向为检测技术及其应用;

马艳娟(1989-)女，辽宁阜新人，辽宁工程技术大学电气控制工程学院，硕士研究生，主要研究方向为检测技术与自动化装置，550646830@qq.com;

付华(1962-)，女，辽宁阜新人，教授，博士生导师，博士(后)，主要研究方向为煤矿瓦斯检测、智能检测和数据融合技术方面的研究。支持国家自然科学基金2项、支持及参与国家863和省部级项目30余项，发表学术论文40余篇，申请专利24项。

Application of Distributed Optical Fiber Temperature Measurement System in Coal Mine Fire Monitoring System*

SHAN Yafeng1，MA Yanjuan2，FU Hua2*，LI Wenjuan2，WANG Canxiang2

(1.Faculty of Electrical and Control Engineering，Liaoning Technical University，Fuxin Liaoning 123000，China; 2.Faculty of Electrical and Control Engineering，Liaoning Technical University，Huludao Liaoning 125105，China)

In view ofthe potential fire problems of coal safety，the paper attemps to apply the optimization ofdistributed optical fiber temperature measturement system to coal mine fire monitoring.And it proposes a novel algorithm called RLN-ELAM to detect and elimate the influence of Rayleigh noise and improve the accuracy of the system at the same time.The experimentalresult shows that，the system temperature resolution and space resolution can be improved and the measurement error is reduced from 7%to less than 2%by using this design scheme and algorithm. Finally，the author put the algorithm into the actual temperature measurement，the coal mine fire monitoring system is able to provide detailed temperature distribution，and itis easy to master the coaltemperature distribution and find the fire zones timely and accurately.

distributed opticalfiber;temperature sensing;the Rayleigh noise;temperature measurementin coalmine system

TP212

A

1004－1699(2014)05－0704－05

10.3969/j.issn.1004－1699.2014.05.025

项目来源:国家自然科学基金项目(51274118，70971059);辽宁省科技攻关基金项目(2011229011);辽宁省教育厅基金项目(L2012119)

2013-12-08

2014-04-17