Enhancing the Temperature-Measurement Efficiency in the Brillouin Optical Time-Domain Reflectometry (BOTDR) Fiber Sensor with the K-nearest Neighbor (K-NN) Algorithm

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The authors propose to use the K-nearest neighbor (K-NN) algorithm to process the probe signals from the previously proposed Brillouin optical time-domain reflectometry (BOTDR) fiber sensor called the differential cross-spectrum BOTDR (DCS-BOTDR), which features a high spatial resolution. Widening of the Brillouin gain spectrum (BGS) when the pulse duration TL is set shorter than the phonon lifetime (~10 ns) is a key problem associated with the DCS-BOTDR. Although the spectrum distortion is reduced also, deterioration in the Brillouin frequency shift (BFS) resolution is observed, which is caused by the broadening of the Brillouin spectrum. On the other hand, while the TL duration exceeding the steady state of the Brillouin signal narrows the spectrum, sidelobes are produced within the steady-state range, which result in the deterioration of the BFS resolution. This limitation is observed only in the DCS-BOTDR, although it is capable of measuring with a high spatial resolution. The experimental data obtained for a fiber with a length of ~400 m and with optimized TL duration in the temperature range of 40–80°C were used in our model to extract the Brillouin temperature coefficient CT. Ideal BGSs were then constructed in the training phase by simulation with different linewidths of 50–70 MHz in order to train the K-NN model with due account for the linewidth variation caused by the difference in the conditions between the training and testing phases. The model was thereby made flexible for various fiber conditions. Experimental data for the sensing of a ~3.6-km-long fiber with TL = 60 ns were used in the testing phase to obtain the temperature distribution. By employing K-NN, the accuracy in determining the temperature for TL = 60 ns has been improved to approximately 2.77°C. Therefore, the K-NN model can be an excellent alternative tool for processing BGSs measured by the DCS-BOTDR and obtaining the temperature distribution along the fiber.

About the authors

Ahmed Sabri Kadhim Almoosa

Department of Electrical, Electronic, and Systems Engineering, Faculty of Engineering and Built Environment, National University of Malaysia (UKM); Department of Electronic Technologies, Basra Technical Institute, Southern Technical University

Email: ahmedsabri1988@gmail.com
43300, Selangor, Bangi, Malaysia; 61001, Basra, Iraq

Mohd Saiful Dzulkefly Zan

Department of Electrical, Electronic, and Systems Engineering, Faculty of Engineering and Built Environment, National University of Malaysia (UKM)

Email: yuri.al.konstantinov@ro.ru
43300, Selangor, Bangi, Malaysia

Mohd Faisal Ibrahim

Department of Electrical, Electronic, and Systems Engineering, Faculty of Engineering and Built Environment, National University of Malaysia (UKM)

Email: yuri.al.konstantinov@ro.ru
43300, Selangor, Bangi, Malaysia

Norhana Arsad

Department of Electrical, Electronic, and Systems Engineering, Faculty of Engineering and Built Environment, National University of Malaysia (UKM)

Email: yuri.al.konstantinov@ro.ru
43300, Selangor, Bangi, Malaysia

Mohd Hadri Hafiz Mokhtar

Department of Electrical, Electronic, and Systems Engineering, Faculty of Engineering and Built Environment, National University of Malaysia (UKM)

Email: yuri.al.konstantinov@ro.ru
43300, Selangor, Bangi, Malaysia

Ahmad Ashrif A. Bakar

Department of Electrical, Electronic, and Systems Engineering, Faculty of Engineering and Built Environment, National University of Malaysia (UKM)

Email: yuri.al.konstantinov@ro.ru
43300, Selangor, Bangi, Malaysia

Yu. A. Konstantinov

Perm Federal Research Center, Ural Branch, Russian Academy of Sciences (PFRC UB RAS)

Author for correspondence.
Email: yuri.al.konstantinov@ro.ru
614990, Perm, Russia

References

  1. Bai Q., Wang Q., Wang D., Wang Y., Gao Y., Zhang H., Zhang M., Jin B // Sensors. 2019.V. 19. P. 1862. https://doi.org/10.3390/s19081862
  2. Bao X., Chen L. // Sensors. 2012. V. 12. P. 8601. https://doi.org/10.3390/s120708601
  3. Hartog A.H. An introduction to distributed optical fibre sensors. CRC press. 2017. https://doi.org/10.1201/9781315119014
  4. Almoosa A.S.K., Hamzah A.E., Zan M.S.D., Ibrahim M.F., Arsad N., Elgaud M.M. // Opt. Fiber Technol. 2022. V. 70. P. 102860. https://doi.org/10.1016/j.yofte.2022.102860
  5. Zan M.S.D. et al. // Opt. Fiber Technol. 2022. V. 72. P. 102977. https://doi.org/10.1016/j.yofte.2022.102977
  6. Zan M. et al. // J. Physics: Conference Series 2021. V. 1892. P. 012034. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1892/1/012034
  7. Koyamada Y., Sakairi Y., Takeuchi N., Adachi S. // IEEE Photonics Technol. Lett. 2007. V. 19. P. 1910. https://doi.org/10.1109/LPT.2007.908651
  8. Nishiguchi K.I., Li C.-H., Guzik A., Kishida K. // Sensors. 2014. V. 14. P. 4731. https://doi.org/10.3390/s140304731
  9. Horiguchi T., Masui Y., Zan M.S.D, // Sensors. 2019. V. 19. P. 1497. https://doi.org/10.3390/s19071497
  10. Shibata R., Kasahara H., Elias L.P., Horiguchi T. // IEICE Electron. Express. 2017. P. 14.20170267. https://doi.org/10.1587/elex.14.20170267
  11. Zan M.S.D., Masui Y., Horiguchi T. // In 2018 IEEE 7th International Conference on Photonics (ICP). 2018. P. 1. https://doi.org/10.1109/ICP.2018.8533208
  12. Bansal M., Goyal A., Choudhary A. // Decision Analytics J. 2022. V. 3. P.100071. https://doi.org/10.1016/j.dajour.2022.100071
  13. Chaplot N., Dhyani P., Rishi O. // Inter. J. Comput. Sci., Engin.& Technol. 2013. V. 1. P. 12. Corpus ID: 173168717
  14. Nordin N.D., Zan M.S.D., Abdullah F. // Opt. Fiber Technol. 2020. V. 58. P. 102298. https://doi.org/10.1016/j.yofte.2020.102298

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2.

Download (49KB)
3.

Download (63KB)
4.

Download (25KB)
5.

Download (180KB)
6.

Download (71KB)
7.

Download (53KB)
8.

Download (63KB)
9.

Download (56KB)
10.

Download (60KB)
11.

Download (45KB)

Copyright (c) 2023 Ahmed Sabri Kadhim Almoosa, Mohd Saiful Dzulkefly Zan, Mohd Faisal Ibrahim, Norhana Arsad, Mohd Hadri Hafiz Mokhtar, Ahmad Ashrif A. Bakar, Ю.А. Константинов

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».