光纤传感：过去、现在和令人激动的未来
发布时间：2016-5-9 10:17
发布者：designapp
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在过去60年中，光纤传感(FOS)经常被众多的行业用来增强和测试建筑、车辆、医疗设备等的完整性、效率、安全性和耐用性。而过去5年中光纤传感技术的发展使得它能够实现航空、能源甚至医疗等应用中空前水平的数据和检测密度。这将有助于工程师解决他们目前面临的问题，并通过创新改进他们的设计。今天光纤技术有着大量的实用意义，并且未来应用的可能性也非常广泛。 本文将讨论内在光纤传感技术的最新进展，包括3D形状检测和光频域反射计。另外还将讨论今天的工程师如何利用好这些技术，并对未来发展进行了展望。 历史简介 第一款光纤传感器是在20世纪60年代获得专利许可的，基于的是自由空间光学。大约10年后，研究人员开发出了首款内在(intrinsic)光纤传感器。这种新技术可以比自由空间传感器提供更明显的工程效益，可用来获得可靠的机械测量结果。光纤的使用允许信号在可部署的介质中传送，而自由空间的光需要依赖视距传播，无法部署于运营建筑或车辆中。于20世纪80年代正式商用化的光纤陀螺仪是光纤传感器的最早应用之一，现在已经成为稳定系统和导航系统中的关键元件。20世纪90年代初，民用行业开始在多种应用中实现各种类型的光纤传感器，用于测量温度、应变、压力等参数。 工程师还开始做了基于光纤布拉格光栅(FBG)的传感器试验。光纤光栅传感器凭借其复用和准分布式功能，与现有的光纤传感技术相比具有独特的优势。到2000年，民用行业中就已经出现许多常见应用，包括监视历史建筑中关键部件的变形、监视桥梁中关键点的应变以及观察混凝土凝固时的行为等。这些应用中大多数使用各种干涉仪传感器，其中大部分不能复用。 光纤光栅传感器在很大程度上替代了民用、石油和天然气以及航空应用中的这些技术。举例来说，光纤光栅传感器就经常在石油和天然气领域中用来监视关键钻井工具上的压力和其它参数。同样，航空业也一直在将光纤光栅传感器用于建筑健康监视、负载测试和疲劳测试。 21世纪00年代初，另外一种光纤传感技术——分布式传感出现了，并在石油和天然气行业中展示出非常大的潜力。这些技术主要用来测量沿着整条光纤的温度，帮助改进各种钻井工艺，包括泄漏检测、注入过程监视以及流量图创建。虽然它们提供分布式测量，但这些技术具有很慢的刷新率(在两次采集之间的间隔至少好几秒)，空间分辨率在米数量级。 光纤传感的最新进展 内在和外在传感器是光纤传感器的两大类。外在传感器使用光纤将光线导入检测区域，光在这个区域离开波导，并在另一种介质中被调制。而对内在传感器来说，光一直保持在波导内，因此它测量的是光沿着光纤传播时的光信号效应。 光纤本身就是传感器的内在光纤传感器技术近年来得到了很大的发展。内在传感器有两种不同的技术：散射或光纤光栅。散射技术可以沿着光纤提供完全分布式的数据点，而光纤光栅技术既可以实现少量的检测点，也可以实现准分布式的数据点。通过在整条光纤上放置光纤光栅，工程师可以分析反射光的变化，并通过解调这些信息提供精确的测量。散射技术完全不使用光纤光栅，而是利用光纤内自然发生的随机不完美信号获得读数。由于光纤光栅通常都被制造成精良的传感器，因此它们具有比散射技术高得多的信噪比。 应变计、热电偶和液位传感器只关心一些关键点，而分布式光纤传感器却可以提供关键点之间的更多信息，因此可以帮助工程师实现对整个应变域、温度分布和其它参数的精确测量。散射和光纤光栅使用不同的解调技术。散射技术通过解调自然发生的拉曼、布里渊或瑞利后向散射信号获得有用的数据。光纤光栅技术最常用的解调技术是波分复用(WDM)。然而在某些场合光频域反射计(OFDR)具有比波分复用更大的优势。 波分复用可以覆盖很长的距离并快速获取数据，而且这种技术支持一条光纤上配置多个光栅；然而，每增加一个光栅都会显著降低数据刷新率。波分复用测量的典型参数包括应变和温度，虽然在某些场合它也可以连接单个加速度计或压力传感器。另外，波分复用只允许用户监视关键点，无法监视整个信息域。基于这个理由，要求很高采集速度和只需少量数据点的应用，比如监视汽车碰撞测试中的部件，就非常适合使用波分复用技术。 拉曼、布里渊或瑞利散射技术可以覆盖数公里的距离，并提供完整的分布式信息。与波分复用不同，散射技术是完全分布式的，这意味着它们可以获得整条光纤上的数据，而不只是几个关键点。虽然瑞利散射可以获得应变数据，但市场上的许多系统只能测量温度或声信号，这些系统被称为分布式温度传感系统(DTS)或分布式声检测系统(DAS)。散射技术是必须覆盖好几公里但不要求高精度高刷新率的应用的理想之选。举例来说，监视管道以防止被破坏的应用只要求米数量级的空间分辨率，并且不要求很高的数据采集速度。 光频域反射计(OFDR)是经常与光纤光栅传感器一起使用的另外一种不同解调技术，光栅被放置在两端，可实现完全分布式的传感光纤。OFDR拥有比散射技术高得多的空间分辨率，而光栅数量也比波分复用多得多。OFDR具有的一种独特优势是即使增加传感器数量也能保持很高的数据刷新率。高空间分辨率、快速刷新率、很多的传感器数量以及完全分布式特性使得OFDR已经成为目前市场上最复杂的传感技术之一。与散射技术和波分复用技术不同，OFDR的一些应用可以将多种技术整合成单一的强大平台。除了检测应变和温度外，OFDR技术还能判断2D变形、3D形状、液位、压力、工作负荷和磁场。由于平台的通用性，工程师可以用一个系统解决多个问题，从而使得这个行业更有效率和效益。 光频域反射计的实际使用案例 航空航天 应力和应变是判断飞行器寿命和操作安全的主要参数。航空公司和航天机构一直在努力寻找更安全的设备和工艺。然而，现有技术使得监视并保持飞机和航天器结构安全的难度和成本都很高。另外，现有技术不能明确地指示一架飞机或航天器何时寿命终止。 由于可以在头发丝细的光纤中包含成千个传感器，光纤传感器解决方案可以提供详细的飞行器健康信息。例如通过在航天领域使用光纤传感器，工程师可以： ●尽量减少飞行器的故障时间，精准调整维修保养计划 ●通过本质安全的燃油量测量改进燃油消耗 ●监视翅膀和其它易变形部件的形状 ●判断飞行器何时达到终了寿命 ●理解复杂的机身对飞行条件的响应 ●在飞行过程中向控制系统提供反馈数据  图1 保持飞机和航天器的结构安全是光纤传感器的实际使用案例。在头发丝细的光纤中包含有数千个传感器。 通过使用光纤传感器技术，工程师可以通过连续监视应变、温度、应力、负载、机外变形和3D形状来测试、监视和分析材料结构的完整性并捕获飞行器部件的位置反馈数据。工程师可以借助这些数据提高飞行器的安全性、延长使用寿命、减少维修时间并增强飞行效率——所有这些成果最终都将反映为成本的下降。 医疗 光学形状传感器的小直径和化学惰性使得光纤传感器技术成为医疗应用的理想选择。这些特性允许光纤传感器与现有的微创技术结合在一起。利用光纤传感器技术可以向外科医生提供有关整个仪器长度的位置信息，不需要使用x射线或超声波。3D数据可以实时绘制出来，并显示在监视器上，用于展示仪器的位置。这种图像还可以与身体内已知的位置坐标进行比较，帮助内科医生将内窥镜尖端发送的参考视频与仪器其余部分如何放置及位于何处结合起来。这种改良的位置感知有助于实时的仪器引导，最大限度地减少向病人身体内注入外来材料，并远离辐射。 在医疗行业内使用光纤传感器的好处包括： ●改进MRI系统中的成像技术 ●辅助血管操作和检测，以识别血管堵塞的严重性 ●在微创手术和探测过程中判断目标形状 ●实现更高分辨率的仪器跟踪，同时尽量降低与传统成像方法相关的复杂性 ●尽量减少向身体内注入外来材料 能源 光纤传感器也是海底立管监视应用的理想之选，因为它能提前收集实时的张力、扭矩和形状信息。海底立管设计可以承受工程师从未见过的某些最复杂负荷和恶劣环境。立管的动态特性、它的部件及其环境使得它容易受到结构性应力、疲劳应力、材料磨损、机械性能劣化、冲击和环境引起的负荷。由于这些和其它因素，传感器和使用仪器测量立管对负荷的结构性响应的能力就显得非常重要。 通过在各种能源应用中使用光纤传感器可以： ●最大限度地提高立管和钻井平台的完整性 ●根据变形和旋转信息向风力机叶片提供控制系统反馈 ●监视风力机叶片的结构完整性 ●检测核电站部件结构性的健康和校准信息 光纤传感器的未来 光纤传感器的价格及尺寸是光纤传感技术的普及目前面临的两大障碍。一旦这些问题得到解决，我们就有望看到在新的行业中更多的使用案例。 就拿时尚行业来说。未来人们可以将传感器插入服装的某块缝合处，提供有关个人的体形、身高、重量分布等所有数据和信息。这些数据再用来为该穿戴者设计专门的服装。这将彻底冲击时尚业，根本改变服装设计生产的方法。想象一下在网上购物，衣服到你手中时已经经过剪裁完美地适合你的身材，简直太酷了。 让我们再看看汽车行业。通过在整个汽车结构件中插入光纤传感器，我们可以接收到有关汽车如何响应周边环境变化的实时反馈，或监视某个汽车部件何时需要更换。这些工作都可以实时完成，并在紧急情况可能发生之前提醒驾乘人员。 在建筑领域，光纤可以放进楼宇或道路中，用于监视和判断建筑材料在长时间使用过程中受环境影响的程度，并在问题发生之前及早检测出来。 本文小结 内在光纤传感技术在空间分辨率、刷新率和检测长度方面的优势已经帮助提升了许多行业解决问题的能力。光纤传感器收集的数据和信息不仅有助于工程师解决当前的问题，还有助于未来的推陈出新。随着这种技术的不断发展，诸如航天、能源和医疗等领域的设计和应用也会越来越先进。随着工程师通过创新不断地挖掘技术的潜力，传感检测系统还能够解决萌芽中的问题。光纤传感器具有很大的灵活性，足以实现为一种平台，然后作为关键系统的一个组件集成进设计中，用于实现必要的实时监视功能，或单独作为先进的测试套件使用。 |
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