Signal Processing in Distributed Fibre Optic Sensors Based on Rayleigh Scattering

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Main Author: Santos, Mariana Mendes dos
Publication Date: 2024
Format: Master thesis
Language: eng
Source: Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)
Download full: https://hdl.handle.net/10316/117842
Summary: Dissertação de Mestrado em Engenharia Física apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia
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A potential solution to help reduce water leaks is the use of distributed fibre optic sensors, which allow continuous and real-time monitoring of physical parameters, such as temperature and relative humidity, key to detecting water leaks and optimising irrigation systems in large agricultural fields.The objective of this dissertation is focused on improving a distributed humidity sensor, based on fibre optic technology, through the optimisation of data analysis methods to reduce the occurrence of large errors in monitoring relative humidity and temperature, particularly under real conditions.The research was conducted within a business context at FiberSight, a technological startup from CERN (European Organisation for Nuclear Research) focused on sustainability, which integrates optoelectronics, fibre optics, data analysis algorithms, and artificial intelligence to develop distributed fibre optic sensors for various applications. The study examined fundamental hardware parameters, such as laser signal frequency and the sensitivity of the fibre optics used. It explored advanced data analysis methods, including cross-correlation, phase cross-correlation, and the least squares method. Peak detection algorithms, along with curve fitting and smoothing techniques, were applied and compared with the aim of minimising noise and improving measurement accuracy, thereby enhancing the sensor's performance in real-world environments.The developments were tested under real conditions, demonstrating that the proposed methodologies improved measurement accuracy and reduced the presence of large errors compared to initial versions of the data analysis software. These advancements confirm the potential of distributed fibre optic sensors and open new possibilities for more reliable and accurate applications in water management, both in public distribution networks and large agricultural fields, ensuring greater precision and efficiency in real-world implementations.A escassez de água e as perdas na distribuição representam desafios globais críticos, especialmente em regiões como Portugal, onde as perdas de água atingiram 162 milhões de metros cúbicos em 2022. Reduzir essas perdas, para além de reduzir o consumo de um recurso natural essencial à vida, traduzir-se-ia numa poupança anual superior a 100 milhões de euros. Uma solução com potencial para ajudar na redução de fugas de água são sensores distribuídos de fibra ótica que permitem a monitorização contínua e em tempo real de parâmetros físicos, como a temperatura e a humidade relativa, fundamentais para a deteção de fugas de água e otimização de sistemas de rega em grandes campos agrícolas.O objetivo desta dissertação foca-se na melhoria de um sensor distribuído de humidade, que tem como base a tecnológica de fibras óticas, através da otimização dos métodos de análise de dados para reduzir a presença de grandes erros na monitorização dos parâmetros de humidade relativa e temperatura, especialmente em condições reais. A investigação foi realizada em âmbito empresarial, na FiberSight, uma startup tecnológica do CERN (Organização Europeia para a Investigação Nuclear) focada na sustentabilidade, que integra optoeletrónica, fibras óticas, algoritmos de análise de dados e inteligência artificial para desenvolver os sensores distribuídos de fibra ótica para diversas aplicações. O estudo analisou parâmetros de hardware fundamentais, como a frequência do sinal laser e a sensibilidade das fibras óticas utilizadas, explorou métodos avançados de análise de dados, como a correlação cruzada, a correlação cruzada de fase e o método dos mínimos quadrados. Algoritmos de deteção de picos, juntamente com técnicas de ajuste de curvas e suavização, foram aplicados e comparados com o objetivo de minimizar o ruído e melhorar a precisão de medida, e com isso, melhor a performance do sensor em ambiente real. Os desenvolvimentos foram testados em condições reais, e demonstraram que as metodologias propostas melhoraram a precisão das medições e reduziram a presença de grandes erros em comparação com as versões iniciais do software de análise de dados. Estes avanços confirmam as potencialidades dos sensores distribuídos de fibras óticas, e abrem novas possibilidades para aplicações mais fiáveis e preciso na gestão de água, tanto na rede de distribuição pública, como em grandes campos agrícolas, garantindo maior precisão e eficácia em implementações reais no terreno.2024-09-272026-09-27T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttps://hdl.handle.net/10316/117842https://hdl.handle.net/10316/117842TID:203826779engSantos, Mariana Mendes dosinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccessreponame:Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)instname:FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologiainstacron:RCAAP2025-04-02T17:35:31Zoai:estudogeral.uc.pt:10316/117842Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireinfo@rcaap.ptopendoar:https://opendoar.ac.uk/repository/71602025-05-29T06:11:43.905160Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP) - FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologiafalse
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