CC BY
8ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОГРАММНО-АППАРАТНОЙ ЧАСТИ РАСПРЕДЕЛЕННОГО АКУСТИЧЕСКОГО ДАТЧИКА ДЛЯ ПРИМЕНЕНИЯ В БИОФОТОНИКЕ
Туров А.Т. 12*, Лисина Т.Н. 1, Константинов Ю.А. 1, Барков Ф.Л. 1, Коробко Д.А. 3, Золотовский И.О. 3, Лопес-Меркадо С.А. 45, Фотиади А.А. 3,6
Пермский федеральный исследовательский центр Уральского отделения Российской академии наук
(ПФИЦ УрО РАН), Россия, 614990, Пермь, ул. Ленина, 13а 2 Кафедра общей физики, факультет прикладной математики и механики, Пермский национальный исследовательский политехнический университет, Комсомольский проспект, 29, 614990 Пермь, Россия 3 Научно-исследовательский технологический институт им. С.П. Капицы Ульяновского государственного университета, Россия, 432970, Ульяновск, ул. Льва Толстого, 42 4 Центр научных исследований и перспективных исследований Энсенады (CICESE), Энсенада 22860, Мексика
5 Факультет электромагнетизма и телекоммуникаций, Университет Монса, B-7000 Монс, Бельгия 6 Физико-технический институт имени А.Ф. Иоффе РАН, Политехническая ул. 26, Санкт-Петербург, 194021 * E-mail: [email protected] DOI 10.24412/2308-6920-2023-6-33-34
Необходимость удешевления распределенных акустических датчиков (DAS-систем) - важная задача современной техники. Оптимальный способ удешевления - исключение дорогих компонентов
системы и компенсация их отсутствия программным
подключенных к тестовому образцу, показаны на Рис. 1.
From test Setup 1
High-speed optica receiver
From test Setup 2
путем. Примеры двух таких установок,
При этом необходимо использовать простые алгоритмы, так как объем данных, получаемых с помощью таких устройств, как правило, достаточно велик. Ожидается, что представленные ниже алгоритмические подходы дадут существенное увеличение отношения сигнал/шум. Это позволит использовать в конструкции таких приборов менее дорогие компоненты, например, более широкополосные лазеры.
Установка 1 (Setup 1) на Рис. 1, также описанная в [1], работает с использованием двух разных источников излучения (подключаемых при необходимости) и двух разных источников акустических событий: вибростенда, расположенного на расстоянии 3500 м от входного торца
Рис. 1. Два макета созданных установок, подключенных к тестовому образцу
чувствительного элемента, и пьезоэлектрического преобразователя, расположенного на расстоянии 1800 м. Один из источников установки, лазер собственного изготовления, имел заведомо менее выигрышные характеристики в плане ширины спектральной полосы и стабильности длины волны. Чувствительный элемент датчика состоял из 4 км телекоммуникационного оптоволокна SMF28. Установка 2 (Setup 2) на том же рисунке [2] была упрощена изъятием модуляторов и фильтрующих элементов.
Методы, которые были выбраны для обработки рефлектограмм, были следующими: MD представляет собой вычисление производной на локальном участке дискретной функции в движущемся окне; FDDA — математическое усреднение данных в движущемся окне с динамическим размером. Размер окна варьируется в зависимости от параметров сигнала, попадающих на данной итерации в это окно. Более подробно данный алгоритм описан в [2,3]. SA — простое пространственное усреднение во временной области. Различные комбинации данных алгоритмов, применённые на разных стадиях, дали существенные приросты отношений сигнал-шум (SNR) спектров, полученных при помощи обеих установок DAS. Они позволили компенсировать потерю отношения сигнал-шум, вызванную как изъятием отдельных элементов установки, так и применением
собственного лазера, имеющего менее выгодные характеристики. Результаты обработки, характеризующие прирост отношения сигнал-шум, были следующими: методы MD+FDDA дали прирост SNR в 5,2 дБ, SA+FDDA - целых 13,1 дБ. Последний случай представлен на Рис. 2.
Применение установки 2 планируется в аграрной сфере, где существует необходимость акустического мониторинга растений, их вредителей, а также жизнедеятельности насекомых, приносящих хозяйству пользу. Также планируется сосредоточить особое внимание на пчёлах, сокращение популяции которых вызывает обеспокоенность во всём мире. В пчеловодстве, особенно промышленного масштаба, крайне важно проводить мониторинг состояния пчелиных семей, то есть фиксировать ход зимовки, вход в роевое состояние, наличие и прием пчелиной матки, проверять на присутствие паразитических организмов. Эти цели возможно достичь также посредством акустических сенсоров, что осуществляется пока что посредством традиционных микрофонов [4]. Другим возможным перспективным применением акустического мониторинга в аграрной сфере может быть охрана зернохранилищ от вредителей (мукоед, амбарный долгоносик, клещи, огневки), которые могут попадать в помещения хранилищ и с зерном при уборке урожая, и с грызунами уже во время хранения. Актуальность этого вопроса сегодня обусловлена необходимостью применения существенных мер химической дезинсекции для сохранности зерна. Акустический мониторинг позволит корректировать меры и дозы дезинсекции с учетом фактического распространения вредителей. С помощью распределенных сенсоров также можно получить новые знания о несколько более фундаментальных вопросах - в частности, о том, как звуковые волны в зоне произрастания растений характеризуют их состояние. Известно, что некоторые растения испускают акустические частоты в диапазоне от 40 Гц до 80 кГц, и детектирование и интерпретация этих данных может многое сказать об их состоянии: развивается ли растение нормально или испытывает сильный стресс ввиду каких-либо факторов. Что касается насекомых, например, вредителей, то здесь акустический мониторинг позволяет зафиксировать их активность в тех случаях, когда прямой визуальный контроль невозможен. Об этом свидетельствует практически реализованный метод защиты пальм от красного долгоносика с помощью DAS-систем
[5].
Финансирование
Работа выполнена в рамках Государственного задания № 122031100058-3. Литература
1. Escobedo J.B. et al, Results Phys. 12, 1840-1842 (2019)
2. Turov A.T. et al, Algorithms 16, 217 (2023)
3. Ponomarev R.S. et al. Instrum Exp Tech 65, 787-796 (2022)
4. Abdollahi M., Giovenazzo P., Falk T. H. Applied Sciences 12(8), 3920 (2022)
5. Wang B. et al, Sensors 21(5), 1592 (2021)
2000 4000 6000 8000 10,000 12,000 Frequency, Иг
Рис. 2. Исходный (а) и обработанный сигнал (б)
