18Структурный мониторинг железнодорожной инфраструктуры посредством применения оптоволоконных сенсоров
Румановский Игорь Геннадьевич
к.т.н., доцент, высшая школа управления природопользованием, Тихоокеанский государственный университет, [email protected]
Никитин Никита Александрович
магистрант, высшая школа кибернетики и цифровых технологий, Тихоокеанский государственный университет, [email protected]
Егорова Алина Витальевна
аспирант, Хабаровский федеральный исследовательский центр Дальневосточного отделения Российской академии наук, [email protected]
Чурута Елизавета Сергеевна
магистрант, высшая школа управления природопользованием, Тихоокеанский государственный университет, [email protected]
Железные дороги имеют в настоящее время важное значение для осуществления логистических цепей поставок грузов и товаров в различные регионы России. Также в последние годы значительно возросла интенсивность перевозок пассажиров на железнодорожном транспорте. Использование железнодорожного транспорта в условиях экстремальной работы и воздействий окружающей среды делает его весьма чувствительным к техногенным и природным воздействиям. Следовательно, мониторинг технического состояния конструкций железнодорожных путей весьма важен для обеспечения безопасности железнодорожных конструкций, в целях предотвращения катастрофических аварий, а также значительного снижения затрат на техническое обслуживание. В настоящее время для мониторинга технического состояния железнодорожной сети, волоконно - оптические сенсоры (ВОС) находят все более широкое применение благодаря преимуществам, таким как уменьшенный размер, устойчивость к электромагнитным помехам, легкий вес, коррозионная устойчивость и возможность интеграции в действующие конструкции. ВОС обеспечивают раннюю диагностику и определение характеристик механических повреждений, посредством измерения напряженно-деформационного состояния конструкций в режиме реального времени, это дает возможность своевременно устранить возникающие дефекты и предотвратить отказы конструкций. Таким образом, оптоволоконные датчики можно считать важным инструментом детального изучения конструкций железнодорожных путей. В предлагаемой статье изложены фундаментальные концепции современных волоконно-оптических систем. Также выполнен анализ их практического применения при анализе конструкций железнодорожных путей. В частности, особое внимание уделено применению оптоволоконных сенсоров для анализа технического состояния рельсов, бетонных шпал, а также балласта, железнодорожных компонентов, железнодорожного земляного полотна, железнодорожных туннелей и мостов, а также конструкций, подверженные оползням. Простота, невосприимчивость к коррозии и электромагнитным помехам, возможность зондирования на большом расстоянии; неразрушающий контроль и устойчивость сигналов ВОС делают их распространенным и полезным подходом к структурному мониторингу железнодорожных конструкций.
Ключевые слова: мониторинг, сенсор, передача данных, напряжение, деформация, рельсы, диагностика, Брэгговская решетка, структурный мониторинг, волоконно-оптический датчик, железнодорожное земляное полотно, железнодорожные путевые конструкции, рефлектометрия, техническое обслуживание.
Введение
В современном мире железнодорожные структуры имеют решающее значение для экономики и транспортного сектора России. Современная логистика сильно взаимосвязана со структурой железных дорог, поскольку она оказывают фундаментальную роль в перемещении большого количества пассажиров и грузов. Развитие и безаварийное функционирование железных дорог - стимулируют экономический рост регионов, что в свою очередь вызывает значительное увеличение грузоперевозок. Однако возрастающие нагрузки на железнодорожный путь приводят к снижению прочности и надежности его конструкций. Более того, растущий спрос на высокоскоростные перевозки, частоту обслуживания и тоннаж вагонов открывают путь к более быстрому снижению показателей надежности путей, это связанно с меньшим сроком эксплуатации и более высокими затратами на содержание железнодорожных сооружений [1-3]. Все эти факторы приводят к повреждениям железнодорожной инфраструктуры -таким как коробление пути, деформации, повреждение компонентов конструкций пути, смещению балласта, сдвиговым трещинам при проходке туннелей, осадке грунта и многое другое. Это может привести к авариям с катастрофическими последствиями. Все эти факторы обуславливают необходимость использования структурного мониторинга состояния железнодорожных сооружений в режиме реального времени [4].
Операторы железнодорожной инфраструктуры столкнулись с серьезной проблемой в текущей ситуации, которую можно охарактеризовать необходимостью эффективного использования имеющихся ограниченных ресурсов для обеспечения обоснованного, безопасного, комфортного и оперативного путешествия для своих клиентов. Эту сложную задачу можно решить, действуя упреждающим образом (т.е. ранняя диагностика состояния для поддержания структуры), а не реактивным образом (найти и исправить). Практически полотно железнодорожного пути в основном делится на две части - подкон-струкцию и надстройку. Подконструкция состоит из зернистых слоев, полученных из горных пород, уложенных на земляном основании, а именно - балласта и подбалласта. Балласт состоит из сортированного материала, полученного из твердых пород. Надстройка состоит из шпал, систем крепления и стальных рельсов [5].
О *
О X
о
3 *
8)
с т ■и о
5
т о а г
о т
09 8)
(О
сч о сч
Мониторинг состояния конструкций используется на протяжении десятилетий для повышения безопасности рельсов и поездов и увеличения срока службы железнодорожных линий за счет повышения их прочности и долговечности. Более того, система мониторинга работоспособности позволяет снизить стоимость ремонта, обеспечивая предварительное предупреждение о возможном повреждении железнодорожной инфраструктуры. Учитывая, что железнодорожный транспорт стал одним из преобладающих видов транспорта, эффективные системы мониторинга имеют решающее значение для снижения затрат на техническое обслуживание и повышение безопасности пассажиров и грузов. Обычно для мониторинга применяют тензорези-сторы или пьезоэлектрические датчики. Основными критериями являются скорость поезда, нагрузка на ось, дефекты колес или амортизация вибрации [2]. Хотя эта технология хорошо интегрируется в различные конструкции, она не может быть применима на железных дорогах, поскольку на нее влияют электромагнитные помехи, а также датчики не могут быть эффективно объединены в единую распределенную структуру. Более продвинутые технологии, основанные на применении акустических и ультразвуковых датчиков, в настоящее время находятся в стадии разработки. Тем не менее, точность и надежность таких технологий находятся под сильным влиянием электромагнитных помех, состояния железной дороги, используемого оборудования. Кроме того, несколько методов визуального контроля (например, цифровой корреляция изображений РЮ)), как правило, также находятся в стадии лабораторных исследований. Практическое применение данных технологий мониторинга часто вызывают затруднения из-за громоздких и сложных конфигураций оборудования или же из-за неспособности функционировать при неблагоприятных воздействиях окружающей среды. Они также непригодны для дистанционного, распределенного и долгосрочного анализа железных дорог [4].
Для преодоления ограничения традиционных датчиков, можно использовать оптоволоконные сенсоры, поскольку они обладают преимуществами по сравнению с традиционными датчиками, а именно способностью работать в опасной среде, большей чувствительностью, решениями для локального и распределенного зондирования и обладают устойчивостью к электромагнитным помехам. В течение последних нескольких лет ВОС широко использовались для мониторинга железнодорожных конструкций посредством интеграции в элементы конструкций, конструкции в том числе из композиционных материалов для измерения вибрации, температуры и деформации. Кроме того, датчики в одном оптическом волокне эффективно измеряют различные параметры, такие как температура и деформация. Такие сенсорные блоки способны к автономной работе, просты в установке и могут измерять физические параметры, вызванные термическими и механическими напряжениями. Таким образом, применение ВОС обеспечивает высокую производительность, длительный срок службы и меньшие затраты
на техническое обслуживание, что приводит к сокращению срока службы и стоимости по сравнению с пьезоэлектрическими сенсорами. Идея этой статьи заключается в проверке работы приложений ВОС для эффективного мониторинга железнодорожной инфраструктуры и связанных с ней компонентов. В этой статье также анализируются различные методики применения ВОС и их работа, а также применение ВОС в структурном мониторинге, включая рельсы, балласт, шпалы, железную дорогу, мосты, земляное полотно, туннели и участки железнодорожной инфраструктуры, подверженные риску к оползням.
Технологии оптоволоконных сенсоров
Волоконно-оптические сенсоры разрабатываются с учетом отклонений в физических характеристиках световых волн, распространяющихся от внешних сигналов по оптическим волокнам. Характеристики световых волн включают: частоту/длину волны, интенсивность света, поляризацию и фазу, эти параметры обладают высокой чувствительностью к многочисленным внешним сигналам. Большинство систем ВОС можно разделить на три группы: датчики с волоконной решеткой Брэгга, распределенные волоконно-оптические датчики и датчики Фабри-Перо [6].
Оптоволоконные датчики с брэгговской решеткой
Эти датчики обнаруживают эффект решетки в сердцевине оптического волокна. Когда свет распространяется по оптическому волокну, решетка действует как зеркало (отражение или пропускание) или узкополосный фильтр, который модулирует спектр длин волн, которые обычно называемые брэгговскими длинами волн [7]. Вследствие влияния окружающей среде, длина волны Брэгга меняется изменяется вследствие действия вибрации, деформации и температуры. Среди трех категории решеточных датчиков (датчики с волоконной решеткой Брэгга, датчики с длиннопериодной решеткой и датчик с наклонной волоконной решеткой Брэгга) [810], датчик с волоконной брэгговской решеткой (ВБР) находит наиболее частое применение в лабораториях и на практике. Схема волоконного датчика с брэгговской решеткой представлена на рис. 1 [8].
vibraiion stress .strain
lililí
Л
Reflected light.
ПТПТГ
Bragg^ratínd
core cladding <
i
Sensor length |
Incident light
Refractive index [nl|l>l,2 nj<n2
Рисунок 1. Схема работы волоконной решетки Брэгга
Распределенные оптоволоконные датчики
Непрерывные измерения и измерения на больших расстояниях могут выполняться с помощью
распределенных датчиков на основе рассеяния [11], которые работают на основе оптической рефлекто-метрии во временной области (OTDR), как показано на рисунке 2. [11] механизм измерения в этом типе датчика достигается за счет записи обратно рассеянных оптических импульсов с помощью оптического волокна, который служит датчиком по всей своей длине. Когда серия оптических импульсов распространяется по длине волокна, часть фотонов в виде обратнорассеянного света возвращается к источнику света. Обратно рассеянный свет модулируется и меняется по частоте, амплитуде и фазе, если вибрация, температура и деформация изменяются в локализованном расположении волокна. Таким образом, любое изменение в окружающей среде можно выявить путем тщательного мониторинга изменений обратно рассеянных сигналов [12].
inputPulse Л —• i
Pulsed laser
-
fiberoptic
Vibration, stress, temperatura ULL . Fiberoptic
Dis trubuted Acoustic Bensing System
Мониторинг состояния конструкций железнодорожного пути Рельсы
Пинг и др. [16] использовали два датчика с волоконной решеткой Брэгга в качестве двунаправленных датчиков на рельсовом пути в продольном и вертикальном направлениях для точного измерения продольной силы в бесстыковом рельсе, схема установки датчиков показано на рисунке 4 [16].
Optical fiber
Рисунок 2. Иллюстрация работы OTDR и распределенного акустического зондирования (DAS)
Датчики Фабри-Перо
Датчики Фабри-Перо (ФП) на основе интерферометрии работают на принципе интерферометрии Фабри-Перо [13]. Здесь интерферирующие сигналы светятся между двумя параллельными отражающими интерфейсами, как показано на рисунке 3. [13] Интерференционная картина меняется в зависимости от смещения оптического пути и длины полости Фабри-Перо. Длина полости ФП может меняться при изменении температуры и давления (изменения окружающей среды). Таким образом, датчик ФП может использоваться в качестве зонда для мониторинга изменения давления жидкости, изменения давления воздуха и изменения температуры в узком пространстве [14,15].
Cavity length
Р re s su re с ha ng e of the mía I expansion
Рисунок 3 Схема принципа работы датчика Фабри-Перо.
Напмша! РВС м| ™
Рисунок 4. Расположение батчИКОВ ВБР И ИХ установка на железнодорожном пути.
Эксперимент проводился в двух выбранных точках на земляном полотне китайской высокоскоростной железной дороги в течении 23 часов. Одна из точек располагалась примерно в 150 м. от пересечения железных дорог, а следующая точка располагалась на расстоянии более 70 м. от опоры моста. Изменения температуры были откалиброваны с помощью этих датчиков. Точность измерений, полученных на основе экспериментальных исследований, по сравнению с теоретическим расчетом составила более 95%. Метод оптического бриллюэнов-ского анализа во временной области (BOTDA) был использован Минардо и др. [17] для анализа ситуации на железнодорожном транспорте в режиме реального времени. Это было реализовано путем подключения одномодового волокна синхронно с железной дорогой по трассе длиной 60 м и внешним диаметром 900 мкм. Детекция поезда была реализована для максимальной скорости около 110 км/ч. и длиной поезда около 42,66 м. Масса поезда составляла 50 тонн + 50 тонн (два вагона) и сумма осей - восемь. 1 гигабайт выборки (ГС)/сек — это частота дискретизации, используемая на протяжении трассы длиной 100 м., 128 средних значений Брил-люэновского рассеяния были использованы. Достигнутое пространственное разрешение составило 1 м. для деформаций, вызванных проездом поезда. Данные, собранные с помощью BOTDA, позволяют анализировать расположение поездов, подсчитывать количество осей, рассчитывать скорость поезда и оценивать условия динамического деформационного нагружения.
Компоненты железнодорожного пути
В работе, выполненной Багги и др. [18] тензодат-чики ВБР были установлены на компоненты рельса на железной дороге и в лабораторных условиях. Когда происходит изменение условий эксплуатации компонентов железнодорожного пути или состояния
О *
О X
о s
s *
и
с т
■и о
s т
ф
а т
о т
m
8)
рельсов, значительные изменения происходят во временных рядах записанных сигналов, которые можно проверить визуально. Эксперимент проводился на трех компонентах железнодорожной безопасности, таких как боковые плоскости рельсов, подрамники и накладки. Семь тензодатчиков ВБР были прикреплены к этим компонентам для анализа динамической нагрузки, возникающей в результате проезда поезда по месту расположения датчиков. Методы анализа и сбора данных позволили классифицировать изменения напряжения по моменту затяжки крепежных болтов. Проведенная работа доказала, что технология волоконных датчиков с решетками Брэгга в сочетании с алгоритмом оценки данных может достоверно указывать на изменения в состоянии элементов железнодорожного пути. Таким образом, обоснована возможность проведения мониторинга компонентов путей в режиме реального времени с применением описанной выше технологии.
Железнодорожное полотно
Схема мониторинга железнодорожного полотна, работающая на основе регистрации вибрации, была предложена Ваном и др. [19]. Метод был основан на фазочувствительном рефлектометре для обеспечения безопасности железной дороги. Вибрации железнодорожного полотна были обнаружены и устранены. Жизнеспособность фазочувствительного рефлектометра был проверена в ходе полевых испытаний на протяжении 20 км. полотна дороги. Для обработки данных использовался многомерный комплексный анализ (MDCA). Конструкции, несущие опасность, были выявлены. Кроме того, информация о движении поездов, такая как длина и скорость, может быть загружена в систему мониторинга для наблюдения за движением поездов. В связи с этим была предложена еще одна работа на основе бесконтактной системы измерения. Пинто и др. [19] предложили устройство для отслеживания и измерения деформаций на железной дороге. Устройство работает на основе лазерного диодного модуля и датчика положения (PSD). Излучение лазерного луча принимается с помощью PSD и путем определения центра тяжести светового излучения, падающего в зону PSD, можно рассчитать величину деформации. Задолго до тестирования системы в полевых условиях были проведены лабораторные испытания, которые были признаны успешными. Эксперименты проводились для различных лазеров на расстояние PSD, и было установлено, что точность измерений может достигать значения 0,01 мм. за счет использования частоты сбора данных до 15 кГц. Система оказалась гибкой и эффективной для измерения относительных и абсолютных деформаций рельсов, в том числе при движении поездов со скоростью до 220 км/ч.
Оползни
Распределенный датчик деформации на основе оптического волокна был применен для постоянного мониторинга железнодорожного туннеля, подвер-
женного воздействию оползней в работе, предложенной Минардо и др. [19] Волоконно - оптический датчик был размещен по всей длине двух стен туннеля и было обнаружено распределение деформации вдоль стен туннеля. После двух лет мониторинга было установлено, что датчик может обнаружить локальные деформации он достоверно определяет местонахождение зон локальной деформации и следит за временной эволюцией деформации. Кроме того, датчик смог обнаружить раскрытие стыков конструкции и показал возможность анализа величины раскрытия стыка во временной области. При непрерывной работе он также может быть использован для предварительного оповещения. В еще одной работе, выполненной Хантли и др. [19], применялась Брюллеановская оптическая доменная рефлектометрия (BOTDR). Для трекинга деформации подпорной стенки блок-замка со стороны пути. По результатам, полученным в результате электротомографической съемки, картографирования полей и системы глобального позиционирования, была оценен достоверность данных волоконно-оптического тензодатчика для измерения деформаций. В результате проведенного анализа установлена превосходная эффективность и надежность применения сенсоров на основе BOTDR и Брэггов-ских решеток для мониторинга деформаций железнодорожной инфраструктуры в режиме реального времени.
Бетонные шпалы и балласт
В работе, предложенной Хусаини [19], волоконная решетка датчика Брэгга (FBG) использовалась для измерения любых боковых смещений армированного геосеткой и неармированного балласта. Для частоты нагрузки 20 Гц и 250 000 циклов нагру-жения испытания проводились на свежем латито-вом базальте с использованием аппаратуры МПСТ. Было выявлено, что датчики сработали успешно при измерении бокового смещения балласта. Так же установлено, что можно фиксировать колебания балласта в момент циклического нагружения. Также, еще одно важное наблюдение заключалось в том, что наблюдалось более высокое снижение при боковых деформациях при установке георешетки на z=65 мм, по сравнению с z=0 мм (где z — это расстояние между подбалласт-балласт интерфейсом). Более того, так же было проведено сравнение деформации при размещении датчиков ВБР на разной глубине по балластным глубинам. Таким образом, данная работа обеспечила эффективный мониторинг деформаций пути в режиме реального времени. Лай и др. [19] выдвинули идею применения датчика уровня жидкости, в основе которого лежит датчик ВБР, работающий по принципу смещения центральной длины волны датчика. Дифференциальный расчет железнодорожных путей контролировался с помощью этих датчиков. Чувствительность высокая. Применение распределенного оптоволоконного датчика деформации для измерения деформации в безбалластных конструкциях было предложено Шапело и др. в работе [19]. Базовый
принцип рэлеевского рассеяния (OFDR) используется в этих распределенных чувствительных волокнах. Деформация контролировалась с помощью оптоволоконных кабелей, которые были прикреплены к стальным арматурным стержням в бетонной плите, как показано на рисунке 5 [19]. Этот датчик может обнаруживать трещины более эффективно, чем традиционные электрические тензодатчики.
Kill
tr«t
OjUnl FJbrrt
Silt il>uiulnl Iud
Slab firuDJnlivii
Автор (год) Применение/цель мониторинга Технология сенсора Размещение Полученные результаты и наблюдения
Пинг и др. (2016) [16] Продольная сила Решетка Брэгга Поверхность рельса Точность 95%
Минардо и др. (2013) [17] Модуль упругости рельсового полотна, распределенные механические напряжения Рефлекто- метрия Бриллюэна Железнодорожные пути Пространственное разрешение 1 м, частота сбора данных 31 Гц
Багги и др. (2016) [18] Переключатели, крепежные компоненты Решетка Брэгга Рельсы Контролируемая безопасность компонентов
Ван и др. (2017) [19] Вибрация земляного полотна, длина поезда, скорость Распределенный акустический сенсор Похоронен на глубине 0,30,8 м. земля Приемлемая производительность на расстоянии 20 км при тестировании.
Пинто и др. (2015) [19] Деформация Локальный лазер Переходная зона Отличная достоверность измерений
Минардо и др. (2017) [19] Деформация Рефлекто- метрия Бриллюэна Оползень, стена туннеля Пространственное разрешение 1 м
Хантли и др. (2014) [19] Деформация Рефлекто- метрия Бриллюэна, решетка Брэгга Подпорная стенка шлюзового блока, оползень туннеля Оба датчика сработали эффективно
Хуссаини и др. (2015) [19] Боковое смещение балласта Решетка Брэгга Шпалы 250 000 циклов нагрузки и 20 Гц
Лай и др. (2016) [19] Железнодорожный расчет Решетка Брэгга Шпалы Погрешность измерения ~ ±1,3%
Юсель и др. (2017) [19] Деформация железнодорожного пути Решетка Брэгга Под шпалами Отклонение 2,5%
Шапело и др. (2013) [19] Усталость балласта Рэлеевское рассеяние Встроен в плиту шпалы Отслеживает 10 миллионов циклов
Ие и др. (2013) [19] Расчет температуры туннеля Решетка Брэгга Замороженная стальная труба. Датчик эффективно контролирует температуру.
Скотт и др. (2013) [19] Температура, деформация моста Решетка Брэгга Железнодорожный мост Чувствительность к деформации балки 1,2рт/1е, 23,8рт/С
Рисунок 5. Схема заделки волоконно-оптических кабелей в безбалластную путевую структуру (вид сбоку)
Обсуждение
Постоянный мониторинг железнодорожной инфраструктуры действительно имеют решающее значение для долгосрочной оценки рисков в режиме реального времени, тем самым повышая надежность и безопасность эксплуатации инфраструктуры. Катастрофические происшествия можно предотвратить посредством обнаружения разрушений на ранней стадии, что обеспечивает своевременное восстановление и техническое обслуживание. Многие исследователи изучали применение ФОС для структурного мониторинга состояния железнодорожной инфраструктуры. Краткое описание различных приложений вОс описанных в разделе 3 данной работы, представлено в Таблице 1.
Таблица 1
Заключение
В этой статье представлен обзор применения технологий ВОС в структурном мониторинге состояния железнодорожной инфраструктуры, которая включает такие компоненты как шпалы, балласт, железнодорожные пути, земляное полотно, компоненты рельсов (лезвия рельсов, накладки и т. д.), туннели, железнодорожные мосты и т. д., также были представлены конструкции, уязвимые к оползням. Волоконно-оптические сенсоры (ВОС) имеют следующие преимущества: возможность измерения физических величин, а именно: температуры, трещин, деформаций, смещения и т. д. Несмотря на то, что ВОС имеют ряд преимуществ перед многими другими методами, существует множество трудностей и проблем в мониторинге железнодорожной инфраструктуры. Актуальная проблема ВОС - это его установка в полевых условиях. Кроме того, во время установки ВОС может произойти потеря интенсивности излучения вследствие изгиба волокна, что в конечном итоге может привести к ослаблению сигнала. В результате применения волокон со специальной оболочкой для измерения деформации затраты на установку могут быть высокими для систем ВОС дальнего действия. Это действительно серьезное ограничение в применении ВОС в железнодорожных приложениях. Перекрестная чувствительность между механическим и термическим напряжениями может изменить точность ВОС. В большинстве случаев ВОС фиксируется с помощью эпоксидной смолы, которая может выйти из строя при длительном воздействии отрицательной температуры. Еще одна проблема заключается в том, чтобы снизить уровень ложных тревог за счет использования существующих математических методов. Кроме того, постоянные выезды на места также необходимы для решения проблем с телеметрией, программным и аппаратным обеспечением. В данной обзорной статье основное внимание уделяется преимуществам использования ВОС в железнодорожной инфраструктуре по сравнению с другими технологиями структурного мониторинга. К преимуществам можно отнести: высокую чувствительность сигнала, невосприимчивость к коррозии и электромагнитной индукции, простота, неразрушающее зондирование и распределенное зондирования на большое расстояние делают технологии ВОС эффективным и популярным для перспективного
О *
О X
о 3
S *
и
с т ■и о
S
т
ф
а т
о т
а
8)
структурного мониторинга. Приложения для мониторинга железнодорожной инфраструктуры, рассмотренные в этой статье, могут оказаться полезными для исследователей и инженеров в области распределенных систем дистанционного мониторинга.
Литература
1. K. Dobney, C. Baker, A. Quinn, L. Chapman, Quantifying the effects of high summer temperatures due to climate change on buckling and rail related delays in south-east United Kingdom, Meteorol. Appl. 16 (2009) 245-251.
2. M. Sogabe, K. Asanuma, T. Nakamura, H. Kataoka, K. Goto, M. Tokunaga,Deformation behavior of ballasted track during earthquakes, Quarterly Report RTRI 54 (2013) 104-111.
3. C. Du, S. Dutta, P. Kurup, T. Yu, X. Wang, A review of railway infrastructure monitoring using fiber optic sensors, Sens. Actuat. A Phys. (2019), https://doi.org/10.1016/j.sna.2019.111728.
4. Luca BianchiniCiampolia, Alessandro Calvia, Emanuele Olivaa, Test-site operations for the health monitoring of railway ballast using groundpenetrating radar, Transp. Res. Procedia 45 (2020) 763-770.
5. L.J. Bond, S.R. Doctor, J.W. Griffin, A.B. Hull, N. Malik, Damage assessment technologies for prognostics and proactive management of materials degradation, Nucl. Technol. 173 (2011) 46-55.
6. C.K.Y. Leung, K.T. Wan, D. Inaudi, X. Bao, W. Habel, Z. Zhou, et al., Review:optical fiber sensors for civil engineering applications, Mater. Struct. 48 (2015) 871-906.
7. P.A. Fomitchov, S. Krishnaswamy, Response of a fiber Bragg grating ultrasonic sensor, SPIE2003, p.8.
8. 8. K.O. Hill, G. Meltz, Fiber Bragg grating technology fundamentals and overview,J. Lightwave Technol. 15 (1997) 1263-1276.
9. 9. W.J. Stephen, P.T. Ralph, Optical fibre long-period grating sensors:Characteristics and application, Meas. Sci. Technol. 14 (2003) R49.
10. A. Jacques, S. Li-Yang, C. Christophe, Tilted fiber Bragg grating sensors, Laser Photonics Rev. 7 (2013) 83-108.
11.X. Zhang, Y. Lu, F. Wang, H. Liang, Y. Zhang, Development of fully-distributed fiber sensors based on Brillouin scattering, Photonic Sensors 1 (2011) 54 - 61.
12.X. Bao, L. Chen, Recent progress in distributed fiber optic sensors, Sensors 12 (2012) 8601.
13. W. Nan, Z. Xiaotian, T. Ye, F. John, M. Michael, N. Christopher, et al., An ultrafast fiber optic pressure sensor for blast event measurements, Meas. Sci. Technol. 23 (2012) 055102.
14.X. Zou, A. Chao, Y. Tian, N. Wu, H. Zhang, T.-Y. Yu, et al., An experimental study on the concrete hydration process using Fabry-Perot fiber optic temperature sensors, Measurement 45 (2012) 10771082.
15.X. Zou, A. Chao, N. Wu, Y. Tian, T. Yu, X. Wang, A novel Fabry-Perot fiber optic temperature sensor for early age hydration heat study in Portland cement concrete 2013.
16.W. Ping, X. Kaize, S. Liyang, Y. Lianshan, X. Jingmang, C. Rong, Longitudinal force measurement in
continuous welded rail with bi-directional FBG strain sensors, Smart Mater. Struct. 25 (2016) 015019.
17. A. Minardo, G. Porcaro, D. Giannetta, R. Bernini, L. Zeni, Real-time monitoring of railway traffic using slope-assisted Brillouin distributed sensors, Appl. Opt. 52 (2013) 3770-3776.
18. J. Buggy, S.W. James, S. Staines, R. Carroll, P. Kitson, D. Farrington, et al., Railway track component condition monitoring using optical fiber Bragg grating sensors, Meas. Sci. Technol. 27 (2016) 055201.
19. Deepika Sasi, Shimol Philip, Robin David, J. Swathi A review on structural health monitoring of railroad track structures using fiber optic sensors. Materials Today: Proceedings. Электронный журнал. URL:
https://www.researchgate.net/publication/349476382_ A_review_on_structural_health_monitoring_of_railroad _track_structures_using_fiber_optic_sensors#fullTextF ileContent Дата доступа (23.09.2023)
Structural monitoring of railway infrastructure using fiber optic sensors
Rumanovsky I.G., Nikitin N.A. Egorova A.V., Churuta E.S.
Pacific State University, Far Eastern Branch of the Russian Academy of Sciences
Railways are currently important for the implementation of logistics chains for the supply of goods and goods to various regions of Russia. Also in recent years, the intensity of passenger transportation by rail has increased significantly. The use of railway transport under conditions of extreme work and environmental influences makes it very sensitive to man-made and natural influences. Therefore, monitoring the technical condition of railway track structures is very important to ensure the safety of railway structures, in order to prevent catastrophic accidents, as well as significantly reduce maintenance costs. Currently, for monitoring the technical condition of the railway network, fiber optic sensors (FOS) are increasingly used due to advantages such as reduced size, resistance to electromagnetic interference, light weight, corrosion resistance and the ability to be integrated into existing structures. VOS provide early diagnosis and determination of the characteristics of mechanical damage by measuring the stress-strain state of structures in real time, this makes it possible to promptly eliminate emerging defects and prevent structural failures. Thus, fiber optic sensors can be considered an important tool for the detailed study of railway track structures. This article outlines the fundamental concepts of modern fiber optic systems. An analysis of their practical application in the analysis of railway track structures has also been carried out. In particular, special attention is paid to the use of fiber optic sensors to analyze the technical condition of rails, concrete sleepers, as well as ballast, railway components, railway subgrades, railway tunnels and bridges, as well as structures prone to landslides. Simplicity, immunity to corrosion and electromagnetic interference, the ability to probe over long distances; The non-destructive testing and robustness of VOS signals make them a common and useful approach to structural monitoring of railway structures. Keywords: monitoring, sensor, data transmission, stress, deformation, rails, diagnostics, Bragg grating, structural monitoring, fiber-optic sensor, railway roadbed, railway track structures, reflectometry, maintenance.
References
1. K. Dobney, C. Baker, A. Quinn, L. Chapman, Quantifying the effects
of high summer temperatures due to climate change on buckling and rail related delays in south-east United Kingdom, Meteorol. Appl. 16 (2009) 245-251.
2. M. Sogabe, K. Asanuma, T. Nakamura, H. Kataoka, K. Goto, M.
Tokunaga, Deformation behavior of ballasted track during earthquakes, Quarterly Report RTRI 54 (2013) 104-111.
3. C. Du, S. Dutta, P. Kurup, T. Yu, X. Wang, A review of railway
infrastructure monitoring using fiber optic sensors, Sens. Actuate. A Phys. (2019), https://doi.org/10.1016/j.sna.2019.111728.
4. Luca BianchiniCiampolia, Alessandro Calvia, Emanuele Olivaa,
Test-site operations for the health monitoring of railway ballast
using groundpenetrating radar, Transp. Res. Procedia 45 (2020) 763-770.
5. L.J. Bond, S.R. Doctor, J.W. Griffin, A.B. Hull, N. Malik, Damage
assessment technologies for prognostics and proactive management of materials degradation, Nucl. Technol. 173 (2011) 46-55.
6. C.K.Y. Leung, K.T. Wan, D. Inaudi, X. Bao, W. Habel, Z. Zhou, et
al., Review: optical fiber sensors for civil engineering applications, Mater. Struct. 48 (2015) 871-906.
7. P.A. Fomitchov, S. Krishnaswamy, Response of a fiber Bragg grating ultrasonic sensor, SPIE2003, p.8.
8. 8. K.O. Hill, G. Meltz, Fiber Bragg gratifying technology fundamentals and overview, J. Lightwave Technol. 15 (1997) 1263-1276.
9. 9. W.J. Stephen, P.T. Ralph, Optical fiber long-period grating
sensors: Characteristics and applications, Meas. Sci. Technol. 14 (2003) R49.
10. A. Jacques, S. Li-Yang, C. Christophe, Tilted fiber Bragg grating sensors, Laser Photonics Rev. 7 (2013) 83-108.
11. X. Zhang, Y. Lu, F. Wang, H. Liang, Y. Zhang, Development of fully-distributed fiber sensors based on Brillouin scattering, Photonic Sensors 1 (2011) 54 - 61.
12. X. Bao, L. Chen, Recent progress in distributed fiber optic sensors, Sensors 12 (2012) 8601.
13. W. Nan, Z. Xiaotian, T. Ye, F. John, M. Michael, N. Christopher, et al., An ultrafast fiber optic pressure sensor for blast event measurements, Meas. Sci. Technol. 23 (2012) 055102.
14. X. Zou, A. Chao, Y. Tian, N. Wu, H. Zhang, T.-Y. Yu, et al., An experimental study on the concrete hydration process using Fabry-Perot fiber optic temperature sensors, Measurement 45 (2012) 1077-1082.
15. X. Zou, A. Chao, N. Wu, Y. Tian, T. Yu, X. Wang, A novel Fabry-Perot fiber optic temperature sensor for early age hydration heat study in Portland cement concrete 2013.
16. W. Ping, X. Kaize, S. Liyang, Y. Lianshan, X. Jingmang, C. Rong, Longitudinal force measurement in continuous welded rail with bidirectional FBG strain sensors, Smart Mater. Struct. 25 (2016) 015019.
17. A. Minardo, G. Porcaro, D. Giannetta, R. Bernini, L. Zeni, Realtime monitoring of railway traffic using slope-assisted Brillouin distributed sensors, Appl. Opt. 52 (2013) 3770-3776.
18. J. Buggy, S.W. James, S. Staines, R. Carroll, P. Kitson, D. Farrington, et al., Railway track component condition monitoring using optical fiber Bragg grating sensors, Meas. Sci. Technol. 27 (2016) 055201.
19. Deepika Sasi, Shimol Philip, Robin David, J. Swathi A review on structural health monitoring of railroad track structures using fiber optic sensors. Materials Today: Proceedings. Electronic journal. URL:
https://www.researchgate.net/publication/349476382_A_review_ on_structural_health_monitoring_of_railroad_track_structures_u sing_fiber_optic_sensors#fullTextFileContent Access date (09/23/2023)
О *
О X
о
s
s *
8)
с т ■и о s т о а г
о т
и 8)
