相位敏感光时域反射（Φ-OTDR）技术在管道入侵预警领域有着突出表现，其中对于入侵事件的定位和识别是该领域研究的热点。近年来，基于神经网络的信号识别方法不断被提出，但这些方法大多忽视了事件的定位，在实际工程应用中需要人工的持续介入。基于输油管道入侵事件的安全预警问题，提出了一种基于深度学习的入侵事件自动识别和定位的方法。所提方法以图像目标检测思想为基础，以1 s时间、4 km空间距离的时空图作为目标检测网络的输入，并使用最大最小归一化、带通滤波和图像移位数据增强3种预处理方法，同时实现对入侵事件的定位和识别。实验结果表明，所提方法对地表捶打、地表挖掘和人为跳跃3种事件单次发生的平均召回率达到82.9%，精确率达到70.4%，基本能够满足工程上的需求。

鉴于常规的标识性气体监测方法在响应速度、测量精度、使用寿命、实时性、监测目标种类、测量范围和应用场合等方面相比激光吸收光谱技术存在不足, 本文以可调谐半导体激光吸收光谱技术为依托, 选取合适的无干扰激光吸收谱线, 阐述了工业管道抽取式、管道原位在线对射式、扩散探头式(全量程激光监测一体机形式与多点无源传感器探头形式)、无组织排放开放光路式等多种形式的监测方法。上述系统的测量结果显示: 抽取式可实现CO、CO2、O2等不同多组分气体的同时测量; 管道对射式实现了O2及10 μL/L以下CO的高精度在线测量; 探头式则以CH4测量为例实现了响应时间T90=15 s, 监测极限小于150 μL/L, 泄漏报警准确率达100%; 开放光路形式以天然气集气站场测量CH4、C2H2、C2H4三种气体为例实现了0误报的监测能力。上述分析结果表明, TDLAS技术应用于工矿安全生产及安全预警方面的标识性气体监测是完全实用、有效、准确、可靠的。

利用相位敏感光时域反射计(Φ-OTDR)分布式光纤测试系统对城市输水管道安全预警与泄漏定位方法进行研究。通过分析所获得的时域信号、信号功率谱、信息熵、空频能量分布、高通滤波等不同特性,对输水管道进行安全预警与泄漏定位。在对上述各种信号参数进行深入分析和比较的基础上,提出利用空频能量分布这一参数进行输水管道安全预警与泄漏定位是较为有效可靠的方法。实验表明,这一方法在2 km的测量范围内定位的误差小于10 m。

光纤振动预警系统可自动采集周边振动信号，面对大量复杂的振动信号，如何准确识别目标振源是系统研究的难点。针对光纤振动安全预警系统采集到的振动信号进行属性特征分析，建立相应的特征模型，并建立振源属性特征模型，包括识别下雨振源的能量信息熵模型，以及区分机械施工和车辆经过振源的基频稳定性模型等。通过振源识别算法，提高了振源类型识别的准确性。测试结果表明，特征模型的设计和选择合理，识别准确率高。

针对长输管道的实时监测和周界的安全预警, 建立基于双Sagnac干涉仪的分布式光纤传感安全预警系统, 包括双Sagnac干涉仪的光路系统和基于LabVIEW平台的控制与检测软件。分析了管道破坏和周界入侵等产生的外界扰动信号对光相位信号的调制原理和利用频域幅值法的定位原理, 并研究了脉冲扰动信号和连续扰动信号的过零数分布情况。基于以上原理, 开发了报警算法、定位算法和外界扰动类型判别算法软件, 并进行了实验研究。实验结果表明, 该安全预警系统可实现外扰动的实时监测、定位和扰动类型判别功能, 具有定位精度较高、运行稳定可靠、操作便捷等优点, 在工程中具有良好的应用前景。