JPH02201133A - 分布形光ファイバセンサのセンシング方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野１ 本発明は光ファイバの後方散乱光を利用した、分布形光
ファイバセンサのセンシング方法に関するものである。

［従来の技術］ 光ファイバーｇＪから光パルスを入射し、後方散乱光を
検出するＯ　Ｔ　Ｄ　Ｒ（Ｏｐｔｉｃａｌ　ＴｉＩｅ　
Ｄｏｎａ＋ｎＲｅｆ　Ｉｅｃｔｏｎｅｔｒｙ）手法を用
いた分布形センサがある。

特に温度センサとして後方散乱光の中でもレーレ散乱や
ラマン敗乱光の利用が盛んである。即ち光ファイバの長
手方向各部ではその温度に対応した散乱が生じるので、
短時間幅のパルスを入射し、それが光ファイバを伝播し
て行く時に各部で発生する後方散乱光を入射ｒ４側で時
間変化として捕らえ、ファイバ中の光伝播速度を用いて
距離に換算すると、光ファイバに沿った各部の散乱光の
分布、即ち温度分布を求めることができる。

しかし、後方散乱光は極めて微弱であるため、光信号段
階やこれを電気信号に変換する時、或いは電気信号段階
において外雑の影響を受は易いこと、また散乱光発生は
確率過程によること等のために、単一パルスによる後方
散乱光のみでは、温度分布を求めることは出来ない、こ
のため、多数回の光パルスに対する受信信号のタイミン
グを合わせた平均値を求めることにより、光ファイバに
沿った温度を求める手法が採られる。このような多数回
の平均化処理は、ごく単純に光ファイバの損失を測定す
るための０ＴＤＲでも採用されており、１０４回程度の
レーレ散乱光の平均化処理を行っているのが普通である
。

温度検出のための後方散乱光のうち、ラマン敗乱光はレ
ーレ散乱光の約１／１０００程度の微弱光であるため、
ますます外雑及び確率過程の影響を受は易く、ある程度
の精度を確保するには１０６回以上の平均化処理を行う
必要が生じる場合がある。

光フアイバセンサの対象温度が時間的に安定している場
合には、必要回数の平均化処理を行った後、温度分布を
出力すれば十分な精度で測定が可能となる。

［発明が解決しよとする課Ｊ！ｌ！］ しかし、対象温度が所定の平均化処理を行うのに要する
時間内で変化する場合には、その時間内の平均温度とし
ては所期の精度で測定できるが、実際の対象物の温度と
の比較においては、大きな誤差を生じることになる。逆
に、短時間での温度変化にある程度追随した温度分布を
得る目的で平均化処理回数を減らすと、対象物の温度変
化にはある程度追随できるが、対象物の温度変化が小さ
いか一定温度が保たれている場合の測定精度が落ちる。

現用の各種０ＴＤＲ手法では、平均化処理回数を手動で
変更することは可能であるが、元来が処理時間と同等オ
ーダで刻々と時間変化する測定を対象とはしていないた
め、温度分布の測定等、特に時間変化を伴う物理量分布
を自動的に適確に測定することができない。

本発明の目的は、従来の後方数置光検出による測定の精
度と時間変化の把握という矛盾を解決し、時間変化に伴
い実質的に精度の高い分布形光ファイバセンサのセンシ
ング方法を提供することにある。

［課題を解決するための手Ｐｌ］ 本発明の分布形光ファイバセンサのセンシング方法は、
基本的には、位置及び時１ｍにより変化する物理量を光
ファイバの後方散乱光を利用して測定するセンシングシ
ステムにおいて、パルス入射光に対する後方散乱光をサ
ンプリングし、同一サンプリングタイミングに相当する
データを逐次多数回平均化処理するに当って、一連のサ
ンプリングと物理量の変化が時間的に緩やかな状態での
測定精度が高い平均化処理回数Ｎｏよりも回数が少ない
平均化処Ｆｌ！回数Ｎ＋　とを行って得たデータ群Ｄ１
を平均化処理選択手段に導き、該手段において、このデ
ータ群Ｄ１をその直前に得ている主データ群Ｄｏとを対
応するデータ毎に対比して差分ΔＤを作成し、その差分
ΔＤを判定レベルと比較し、差分ΔＤと判定レベルより
の大小関係により、物理量の変化が時間的に緩やかな状
態のときは、上記Ｎ１回処理のデータ群Ｄ１とその直前
に得ている主データ群Ｄｏの回数の重味を考慮した平均
化処理により新たなデータ群を得て、これを新たな主デ
ータ群として測定を行い、物理量の時間変化が急激な状
態のときは、上記Ｎ１回処理のデータ群Ｄ１を新たな主
データ群として測定を行うものである。

より好ましい形態としては、判定レベルを５１３２　　
（Ｓｌ　＜Ｓ２　）の２種とし、Ｎ１回処理のデータ群
Ｄ＋　とその直前に得ている主データ群ＤＯとを対比し
て得た上記差分ΔＤを判定レベルＳ＋８２と比較し、Δ
Ｄ＜３＋のときには、Ｎ１回処理のデータ群Ｄ＋　とそ
の直前に得ている主データ群の回数の重味を考慮した平
均化処理により新たなデータ群を得て、これを新たな主
データ群とし、物理量の変化が時間的によりＭやかな状
態での高精度認定を行い、またΔＤ＞８２のときは、Ｎ
１回処理のデータ群を新たな主データ群として、物理量
の時間変化がより急激な状態での高精度測定を行い、更
にＳ１≦ΔＤ≦Ｓ２のときには、その継続性により上記
いずれかの処理により、新たなデータ群を得て、物理量
の時間変化が中間的な状態での高精度測定を行う、この
場合、判断レベルの設定は、定常状態での理論上の測定
誤差として、Ｎ１回処理時の誤差に１とＮｏ見回処理時
誤差ＫＯとの間に、Ｋ＋　ｃｃ（Ｗ”；）”ＷＴ　−Ｋ
ｏが成り立つ関係において、上記判断レベルをＳｌ　＝
Ｋｏ　。

Ｓ２　＝に＋　と設定することができる。

［作用］ 平均化処理選択手段は、０ＴＤＲ信号の平均化処理回数
を比較的少ない一定回数とする、即ち短時間毎に現信号
を得る、ということにより、現信号と、記憶されている
その直前のデータとを比較し、現データ作成の平均化処
理回数を選択する。

それによって物理量の時間変化のＭ肉を的確に把握する
と共に、刻々の変化を最も高い精度で測定することを可
能にする。

平均化処Ｐｌ！選択手段がなければ、物理量の変化が時
間的に緩やかな状態での測定精度が高い平均化処理回数
Ｎｏにより処理すると、物理量の時間変化が急激な状態
に追随することが元来困難となる。しかし、このような
状態のときは、本平均化処理選択手段が、データ群Ｄ１
とその直前に得ている主データ群Ｄｏとの差分ΔＤを判
定レベルに対する大小関係より、物理量の変化が時間的
に緩やかな状態と判定する。そして、上記Ｎ１回処理の
データ群Ｄ１とその直前に得ている主データ群Ｄｏの回
数の重味を考慮した平均化処理により新たなデータ群を
得て、これを新たな主データ群として測定を行う、この
なめ、物理量の時間変化が急激な状態に追随することが
できるようになる。

一方、平均化処理回数Ｎｏよりも回数が少ない平均化処
理回数Ｎ１は、元来平均化処理回数ＮＯの場合よりも測
定精度が落ちるが、平均化処理選択手段が、上記差分Δ
Ｄの判定レベルに対する大小関係より、物理量の時間変
化が急激な状態であるときを捕らえ、そのときだけ上記
Ｎ１回処理のデータ群Ｄ１を新たな主データ群として測
定を行わせる。このため、全体の測定精度が低下せず、
且つ、物理量の時間変化が急激な状態にも追随できるこ
ととなる。

［実施例］ 先ず、温度計測上の矛盾を具体例で示す。

測定対象物がプラント配管システムであるとし、その中
のある点の温度が、第６図の実線で示すような時間変化
をしたとする。

平均化処理回数が８０回のときの処理タイミングが図中
のａ　ｒ　＊　ａ　２・・・ａ、、平均化処理回数がＮ
１回（Ｎｏ　＞Ｎ＋　）の時の処理タイミングが１）ｌ
　、　　ｂｉ　−”　　ｂｍ　とする、　ａ　（〜ａ　
ｍで測定される温度は図中の黒丸と一点鎖線で示すよう
な階段状の変化を示し、またｂ１〜ｂ、の温度はＸ印と
破線で示すような変化を示すことになる。

第６図中、５０℃付近がプラント正常運転の状態であり
、常時はこれを±１℃の精度で制御しており、この制御
系が誤動伴をしたとき、７０℃を越えると［異常」とし
て運転停止し、１００℃を越えると「危険」として警報
を出すことになっている。

また、平均化処理回数はＮｏ＝１０’で、これにより温
度測定誤差ＫＯが±１℃未満に保たれている。一方、平
均化処理回数がＮ＋＝１０’では、統計処理の考え方か
ら、ランダムな雑音に基づく誤差がｎ−］１Ｇに比例す
るので、測定誤差に＋は±３℃となる。

このような状況で、常時の運転制御を正確に行うため、
Ｎｏ回の平均化処理（測定誤差ＫＯが±１゛Ｃ）を行っ
ていると、８２時点では７０’Ｃ未満であるので「異常
」が検出できず、本来危険となる１００℃に近い８３時
点でようやく「異常」を検出し、更にその後に「危険」
を検知することになり、「異常」　「危険」に対する処
理が手遅れとなる。

一方、Ｎ１回平均化処理をしていると、正常時の測定誤
差かに＋　　（−±３℃）となるため、±１℃の制御が
不可能となる。しかし、ｂａ時点で「異常」を検出し、
ｂｚｏ時点で「危険」を検出することができる。尚、測
定誤差を（’Ｆうので、これらの検出時点がそれぞれｔ
）１．ｂ２＋となることもあり得るが、いずれにしても
８０回の平均化処理をしている場合の処理タイミングａ
　）　＋　ａ　４よりも遥かに早く検出可能である。

上記不都合に対し、以下に述べる本発明の実施例によれ
ば、正常時にはＮｏ回の平均処理と同等の測定誤差Ｋｏ
を確保でき、かつ異常な温度上昇に対してはＮ１回と同
等の早さで、これを検出することが可能となる。

以下、本発明の実施例の内容を詳述する。

第１図に示すように、０ＴＤＲ装置１、平均化処理選択
回路２、温度分布演算・表示回路３．光フアイバセンサ
４を主構成要素としており、次のような処理を行う。

先ず、０ＴＤＲ装置１では、Ｎ１回の平均化処理（測定
誤差に１は例えば±３℃）によるデータ群（場所による
変化）を基礎とする。このデータ群を０ＴＤＲ装置１の
出力とし、本発明の主体となる平均化処理選択回路２へ
入力する。

平均化処理選択回路２では、以下のような判定処理によ
り、適確な温度分布のためのデータを得る。尚、ここで
平均化処理回数ＮＯとＮ１　（Ｎ＋＜Ｎｏ　）は、Ｎｏ
　＝ＭＮ＋　　（Ｍは２以上の整数）の関係にあり、従
って、平均化処理回数Ｎｏによる測定誤差Ｋｏは、０Ｔ
ＤＲ装置１のＮ１回の平均化処理の測定誤差に１よりも
高く、例えば±１℃であるとする。

第２図を参照しながら、平均化処理選択回路２の判定処
理の仕方を説明する。

（１）今回、０ＴＤＲ装置１から平均化処理回数Ｎ＋（
ＮＩＰ誤差に＋　）に基づいて得られたデータ群を受け
た時、各位置に対応したデータ毎に、その直前の最新主
データ群と比較する（第２図のステップ■）。

（２）　１１Ｉ定誤差を含めた温度変化に関し、予め２
つのレベル３１　　Ｎ２　　（Ｓｔ　＜Ｎ２　）を設定
しておき、データ間の変化幅ΔＤにより、ΔＤ＜Ｓｔの
場合、ΔＤ＞Ｓ２の場合、Ｓ１≦ΔＤ≦８２の場合とい
う３ケースに分ける（第２図のステップ■） ゲース１；ΔＤ＜Ｓｔの場合 全てのデータ間でΔＤ＜Ｓｔのときは、温度変化が緩慢
であり、異常温度変化の可能性が小さいので、正常時の
精確な温度演算処理をする。即ち、最新の主データ群と
今回のデータ群の各位置に対応したデータ毎に平均化処
理を行い、それを最新の主データ群とすると共に（第２
図のステップ■■■）、全ての指定ポイントを解除する
（第２図のステップ■■■）、「指定ポイント解除」と
は、それまで設定されていた後述するケース２．ゲース
３の（ｉ）ｃ目）で校定される指定ポイントを全て無と
し、「継続性無し」とすることである、平均化処理（第
２図のステップ■）における新たな主データ群の作成方
法についての詳細は後述する。

ケース２：ΔＤ　＞　Ｓ　２の場合 対象とする場所で一点でもΔＤ＞Ｓ２のときは、急激な
温度変化が生じた可能性が高いので、異常な温度上昇と
してのＭＸ処理をする。即ち、今回のデータ群のみで、
その回数重味分を考慮した平均化処理を行い、これを最
新主データ群とすると共に（第２図のステップ■■■）
、ΔＤ＞Ｓ２を満したポイント（複数個ら有り得る）を
指定ポイントとして設定する（第２図のステップ■■■
）。

ここで「指定ポイント」は、長手方向の各ポイントに相
当する時間サブリング毎の各データの順序番号のうち、
その番号のデータが本ケース２におけるΔＤ＞Ｓ２の条
件を満たした場合に、その順序番号を指定ポイントとす
る（複数個の場合も有る）。

ケース３；Ｓ１≦ΔＤ≦Ｓ２の場合 対象とする場所で一点でらＳ１≦ΔＤ≦８２のときは、
急激な温度変化が生じた可能性はあるが、測定誤差によ
るばらつきのため、正常状態を誤って温度変化があるか
のようなデータとなった可能性もある。そこで、両者の
いずれであるかを判定するための演算処理をする。即ち
、 ｍ指定ポイントが校定されていないとき、あるいは今回
Ｓ１≦ΔＤ≦Ｓ２を溝たしたポイントと指定ポイントが
全く一致しないときには、急激な温度変化によるのでは
なく測定誤差に起因するとみなし、ケース１と同じ考え
方で、今回のデータ群を加えて平均化処理を行い（第２
図のステップ■■■■■）、これを最新主データ群とす
ると共に（第２図のステップ■■）今回Ｓｌ≦ＤＯ≦８
２を満たしたポイントを指定ポイントとして設定する（
第２図のステップ■■■）、［指定ポイント」は、長手
方向の各ポイントに相当する時間サブリング毎の各デー
タの順序番号のうち、今回Ｓ１≦Ｄｏ≦８２を満たしな
順序番号を指定ポイントとする。

（１１）指定ポイントが設定されており、今回Ｓ１≦Δ
Ｄ≦Ｓ２を満たしたポイントと指定ポイントが１組以上
一致したときは、その位置で急激な温度変化の傾向が続
いているとみなし、それを新たな指定ポイントとして設
定すると共に（第２図のステップ■■［相］［相］■）
、ケース２と同じく今回のデータ群のみで、その回数重
味分を考慮した平均化処理を行い、これを最新主データ
群とする（第２図のステップ［相］■■）、ここでは、
指定ポイントは複数の場合があり得る。

（３）以下、（１）〜（２）を繰り返す、かくして平均
化処理選択回路２で最新主データ群を得る。

この最新主データ群を用いて、温度分布演算・表示回路
３により、適宜温度分布を得る。尚、ケース１（ΔＤ＜
３＋　）の場合は、後述のしく新たな主データ群を作る
べくなされるＮ１回処理データ群の平均化処理回数）が
Ｌ＝　２〜Ｍの任意の所で温度分布を得れば良く、Ｌ＝
Ｍ以降はＮｏ回相当の平均化処理回数でデータを得る。

ここで、ケース１〜ゲース３の平均化処理で新たな主デ
ータ群を作るときは、次のようにして行う。

（４）ケース１及びケース３の（ｉ）の場合、即ち第２
図のステップ■■の場合には、それまでの主データ群が
Ｎ１回処理データ群のＬ回分の平均化処理からなってい
るとすると、 （（それまでの主データ群の多値）ＸＬ十（今回のＮ１
回処理のデータ群の多値））／（Ｌ＋１ン という（Ｌ＋１＞回分の平均化処理を行って作る。

Ｌ＝Ｍの場合には、ＬをＭ−１としてＭ回分の平均化処
理により作る。

（５）一方、ケース２及びケース３の（ｉｉ）の場合、
即ち第２図のステップ■の場合には、今回のＮ＋回処理
のデータ群により、そのまま新たな主データ群を作る。

以上の０ＴＤＲ装置の処理、上記（１）〜（３）の処理
を、上記（４）（５）の条件で実行すると、以下のよう
な効果が得られる。

（ａ）測定誤差を含めて温度変化がＳＩ相当以下の場合
（ケース１の場合）には、Ｎ０回平均化処理相当、即ち
測定誤差Ｋｏ　　（例えば上記±１℃）以下の高精度で
温度測定ができる。

（ｂ）　ｌ定誤差を含めて温度変化が８２相当以上の場
合（ケース２の場合）には、Ｎ１回処理の時間、即ちＮ
ｏ回処理の場合の１／Ｍの短時間で温度変化を把握でき
、またその実質的測定精度をＮｏ回処理で後刻に測定さ
れるはずのものより小さくすることができる。

（ｃ）　ｉｌｌ定誤差を考慮すると、温度が変化してい
るか否か不確かであるＳｌと８２間になる場合（ケース
３の場合）では、その温度が変化する傾向が１回だけの
場合には誤差と見なし、その傾向が続いている（指定ポ
イントが一致）場合には、温度変化あつと見なして、そ
れぞれに適した平均化処理で、より高い精度の温度測定
ができる。

（ｄ）急激な温度変化が終息しつつあるときには、平均
化処理回数を増して、測定精度を高精度の測定誤差Ｋｏ
の状態へ近付けることができる。

ｆｅ）その時点の温度に相当する主データ群は１紐のみ
で済むので、温度分布演算回路に要する記憶呈が少なく
なる。尚、記憶装置の量が十分確保されている場合には
、Ｎ１回平均化処理による過去のデータ群（最大Ｍ組）
をそれぞれを記憶させておき、その中から適宜取り出し
て（４）（５）の平均化処理を行うことができる。

以上のように本発明によれば、時間的、場所的に変化す
る対象物の温度を、その状況に応じて精度よく測定する
ことが可能となる。

尚、上記の実施例の他、次のような方法を採ることもで
きる。

（１）平均化処理回数を３組以上、Ｎｏ　＞Ｎ＋　＞Ｎ
２・・・、あるいは判定レベルをＳｌ　、Ｎ２　、Ｎ３
・・・と設定しておき、Ｎ＋　、Ｎ２　　；Ｎ２　、Ｎ
３を用いて上記手法を適用し、その主データ群に対し、
Ｎｏ　、Ｎ１　；Ｓｌ　、８２を適用すること等により
。

更に測定精度且つ時間変化の検出を容易にすることがで
きる。

（２）平均化処理回数Ｎｏ　、Ｎ＋等は、上記例ではＮ
ｏがＮ１の整数倍として説明したが、必ずしも整数倍の
必要はない、但し、平均化処理を行うときその倍数を考
慮する必要はある。

（３）判定レベルをＳｌ　＜３２と設定したが、Ｓｌ　
＝３２とし、判定レベルを１つとすることもＴｉｌ能で
ある。この時、ケース３については、ΔＤ＝Ｓ＋　　（
＝８２）として扱うことができる。また、ΔＤ＝Ｓ＋　
をケース１あるいはケース２に含めて処理し、ケース３
の処理は省略することもできる。

（４）尚、一般的にはＳｌ　：Ｋｏ　、Ｎ２　’ｙＫ＋
（−Ｊゴ「「］７Ｎコー・Ｋｏ　）とすれば良いが、得
られた温度分布の使用目的によっては、Ｓ１≦８２で！
）る限りＳｌ　＞Ｋｏ　、Ｎ２　＞Ｋｌの任意の値を設
定することも可能である− 尚、Ｓｌ＜Ｋｏ、又はＮ２　＜Ｋｌとすると、平均化処
理回数に依存する誤差分内となり、ケース１〜ケース３
の繰り返しに不都合が生じる場合があるので、その選定
は慎重に行わなければならない。

（５）ＯＴＤＲ装置１の入力としては、ラマン散乱光（
複数）、レーレ散乱光のいずれか、あるいはそれらの複
数を用いることができ、また、入力光あるいは入力光レ
ベル間の演算そのものをデータとするか、それぞれ温度
に換算した後のものをデータとすることや、０ＴＤＲ装
置１あるいは平均化処理選択回路２又は温度分布演算出
力回路３を適宜複数個用いること等の点にも限界がなく
、本発明の精神の範囲内で任意に変えることができる。

尚、本発明は後方散乱光を用いた分布形温度センサに関
するものとして記述したが、その他、歪。

応力２曲げ、電磁界等、サンプリングと平均化処理によ
り、場所的に、時間的に変化する対象量を測定すること
に応用できることは明らかである。

次に、本発明の具体例を第３図の試作品を用いて説明す
る。

第３図において、０ＴＤＲ装置１の中味は、概略、パル
スレーザ発光源１１、光合分波器（或いは光分岐器）１
２．１３、ストークス光とアンテイストークス光分離用
フィルタ１４、受光器１５、増幅・平均化処理回路１６
から成っており、ストークス光、アンチストークス光に
ついての演算をなす温度分布演算回路５が接続される。

尚、発光パルスとサンプリングのタイミングを整合する
ために、増幅・平均化処理回路１６とパルスレーザ発光
源１１間も結ばれている。

今回の試作では、０ＴＤＲ装置１による平均化早埋凹数
Ｎ１を１０５回とした。距離の分解能１ｍを得るため、
光フアイバセンサ４中の光速２００ｍ／′μｓに基づい
て、サンプリング間隔をＩｏｎｓとした。また発光パル
ス間隔を５０μｓ、センサ長を２０００ｍとした。

このような装置により、温度−２０℃から１５０℃の範
囲で時間的に変化しない状態で実測したところ、測定温
度の精度は±３．４℃であることが確認できた。即ち、
５０μｓ　Ｘ　１０’回＝５秒毎に、２０００点の温度
が±３．４℃の精度で測定されたことになる。

一方、平均化処理選択回路２の中味は、主データ群と指
定ポイント等の記憶装置２１、データ比軸器２２を主体
としており、今回の検討ではＮｏ　＝１．５　ｘｔＯ’
回、Ｓ＋＝１℃、５２＝４℃と設定した。

前述の性能の０ＴＤＲ装置１と温度分布演算回路５に平
均化処理選択回路２を接続し、時間的に変化しない状態
での温度分布を測定したところ、その精度は約±０．９
°Ｃであることが確認できた。

このときの平均化処理回数は自動的に１．５　ｘ１０’
が選択された。

即ち、７５秒毎に２０００点の温度が±０，９℃の精度
で測定されたことになる。

次に、２０００ｍの光フアイバセンサ４の一部をヒータ
上に密着させておき、その温度を第４図のように変化さ
せた。このとき０ＴＤＲ装置１の平均化処理回数を一定
値１０５回（手法■）及び１０′回（手法■）とし、第
３図の平均化処理選択回路２を使用せずに測定した場合
のその部分の測定結果を、それぞれ第４図にＸ印及び・
印で示した。そして、本発明による平均化処理選択回路
を使用したとき（手法■）の測定結果をＯ印で示した。

尚、この場合温度変化の激しい時間帯は５秒毎のデータ
が、温度変化の小さい時間帯は７５秒間の平均処理のデ
ータが出力されることになる。

その間は直前のデータがそのまま成り立つと見なせる。

このようにして得られた上記３つの測定手法ｌ、■、■
によるＡＢＣＤ各時点（第４図）での温度を、ヒータの
温度（真値）と比較して、第５図に示す、定常時のＡ、
Ｄ点では手法■、■の精度が良好で、手法Ｉでは最大３
．１℃の誤差が生じ、変化時のＢ点あるいは０点では手
法■の誤差が７．６°Ｃにも達するのに対し、千法工で
は２．１℃、手法■では２．２°Ｃに納まっており、総
合的に手法■の秀れていることが確認できた。

［発明の効果］ 以上のように本発明によれば、平均化処理選択手段によ
って、データ群Ｄ１とその直前に得ている主データ群Ｄ
Ｏとの差分ΔＤの判定レベルに対する大小関係より、物
理量の変化が時間的に綬やかな状悪か、或いは時間変化
が急激な状態にあるかが判定され、それぞれに応じた適
切な主データ群に基づいて測定が行われる。このため、
従来の後方散乱光検出による測定の精度と時間変化の把
握という矛盾が解決され、時間的、場所的に変化する対
象物の温度を、その状況に応じて精度よく測定すること
ができる。

−本の光ファイバで、それに沿った多点の物理量が一度
に測定できる分布形光ファイバセンシングシステムは、
それ自体従来にない工業的、経済的効果を生み出すこと
は明らかである。しかし、現実の工業分野では定常状態
のみならず過度変化状態の把握、あるいは突発的な異常
状態の把握も併せて、極力精度よく行うことが望まれる
。この点に関し本発明は極めて大きな効果を発揮し、分
布形光ファイバセンサの適用分野を拡げ、多くの産業分
野に適合し得る高性能のセンシングシステムの構築を可
能にする。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の基本構成図、第２図は本発明の方法に
おける主要部の平均化処理選択回路の処理手順を示す図
、第３図は本発明に基づき試作した装置の構成図、第４
図はその装置を用いて得られた高精度の温度変化測定結
果を示す図、また第５図はその具体的数値データを示し
た図、第６図は従来のセンシングシステムの動作説明図
である。 図中、１は０ＴＤＲ装置、２は平均化処理選択回路、３
は温度演算・表示装置、４はセンサ光ファイバ、５は温
度分布演算装置、１１はパルスレーザ発光源、１２．１
３は光合分波器或いは光分岐器、１４は光学フィルタ、
１５は受光器、１６は増幅・サンプリング・平均化処理
装置を示す。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、位置及び時間により変化する物理量を光ファイバの
   後方散乱光を利用して測定するセンシングシステムにお
   いて、パルス入射光に対する後方散乱光をサンプリング
   し、同一サンプリングタイミングに相当するデータを逐
   次多数回平均化処理するに当って、一連のサンプリング
   と物理量の変化が時間的に緩やかな状態での測定精度が
   高い平均化処理回数Ｎ＿０よりも回数が少ない平均化処
   理回数Ｎ＿１とを行って得たデータ群Ｄ＿１を平均化処
   理選択手段に導き、該手段において、このデータ群 Ｄ＿１をその直前に得ている主データ群Ｄ＿０とを対応
   するデータ毎に対比して差分ΔＤを作成し、その差分Δ
   Ｄを判定レベルと比較し、差分ΔＤと判定レベルよりの
   大小関係により、物理量の変化が時間的に緩やかな状態
   のときは、上記Ｎ＿１回処理のデータ群Ｄ＿１とその直
   前に得ている主データ群Ｄ＿０の回数の重味を考慮した
   平均化処理により新たなデータ群を得て、これを新たな
   主データ群として測定を行い、物理量の時間変化が急激
   な状態のときは、上記Ｎ＿１回処理のデータ群Ｄ＿１を
   新たな主データ群として測定を行うことを特徴とする分
   布形光ファイバセンサのセンシング方法。 ２、判定レベルをＳ＿１、Ｓ＿２（Ｓ＿１＜Ｓ＿２）の
   ２種とし、Ｎ＿１回処理のデータ群Ｄ＿１とその直前に
   得ている主データ群Ｄ＿０とを対比して得た上記差分Δ
   Ｄを判定レベルＳ＿１、Ｓ＿２と比較し、 ΔＤ＜Ｓ＿１のときには、Ｎ＿１回処理のデータ群Ｄ１
   とその直前に得ている主データ群の回数の重味を考慮し
   た平均化処理により新たなデータ群を得て、これを新た
   な主データ群とし、物理量の変化が時間的により緩やか
   な状態での高精度測定を行い、 またΔＤ＞Ｓ＿２のときは、Ｎ＿１回処理のデータ群を
   新たな主データ群として、物理量の時間変化がより急激
   な状態での高精度測定を行い、 更にＳ＿１≦ΔＤ≦Ｓ＿２のときには、その継続性によ
   り上記いずれかの処理により、新たなデータ群を得て、
   物理量の時間変化が中間的な状態での高精度測定を行う
   ことを特徴とする請求項１記載の分布形光ファイバセン
   サのセンシング方法。 ３、定常状態での理論上の測定誤差として、Ｎ＿１回処
   理時の誤差Ｋ＿１とＮ＿０回処理時の誤差Ｋ＿０との間
   に、Ｋ＿１∝√（Ｎ＿０／Ｎ＿１）・Ｋ＿０が成り立つ
   関係において、上記判断レベルをＳ＿１＝Ｋ＿０、Ｓ＿
   ２＝Ｋ＿１と設定することを特徴とする請求項２記載の
   分布形光ファイバセンサのセンシング方法。