一种基于分布式光纤声场的PCCP管道三维空间定位在线监测系统

    公开(公告)号:CN119986544A

    公开(公告)日:2025-05-13

    申请号:CN202411689734.5

    申请日:2024-11-25

    Applicant: 南京大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于分布式光纤声场的PCCP管道三维空间定位在线监测系统,包括信号处理模块、DAS系统,以及分布安装在PCCP管道内壁上的第一光缆、第二光缆和第三光缆;所述第一光缆、第二光缆和第三光缆的平均折射率一致,两两之间的相位差为120°;所述DAS系统解调得到由管壁、水或者空气传播的声波信号;所述信号处理模块根据振动信号特征分析得到振动源类型,基于多种路径传播的声波信号到达时间,计算得到振动源的纵向位置;再根据光缆接收到的经管壁传输的振动信号到达时间,结合光缆的截面位置,计算得到振动源的截面位置。本发明能够实时监测PCCP管道外部入侵、断丝,对外部入侵和断丝的位置进行精确定位。

    一种基于分布式光纤传感的PCCP断丝监测系统及方法

    公开(公告)号:CN116429785A

    公开(公告)日:2023-07-14

    申请号:CN202310421581.5

    申请日:2023-04-19

    Applicant: 南京大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于分布式光纤传感的PCCP断丝监测系统及方法,涉及光纤传感技术领域,所述PCCP断丝监测系统,包括:Sagnac干涉仪、Φ‑OTDR系统、双路回环系统和信号处理系统;Sagnac干涉仪,包括:第一激光器、第一光学耦合器、第一延迟光纤、法拉第旋转镜和第一光电探测器;Φ‑OTDR系统,包括:第二激光器、第二光学耦合器、声光调制器、环形器、第三光学耦合器和第二光电探测器;双路回环系统,包括:波分复用器和第二延迟光纤。本发明解决了PCCP断丝监测时存在的定位精度低、测频范围受限、存在探测死区、运算压力大的问题。

    基于高频率响应DAS系统的变压器局部放电监测方法

    公开(公告)号:CN116338388A

    公开(公告)日:2023-06-27

    申请号:CN202310250614.4

    申请日:2023-03-15

    Applicant: 南京大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于高频率响应DAS系统的变压器局部放电监测方法,包括:根据待监测的变压器的结构及布局,确定变压器局部放电监测方案并设计光纤布设网络;将光纤缠绕成光纤环,使光纤环均匀环绕在变压器表面;采用光纤跳线连接位于变压器上的光纤环和位于电磁屏蔽室内的DAS解调主机设备;开展前期变压器背景噪声监测,对变压器背景噪声进行标定;在变压器投入使用后,采用DAS解调主机设备实时监测变压器工作时的局部放电状态。本发明根据变压器结构和布局特性,在变压器表面粘贴对应的光纤环,通过与具有高频率响应范围的DAS主机设备配合,实现对变压器局部放电的监测。

    一种基于多马尔可夫链的内容推荐方法

    公开(公告)号:CN101826114B

    公开(公告)日:2012-05-09

    申请号:CN201010182844.4

    申请日:2010-05-26

    Applicant: 南京大学

    Abstract: 一种基于多马尔可夫链的内容推荐方法,利用用户的点击流信息建立马尔可夫模型,同时利用用户的背景信息建立用户关系矩阵。然后对相似的马尔可夫模型进行合并,并根据用户关系矩阵得到的相似用户集合的点击流对合并后的马尔可夫模型的零行进行稀疏项的填充。本发明为一种网络上的个性化信息推荐技术,根据用户的兴趣特点,行为,以及个人资料向用户推荐感兴趣的商品和信息,在庞大的数据中为用户推荐其所感兴趣的信息和商品,减少浏览的时间,同时解决的了协同推荐中用户评分项相对较少,并且有很多稀疏项的问题,提高了推荐的精确度。

    一种基于多马尔可夫链的内容推荐方法

    公开(公告)号:CN101826114A

    公开(公告)日:2010-09-08

    申请号:CN201010182844.4

    申请日:2010-05-26

    Applicant: 南京大学

    Abstract: 一种基于多马尔可夫链的内容推荐方法,利用用户的点击流信息建立马尔可夫模型,同时利用用户的背景信息建立用户关系矩阵。然后对相似的马尔可夫模型进行合并,并根据用户关系矩阵得到的相似用户集合的点击流对合并后的马尔可夫模型的零行进行稀疏项的填充。本发明为一种网络上的个性化信息推荐技术,根据用户的兴趣特点,行为,以及个人资料向用户推荐感兴趣的商品和信息,在庞大的数据中为用户推荐其所感兴趣的信息和商品,减少浏览的时间,同时解决的了协同推荐中用户评分项相对较少,并且有很多稀疏项的问题,提高了推荐的精确度。

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