[发明专利]一种海底电缆风险事件识别系统及方法

说明书

本发明公开了一种海底电缆风险事件识别系统及方法，包括：构建海底电缆的故障模拟实验模型，并进行海底电缆的风险事件的实验，获得海底电缆发生故障时的特征信息；根据海底电缆发生故障时的特征信息，基于混合神经网络建立海底电缆风险事件识别模型；根据当前时刻的海底电缆的特征信息，通过海底电缆风险事件识别模型判断当前时刻的海底电缆是否存在故障，识别当前时刻海底电缆所发生的故障对应的风险事件的类别，生成海底电缆的故障分析报告。本发明通过多个准分布式光栅光纤传感器对海底电缆实时监测，通过海底电缆风险事件识别模型，实现海底电缆的故障判断以及海底电缆的风险事件的识别，达到海底电缆故障预警的效果。

技术领域

本发明属于海洋观测技术领域，具体涉及一种海底电缆风险事件识别系统及方法。

背景技术

海底电缆已成为远距离跨海能源传输和新能源规模化利用的桥梁纽带和关注焦点。建立海底电缆的标准体系，开发新型海底电缆的制造技术，高海况条件下施工技术和高精度检测技术，是系统解决未来更发长度，更大深度，更高精度海上工程作业难题的核心和关键。提高海底电缆风险故障的检测技术是其中重要的一环，因此，发展海底电缆安全检测技术对于支撑和保障能源安全及社会经济可持续发展具有十分中大的战略意义。

在海底电缆铺设后，电缆会受到人为和自然两方面的损害而容易出现运行安全问题。据历史数据统计，人类活动造成90％以上的海底电缆故障，而其中的三分之一是锚害。IEEE海底电缆铺设规范也把锚害列为人为灾害之首。船锚对海缆的破坏方式主要有两种：一是以一定速度下落的船锚侵彻海缆上方的敷埋淤泥层，直接刺断海缆；一是船锚侵彻到海缆周围的海床中，在起锚时钩挂海缆将海缆拖断。)自然损害包括：洋流和潮汐引起的移位和摆动、电缆护管及岩石与缆体之间摩擦造成的磨损、海水侵蚀等。

海底电缆风险事件模拟实验因为其实际操作起来的复杂性和困难性，许多学者在做的时候通常都是利用仿真软件做风险事件模拟分析，没有作实际实验，所以研究一项海底电缆风险事件模拟的方法和一个进行模拟实验的装置尤为重要，这有利于模拟海底电缆的实际工作环境，对后面的风险故障分类识别和分析的进行打下良好的基础。

光纤布拉格光栅(Fiber Bragg Grating，FBG)传感器已经迅速成为优良传感器元件，能够测量温度，应变和压力等多种物理量。它具有灵敏度高，不受电磁干扰，防水性能好，体积小，重量轻，可靠性高，可埋入复合材料等优点。因此其被广泛应用各个领域，有桥梁工程，航空航天，海洋监测，电力工程，生物医学等领域。

卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，其具有表征学习的能力，可以进行监督学习和非监督学习，常用于特征提取和分类任务；长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory)是一种时间递归的神经网络，适用于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的事件。

发明内容

本发明的目的是提供一种海底电缆风险事件识别系统及方法，以解决现有技术中所存在的一个或多个技术问题，至少提供一种有益的选择或创造条件。

本发明解决其技术问题的解决方案是：提供一种海底电缆风险事件识别系统，包括：故障模拟实验模型、光纤传感单元、水声通讯机、光栅解调仪、处理单元、重构单元和风险事件识别单元；

所述故障模拟实验模型用于模拟海底电缆发生故障时对应的风险事件；

所述光纤传感单元沿海底电缆的轴向固定，所述光纤传感单元用于感测海底电缆在发生故障时的第一场信息和海底电缆在当前时刻的第二场信息，所述场信息的类型为温度场信息、应变场信息、振动场信息、位移场信息；

所述水声通讯机放置在故障模拟实验模型中并与所述光纤解调仪连接，所述光纤传感单元通过水声通讯机将所述第一场信息或第二场信息以光纤数据的形式传输至光纤解调仪；