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1. (WO2017093741) DISTRIBUTED FIBRE OPTIC SENSING FOR MONITORING RAIL NETWORKS
Latest bibliographic data on file with the International Bureau

Pub. No.: WO/2017/093741 International Application No.: PCT/GB2016/053783
Publication Date: 08.06.2017 International Filing Date: 01.12.2016
IPC:
G01H 9/00 (2006.01) ,B61L 1/16 (2006.01) ,B61L 25/02 (2006.01)
G PHYSICS
01
MEASURING; TESTING
H
MEASUREMENT OF MECHANICAL VIBRATIONS OR ULTRASONIC, SONIC OR INFRASONIC WAVES
9
Measuring mechanical vibrations or ultrasonic, sonic or infrasonic waves by using radiation-sensitive means, e.g. optical means
B PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
61
RAILWAYS
L
GUIDING RAILWAY TRAFFIC; ENSURING THE SAFETY OF RAILWAY TRAFFIC
1
Devices along the route controlled by interaction with the vehicle or vehicle train
16
Devices for counting axles; Devices for counting vehicles
B PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
61
RAILWAYS
L
GUIDING RAILWAY TRAFFIC; ENSURING THE SAFETY OF RAILWAY TRAFFIC
25
Recording or indicating positions or identities of vehicles or vehicle trains or setting of track apparatus
02
Indicating or recording positions or identities of vehicles or vehicle trains
Applicants:
OPTASENSE INC. [US/US]; 3350 Scott Blvd., Bldg.1 Santa Clara, California 95054, US
OPTASENSE HOLDINGS LIMITED [GB/GB]; Cody Technology Park Ively Road Farnborough Hampshire GU14 0LX, GB (KN)
Inventors:
COLE, Stephen Patrick; US
Agent:
DAVIES, Philip; GB
Priority Data:
62/261,49001.12.2015US
Title (EN) DISTRIBUTED FIBRE OPTIC SENSING FOR MONITORING RAIL NETWORKS
(FR) DÉTECTION DISTRIBUÉE PAR FIBRES OPTIQUES POUR SURVEILLER DES RÉSEAUX FERROVIAIRES
Abstract:
(EN) This application describes methods and apparatus for monitoring of rail networks using fibre optic distributed acoustic sensing (DAS), especially for condition monitoring. One method involves taking (902) a first data set corresponding to measurement signals from a plurality of channels of at least one fibre optic distributed acoustic sensor (100) having a sensing fibre (101) deployed to monitor at least part of the path of the rail network (201). The first data set corresponds to measurement signals acquired as a train (202) passed along a first monitored section of the rail network. The method involves identifying (903) a speed of the train through the first monitored section and dividing (904) the first data set into a plurality of time windows. Each time window contains a different subset of the first data set, with the measurement signal for each successive channel in a time window being delayed with respect to the previous channel by a time related to the identified train speed. For each time window, any appropriate time shift is identified (905) and applied (906) to the measurement signals for a channel so as to substantially align the measurement signals of the channels within the time window. The data from the time windows is then combined (907) after any time shifts have been applied to form an aligned first data set; and a characteristic train signal is derived (908) from the aligned first data set. The characteristic signal may be removed from the aligned first data set (1007) to leave remainder data. The characteristic trains signal and/or remainder data may be analysed for condition monitoring.
(FR) L'invention concerne des procédés et un appareil de surveillance de réseaux ferroviaires utilisant une détection acoustique distribuée par fibres optiques (DAS), en particulier pour la surveillance de l'état. Un procédé consiste à prendre (902) un premier ensemble de données correspondant à des signaux de mesure provenant d'une pluralité de canaux d'au moins un capteur acoustique distribué par fibres optiques (100) ayant une fibre de détection (101) déployée pour surveiller au moins une partie du trajet du réseau ferroviaire (201). Le premier ensemble de données correspond à des signaux de mesure acquis lorsqu'un train (202) est passé sur une première section surveillée du réseau ferroviaire. Le procédé consiste à identifier (903) la vitesse du train par l'intermédiaire de la première section surveillée et à diviser (904) le premier ensemble de données en une pluralité de fenêtres temporelles. Chaque fenêtre temporelle contient un sous-ensemble différent du premier ensemble de données, le signal de mesure pour chaque canal successif dans une fenêtre temporelle étant retardé par rapport au canal précédent d'une durée associée à la vitesse de train identifiée. Pour chaque fenêtre temporelle, tout décalage temporel approprié est identifié (905) et appliqué (906) aux signaux de mesure pour un canal de manière à aligner sensiblement les signaux de mesure des canaux dans la fenêtre temporelle. Les données provenant des fenêtres temporelles sont ensuite combinées (907), après que tout décalage temporel a été appliqué, pour former un premier ensemble de données alignées ; un signal de train caractéristique est dérivé (908) du premier ensemble de données alignées. Le signal caractéristique peut être supprimé du premier ensemble de données alignées (1007) pour laisser des données restantes. Les signaux de trains caractéristiques et/ou les données restantes peuvent être analysés pour la surveillance d'un état.
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Publication Language: English (EN)
Filing Language: English (EN)
Also published as:
CA3006429AU2016363995EP3384253CN108603785US20180354534