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使用光纤推动安全和可再生能源:以用于碳固存,地下水测绘,地震检测以及北极多年冻土融化的监测
2020年10月29日    阅读量:1628     新闻来源:中国玻璃网 meesm.com    |  投稿

事实证明,光纤电缆是非常有用的科学传感器。劳伦斯伯克利国家实验室(Berkeley Lab)的研究人员对其进行了研究,以用于碳固存,地下水测绘,地震探测和监测北极多年冻土融化。


现在,他们已获得新的拨款,以开发用于两种新用途的光纤:监视海上风能运营和地下天然气存储中国建材网cnprofit.com


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“光缆有一个玻璃芯,可让您以光速向下发送光信号;当被监视的材料发生任何振动,应变或应力或温度变化时,该信息将被传送。在散射回来的光信号中,”伯克利实验室的科学家Yuyu Wu说,他是两个项目的负责人。


加州能源委员会已向伯克利实验室授予200万美元用于海上风能项目,并授予150万美元用于天然气项目。这两个项目均与加州大学伯克利分校合作,对于天然气项目,伯克利实验室还将与PG&E,Schlumberger和C-FER Technologies(加拿大公司)合作进行测试。


从变速箱故障到座头鲸运动


欧洲处于海上风电发展的最前沿。世界其他地区仅处于商业化的早期阶段,但发展迅速,包括美国的能源部(DOE)一直在支持该技术的开发。根据美国能源部2016年的一份报告,美国的海上风能资源丰富,有潜力提供目前美国发电总量的近两倍。


美国海上风电的优势之一是该资源接近密集的沿海人口。因此,与其他可再生能源(例如陆上风能和太阳能农场)相比,能源传输面临的挑战较小,由于房地产的可用性和成本,陆上风能和太阳能农场通常距离人口中心较远。


在加利福尼亚海岸外,海底陡峭下降,这使浮动风力涡轮机(唯一的选择是通过固定系泊缆将其拴在海底上,而不是传统的“固定底部”海上风力涡轮机)。但是,这项技术面临一些障碍,包括如何经济地对海洋中的远程装置进行维护和操作,以及如何监视地震或极端天气等灾害是否干扰了操作。


这是光缆进来的地方。


“变速箱是风力涡轮机中最昂贵的组件之一;变速箱也往往是最容易发生故障的部件,”同时也是伯克利实验室地球物理部负责人的吴说。“通常,在故障发生之前,由于增加或不规则的摩擦,它们会产生异常的振动或过热。我们打算使用光纤电缆来监测齿轮箱的振动,应变和温度信号,以查明发生问题的位置。”


将光纤电缆缠绕在整个变速箱上可以提供毫米级分辨率的3D变化图。“这可能有助于在早期阶段发现变速箱问题,这将在出现灾难性故障而导致整个涡轮机损坏之前触发紧急管理。”


Wu说,此外,该项目旨在探索如何将光缆用于检测海洋哺乳动物的活动。光纤信号的灵敏度可以区分出碰撞波和游动的鲸鱼荚。


他说:“海上风电的环境可持续发展至关重要。” “在大型海上风电场中,会有许多系泊缆线将涡轮机结构固定到海底。如果座头鲸游过,这些系泊缆线会对它们的活动产生什么影响?鲸鱼会产生独特的振动光纤传感器可以捕获的信号吗?如果我们能够追踪鲸鱼游过的信号,它将使我们能够评估海上风力发电机是否以及如何影响海洋哺乳动物。”


Wu补充说,他希望从海洋生物学家那里了解有关鲸鱼和其他海洋哺乳动物的更多信息,并寻求合作伙伴与他们合作以测试海洋中的传感器。


使地下气藏更安全


同样,吴和他的研究伙伴希望使用光缆来监测地下天然气储层的井眼。该钻孔用于从庞大的地下储层中注入和抽出天然气。像任何管道一样,这些钻孔会随着时间的流逝而退化和腐蚀。结论是2016年阿里索峡谷(Aliso Canyon)发生的大量煤气泄漏,成千上万的家庭不得不撤离房屋,这归因于井眼的腐蚀破坏。


因此,井下完整性对于地下天然气的安全存储至关重要。目前,大多数情况下使用侵入性,昂贵且无法提供频繁的实时数据的工具对其进行监视。Wu说:“用传统方法生成的稀疏数据很难预测井眼退化轨迹。拥有覆盖整个井眼的较高频率数据集是提供潜在井眼故障预警的关键。”


在由CEC资助的新项目中,伯克利实验室将与加州大学伯克利分校,PG&E,斯伦贝谢和C-FER合作,使用两种方法测试一套用于自主实时监测的新颖技术,一种基于分布式应变,振动和光纤电缆中的温度感测以及其他使用电磁波反射法的温度感测。


EM-TDR(或电磁时域反射仪)类似于光纤技术,不同之处在于它使用更长波长的电磁波代替可见光(也是波长短得多的电磁波)作为信号。Wu说:“ EM-TDR将电磁波发送到一种导电材料中,当由于损坏(例如腐蚀)而发生变化时,您会得到一个EM信号,它可以帮助您识别腐蚀或其他退化。”


而且由于井眼由导电的钢制成,因此无需安装井下设备。因此,EM-TDR非常易于部署,并且可以在许多阻止使用其他类型传感器的情况下使用。另一方面,EM-TDR仍然是早期技术。这个新项目将允许进一??步的测试和开发。


对于海上风电和天然气项目,科学挑战是优化技术设计和灵敏度,并开发实时边缘计算技术。“除了使用商用系统之外,我们的团队还在开发新的光纤询问器,这将使我们不仅能够获取原始的原始数据,而且还能与物理场一起使用,以更好地设计一种能够为我们提供所需的最灵敏信号的系统, “ 他说。“此外,我们将开发基于机器学习的边缘计算方法,以将原始数据快速转变为可操作的智能。这是实时监控的关键。”


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