分布式光纤测温数据粗差识别初探.pdf

分布式光纤测温技术是一种先进的监测手段，尤其在大体积混凝土温度监控中有着广泛的应用。相较于传统的点式温度计，分布式光纤测温系统具备快速、实时、连续和密集测量的特点，可以提供更高的精度和可靠性。然而，在实际应用中，由于施工环境的复杂因素，如灰尘、振动、接头松动等，可能会导致测温数据出现突然的异常变化，即粗差数据。 为了应对这种情况，文章提出了数学形态滤波法进行粗差识别。数学形态滤波法是一种基于数据形状特征的处理方法，通过选择适当的结构元素进行滤波，仅需要简单的加减和极值运算，计算量小，算法简单，特别适合处理大量的连续监测数据。在处理同一时间序列的监测数据时，它能有效避免因数据平均值和标准差变化导致的粗差误识别问题。 文章中，作者在Visual Studio 2008的VB.NET开发环境下初步开发了一个基于数学形态滤波法的分布式光纤测温数据粗差识别系统模块。通过在某混凝土高拱坝的实际应用表明，这种方法能够有效地识别和处理光纤测温数据中的粗差，提高了数据的准确性，对类似工程具有参考价值。 此外，文章还提到了其他几种粗差识别方法，如人工识别法、统计模型识别法、监控指标识别法等，但指出时空异常值识别法因其具有数学依据和判断标准，易于编程实现，所以在大坝安全监测数据粗差识别中应用广泛。尽管如此，拉依达准则和格拉布斯准则等方法在处理动态增加的监测数据时可能出现误识别问题。 分布式光纤测温数据的粗差识别是确保大坝混凝土温度监控准确性和安全性的重要环节。数学形态滤波法作为一种有效的数据处理工具，为解决这一问题提供了新的思路。随着技术的发展，未来可能还会涌现出更多先进的数据处理和粗差识别技术，进一步提高分布式光纤测温系统的性能和可靠性。