Passive Fiber Optic Quasi-Distributed Sensor Network for Water Level Monitoring at Discrete Points in a Reservoir With Address Multiplexing

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Introduction. Monitoring water levels at discrete points in reservoirs is crucial for various industries such as nuclear fuel and energy, chemical, and agriculture. Fiber-optic sensors (FOS) have become essential for remote water level sensing over the past twenty-five years. However, the drawback of quasi-distributed multiplexed FOS networks lies in the use of expensive multiplexing technologies, typically wave technology, as well as interrogation. These technologies require costly and temperature-sensitive components like wideband light sources for the entire C-band and ordered waveguide gratings, for instance, fiber Bragg gratings with different central wavelengths. This study aims at addressing these challenges by designing a passive multiplexed quasi-distributed fiber-optic sensor network for water level monitoring in reservoirs. This network offers improved metrological and functional characteristics while enabling inexpensive address multiplexing and interrogation of FOSs based on addressable fiber Bragg structures (AFBS) using radio-photonic technologies.

Methods. Fresnel-type water pumps generate reflected radiation whose power varies depending on its location in water or air. Each FOS channel contains an AFBS with a common central wavelength and a unique address frequency formed by two symmetrical transparency windows with different spacings, achieved by introducing two phase π-shifts. The output of the channel combiner connects to a photodetector via a fiber-optic backbone, and the information is sent to a radio-photonic interrogator. This interrogator allocates the power of the received signal at a specific address frequency, allowing determination of whether the FOS is in water or air. The address of the FOS is determined by the AFBS's address frequency in its measuring channel.

Conclusion. A simple, fully optical quasi-distributed sensor network for monitoring water levels at discrete points, based on the address multiplexing method, is proposed. This system was demonstrated for monitoring a supply tank for preparing reagent solutions for wastewater treatment plants. Simulation and experimental studies confirmed the feasibility of this system. Statistical analysis of data obtained during a twenty-day test cycle showed a relative error in level measurement of 0.3% and an absolute measurement error of 2 mm. These results are comparable to standard continuous electronic level gauges operating on pressure and microwave radars.

Full Text

Restricted Access

About the authors

Ilnur I. Nureyev

Kazan National Research Technical University named after A.N. Tupolev

Author for correspondence.
Email: iinureev@kai.ru

Doctor of Engineering Sciences, Associate Professor, Professor at the Department of Radiophotonics and Microwave Technologies

Russian Federation, 10, K. Marx str., Kazan,420111

Andrey D. Proskuryakov

Kazan National Research Technical University named after A.N. Tupolev

Email: iinureev@kai.ru
SPIN-code: 5540-8771

PhD student at the Department of Radiophotonics and Microwave Technologies

Russian Federation, 10, K. Marx str., Kazan,420111

Nikita D. Smirnov

Kazan National Research Technical University named after A.N. Tupolev

Email: iinureev@kai.ru
SPIN-code: 4375-4457
Russian Federation, 10, K. Marx str., Kazan,420111

Aidar A. Sadikov

Kazan Instrument-Making Design Office

Email: iinureev@kai.ru

Deputy General Director for R&D

Russian Federation, 1, Sibirskij trakt, Kazan,420061

Artyom N. Leontiev

Kazan Instrument-Making Design Office

Email: iinureev@kai.ru

Chief Designer of Sensor Equipment

Russian Federation, 1, Sibirskij trakt, Kazan,420061

Natalya A. Markina

Kazan Instrument-Making Design Office

Email: iinureev@kai.ru

chief designer of electronic equipment

Russian Federation, 1, Sibirskij trakt, Kazan,420061

Artyom A. Kuznetsov

Kazan National Research Technical University named after A.N. Tupolev

Email: iinureev@kai.ru
ORCID iD: 0000-0003-0276-0874
SPIN-code: 9172-6990

Doctor of Engineering Sciences, Associate Professor, Head of the Department of Radiophotonics and Microwave Technologies

10, K. Marx str., Kazan,420111

References

  1. Park J, Kim KT, Lee WH. Recent advances in information and communications technology (ICT) and sensor technology for monitoring water quality. Water. 2020;12:510.
  2. Lee H-K, Choo J, Shin G. A simple all-optical water level monitoring system based on wavelength division multiplexing with an arrayed waveguide grating. Sensors. 2019;19(14):3095. doi: 10.3390/s19143095
  3. Loizou K, Koutroulis E. Water level sensing: State of the art review and performance evaluation of a low-cost measurement system. Measurement. 2016;89:204-214.
  4. Geetha S, Gouthami S. Internet of things enabled real time water quality monitoring system. Smart Water. 2016;2:1.
  5. Chai Q, Luo Y, Ren J. et al. Review on fiber-optic sensing in health monitoring of power grids. Opt. Eng. 2019;58:072007.
  6. Allwood G, Wild G, Hinckley S. Optical fiber sensors in physical intrusion detection systems: A review. IEEE Sens. J. 2016;16:5497-5509.
  7. Barrias A, Casas JR, Villalba S. A review of distributed optical fiber sensors for civil engineering applications. Sensors. 2016;16:748.
  8. Lee H-K, Choo J, Kim J. Multiplexed Passive Optical Fiber Sensor Networks for Water Level Monitoring: A Review. Sensors. 2020;20(23):6813. doi: 10.3390/s20236813
  9. Loizou K, Koutroulis E, Zalikas D. et al. A low-cost capacitive sensor for water level monitoring in large-scale storage tanks. In Proceedings of the 2015 IEEE International Conference on Industrial Technology (ICIT), Seville, Spain,17-19 March; 2015.
  10. Jafer E, Ibala CS. Design and development of multi-node based wireless system for efficient measuring of resistive and capacitive sensors. Sens. Actuators A Phys. 2013;189:276-287.
  11. Schenato L, Galtarossa A, Pasuto Aet al. Distributed optical fiber pressure sensors. Opt. Fiber Technol. 2020;58:1-10. doi: 10.31224/osf.io/dfrzg
  12. Vorathin E, Hafizi Z, Ismail N et al. Review of high sensitivity fibre-optic pressure sensors for low pressure sensing. Opt. Laser Technol. 2020;121:105841.
  13. Fernandez-Vallejo M, Lopez-Amo M. Optical fiber networks for remote fiber optic sensors. Sensors. 2012;12:3929-3951.
  14. Lee H.-K, Choo J, Shin G et al. Long-reach DWDM-passive optical fiber sensor network for water level monitoring of spent fuel pool in nuclear power plant. Sensors. 2020;20:4218.
  15. Morozov OG, Sakhabutdinov AJ. Addressed fiber Bragg structures in quasi-distributed microwave-photonic sensor systems. Computer Optics. 2019;43:(4):535-543.
  16. Agliullin T, Anfinogentov V, Misbakhov Rin et al. Multicast fiber Bragg structures in microwave photonics sensor systems. Proceedings of Telecommunication Universities. 2020;6(1):6-13.
  17. Morozov O, Anfinogentov V, Sakhabutdinov AJ et al. Multi-Addressed fiber Bragg structures for microwave-photonic sensor systems. Sensors. 2020;20(9):2693.
  18. Morozov O, Tunakova Y, Hussein SMRH et al. Addressed combined fiber-optic sensors as key element of multisensor greenhouse gas monitoring systems. Sensors. 2022;22(13):4827. doi: 10.3390/s22134827
  19. Kim J.-Y, Moon S.-R, Yoo S.-H et al. Modeling of seeded reflective modulators for DWDM systems. IEEE J. Stqe. 2013;19:1-7.
  20. Khare RP. Fiber Optics and Optoelectronics. Oxford University Press: New Delhi, India; 2004,423 p.
  21. Thormahlen I, Straub J, Grigull U. Refractive index of water and its dependence on wavelength, temperature, and density. J. Phys. Chem. Ref. Data. 1985;14:933-945.
  22. Kamikawachi RC, Abe I, Paterno AS et al. Determination of thermo-optic coefficient in liquids with fiber Bragg grating refractometer. Opt. Commun. 2008;281:621-625.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Block diagram of a fiber-optic sensor (FOS) network for monitoring water level using dense wavelength division multiplexing (analog)

Download (97KB)
3. Fig. 2. Block diagram of a FOS network for monitoring water level with address multiplexing (network in development)

Download (113KB)
4. Fig. 3. Connection diagram of the ports of the combined divider/multiplexer

Download (25KB)
5. Fig. 4. Transmission spectrum of phase two-component addressable fiber Bragg structures (a) and spectrum at the input of the photodetector in one measuring channel

Download (143KB)
6. Fig. 5. Sketch of the facility of the measuring network in the tank (a), in the pipe (b), and the design of the sensor network (c) inserted into the pipe

Download (326KB)
7. Fig. 6. Spectrum at the input of the photodetector for the cases of placing all FOS in water (a) and complete absence of water in the pipe (b)

Download (130KB)

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».