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Il rilevamento distribuito delle fibre (DFS) è un meccanismo unico che impiega un'intera fibra come mezzo di rilevamento. Ha suscitato molto interesse a causa della bassa perdita di fibra; di piccole dimensioni; e la capacità di essere facilmente incorporato in varie strutture, come dighe, ponti ed edifici, per eseguire la sorveglianza ambientale come un sistema nervoso artificiale. Rispetto all'applicazione di numerosi sensori puntiformi tradizionali, come i reticoli in fibra di Bragg (FBG), fornisce una soluzione più efficiente ed economica in un'ampia gamma di attività di rilevamento su larga scala, come il monitoraggio delle infrastrutture e della salute strutturale1.
I sensori distribuiti in corrente sfruttano diversi meccanismi di scattering all'interno della fibra per misurare la temperatura e la distribuzione della deformazione. Tra questi, il DFS basato sullo scattering di Brillouin è il più interessante a causa dei notevoli vantaggi dello scattering di Brillouin stimolato (SBS), come l'elevato rapporto segnale/rumore (SNR), la bassa soglia e la sensibilità sia alla temperatura2 che alla deformazione3. La SBS può essere classicamente descritta come un'interazione tra le onde ottiche continue incidenti (CW), cioè la pompa, e l'onda della sonda CW contropropagante tramite un'onda acustica. In base alla conservazione dell'energia e della quantità di moto, l'onda della sonda viene spostata in frequenza verso la pompa. Questo spostamento è chiamato spostamento di frequenza di Brillouin (BFS). Considerando la durata finita di un'onda acustica di 10 ns, esiste una distribuzione spettrale finita dell'onda rifratta, chiamata anche spettro di guadagno di Brillouin (BGS), in cui il BFS è la differenza di frequenza tra l'onda di pompa e la frequenza centrale di picco. L'interazione tra le onde porta a una regione di guadagno con spostamento verso il basso della frequenza e a una regione di perdita con spostamento verso l'alto della frequenza in cui l'onda della sonda viene amplificata e attenuata, rispettivamente. Per una fibra monomodale standard (SSMF) in banda C, il BFS è di circa 11 GHz e il BGS ha una forma lorentziana con una larghezza intera ultra-stretta a metà massimo (FWHM) di 10-30 MHz, che può essere ulteriormente ridotta a 3,4 MHz con tecniche specifiche 4,5,6,7. Sulla base di queste caratteristiche, SBS può essere applicato anche nei filtri fotonici a microonde 8,9,10, nei filtri ottici11, nella luce lenta e veloce 12,13,14 e nella spettroscopia ottica ad alta risoluzione 7,15.
Una delle applicazioni SBS più promettenti è il rilevamento distribuito di Brillouin. Questi sensori sfruttano la dipendenza BFS dalla temperatura e dalla deformazione. Il primo ad essere dimostrato è stato l'analizzatore ottico nel dominio del tempo Brillouin (BOTDA)16, che è la tecnica di rilevamento Brillouin distribuita nel dominio del tempo più consolidata. Si differenzia dall'interazione CW-SBS convenzionale in quanto sfrutta l'interazione SBS tra un'onda di pompa pulsata e una sonda CW in modo che l'informazione ambientale venga interrogata localmente su ogni sezione di fibra. La frequenza della pompa o della sonda è solitamente fissa mentre la frequenza della sonda o della pompa viene scansionata nelle vicinanze del BFS. La potenza della sonda viene registrata per la ricostruzione del BGS e il BFS è idealmente la frequenza di picco del BGS locale in ogni sezione di fibra. Tuttavia, a causa dell'inevitabile rumore del sistema, il picco BGS è solitamente ambiguo e deve essere applicato un algoritmo adatto17, che porta a un certo errore di stima nella frequenza18 e influenza la risoluzione del misurando.
Statisticamente, l'errore di stima BFS è inversamente proporzionale al rapporto segnale/rumore (SNR) del sistema. Il modo più semplice per migliorare l'SNR è aumentare la potenza della pompa e della sonda. Tuttavia, questi sono limitati dall'instabilità di modulazione (MI)19 e dagli effetti non locali (NLE)da 20,21 a ~20 dBm e -14 dBm, rispettivamente. Numerose tecniche, come la codifica22 e l'amplificazione in linea basata su Raman23 sono state proposte per superare questi limiti. Recentemente, è stato riportato che questo errore di frequenza può essere minimizzato scegliendo un algoritmo di adattamento adeguato24. Allo stesso modo, le misure che sfruttano la fase di Brillouin e un algoritmo di fitting lineare hanno anche un errore di frequenza ridotto25, che indica il potenziale di un BGS ben progettato per il miglioramento delle prestazioni di rilevamento. Un'altra opzione per migliorare l'SNR è la riduzione del rumore. Tuttavia, secondo il punto di vista tradizionale, il rumore del sistema di rilevamento proviene principalmente dal rivelatore (cioè il rumore di modo comune, incluso il rumore scuro, il rumore di sparo, ecc.)26,27 e il miglioramento è meno probabile.
L'idea di base di questo articolo è quella di ingegnerizzare il BGS mediante la sovrapposizione di un BGS convenzionale con due spettri di perdita di Brillouin simmetrici (BLS) (vedi Figura 1). Rispetto a uno spettro BGS convenzionale, che segue una forma lorentziana, lo spettro ingegnerizzato è più nitido e robusto con lo stesso livello di rumore del sistema. Pertanto, il rumore ha meno influenza sulla determinazione della frequenza di picco. Ciò può essere verificato raccogliendo e adattando i dati di misurazione BGS un numero statisticamente significativo di volte. Grazie a questa migliore resistenza al rumore, si ottengono miglioramenti delle prestazioni di rilevamento, tra cui il campo di rilevamento del 60% e la risoluzione del misurando raddoppiata, ovvero un errore di frequenza ridotto del 50%. A causa del coinvolgimento della misura con l'interazione di perdita di Brillouin in una parte del BGS ingegnerizzato, viene effettuato un confronto diretto del rumore di traccia con e senza interazione di Brillouin. A causa dell'elusione dell'eccesso di rumore Brillouin, la traccia con il BGS ingegnerizzato è molto più chiara.

Figura 1: Schema di un BGS ingegnerizzato mediante la sovrapposizione di un guadagno di Brillouin e due spettri di perdita di Brillouin simmetrici. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.