光纤分布式声波传感技术的系统综述：进展、应用与挑战

本文针对分布式声波传感（DAS）技术在多领域应用中的研究空白，系统梳理了其技术进展、跨学科应用及核心挑战。研究人员通过文献计量分析，归纳出DAS在结构健康监测、油气管道检测、地震分析等六大主题中的突破性成果，揭示了机器学习与噪声抑制技术的融合对提升DAS性能的关键作用。该研究为实时监测技术提供了跨学科解决方案，发表于《Optical Fiber Technology》，对智能传感领域发展具有里程碑意义。

　　

光纤传感技术正悄然改变着人类对物理世界的感知方式。传统传感器如孤立的哨兵，只能提供零散的数据点，而分布式声波传感（DAS）技术却能将整条光纤转化为绵延数十公里的"神经末梢"。这项源自20世纪80年代的技术，通过捕捉光纤中瑞利背向散射（Rayleigh backscattering）的微妙变化，可实时监测声波振动。尽管DAS已在油气管道监测、地震预警等领域崭露头角，但缺乏系统性研究来揭示其跨学科应用全貌。更棘手的是，环境噪声干扰、信号解译困难等技术瓶颈，制约着DAS在复杂场景中的表现。

来自马来西亚玛拉工艺大学的研究团队在《Optical Fiber Technology》发表的研究，首次采用系统文献评价（SLR）方法，对全球175篇DAS相关文献进行多维度剖析。通过Scopus数据库的严格筛选，研究者构建起包含物理学、工程学等跨学科证据链，特别关注人工智能（AI）与DAS的融合创新。这项研究不仅绘制出DAS技术发展的全景图谱，更开创性地提出六大应用主题分类框架，为后续研究指明方向。

研究团队采用相位敏感光时域反射仪（phase-sensitive optical time domain reflectometry, ?-OTDR）作为核心技术基准，结合机器学习算法进行信号特征提取。通过文献计量学方法，对2015-2022年间发表的文献进行主题聚类，重点分析DAS在土木工程、海洋监测等领域的实测数据。研究特别纳入工业界应用案例，如油气管道应变监测数据集，以验证技术转化潜力。

文献综述
早期DAS研究主要聚焦于基础物理原理验证，Westbrook等学者通过改进光纤材料使系统灵敏度提升3个数量级。近年研究则转向实际应用场景适配，如将?-OTDR采样率提升至10kHz以上以满足地震波检测需求。

系统文献评价方法
采用PRISMA框架严格筛选文献，最终纳入分析的175篇论文中，物理学领域占比达33%，凸显DAS对波动物理的本质依赖。工程应用类文献则集中展示DAS在桥梁裂缝检测中可达0.1mm的定位精度。

学科分布特征
地球科学领域研究揭示DAS监测微震活动的独特优势，其频响范围覆盖0.01-10kHz，远超传统地震检波器。电信安全方向则证明DAS可识别5km光纤范围内0.01%的入侵扰动。

结果与讨论
在结构健康监测中，DAS通过频域特征分析实现混凝土结构裂缝的早期预警，误报率低于2%。环境监测方面，海岸带DAS系统成功捕捉到波长>100m的海洋内波，信噪比提升15dB。

未来展望
研究指出当前DAS面临三大技术瓶颈：1）长距离传输时的信号衰减问题，50km以上链路信噪比下降40%；2）复杂场景下的模式识别准确率不足（约85%）；3）多物理场耦合建模缺失。

结论
该综述证实DAS已成为颠覆性监测技术，其与深度学习的结合使地震事件分类准确率达到92%。作者团队特别强调，发展自适应?-OTDR架构和联邦学习框架，将是突破现有技术天花板的战略方向。这项研究不仅填补了DAS跨学科研究的理论空白，更通过详实的数据论证，为智能城市、灾害预警等国家重大需求提供了技术路线图。