«Շրջադարձային դույլից» այն կողմ. Ինչպես են օպտիկական անձրևի սենսորները օգտագործում լույսի ճառագայթը՝ անձրևի մասին մեր պատկերացումները վերաձևավորելու համար

Մինչ մեխանիկական մասերը խցանվում են տեղատարափ անձրևների ժամանակ և կոտրվում կարկուտի ժամանակ, շարժական մասեր չունեցող սենսորը աննկատելիորեն դառնում է օդերևութաբանական դիտարկման «լուռ պահապանը»՝ ոչ միայն հաշվելով անձրևը, այլև վերծանելով յուրաքանչյուր կաթիլի եզակի ինքնությունը։

Դարեր շարունակ տեղումների չափման հիմնական տրամաբանությունը մնացել է անփոփոխ. անձրևաջուրը հավաքել հայտնի մակերեսով տարայի մեջ, այնուհետև կշռել, չափել կամ հաշվել այն: Հին չինական անձրևաչափերից մինչև ժամանակակից շրջվող դույլերի մոդելները, էությունը եղել է «հավաքելը» և «քանակը»:

Այնուամենայնիվ, ընկալման մեջ լուռ հեղափոխություն է տեղի ունենում: Օպտիկական անձրևի սենսորը, կամ օպտիկական դիսդրոմետրը, դեն է նետում բոլոր մեխանիկական բաղադրիչները: Այն չի «հավաքում» անձրևը, փոխարենը, այն «սկանավորում է» երկինքը լույսի շողով, ինչպես անխոնջ ֆիզիկայի դետեկտիվը՝ ստեղծելով ակնթարթային «թվային պրոֆիլ» իր տեսադաշտով անցնող յուրաքանչյուր տեղումի մասնիկի համար:

Տեխնիկական միջուկը. Երբ լույսը հանդիպում է անձրևի կաթիլին

Դրա աշխատանքային սկզբունքը նրբագեղ է իր ֆիզիկայի մեջ.

1. Ճառագայթում և ընդունում. Սենսորը արձակում է լազերային կամ ինֆրակարմիր լույսի բարձր կենտրոնացված փունջ, իսկ հակառակ ծայրում գտնվում է ճշգրիտ օպտիկական ընդունիչ։
2. Սիգնալի մոդուլյացիա և ընդհատում. Առանց տեղումների, ընդունիչը ստանում է կայուն ազդանշան: Հենց որ անձրևի կաթիլը (կամ ձյան փաթիլը, կարկտահատիկը) հատում է ճառագայթը, այն ակնթարթորեն խոչընդոտում և ցրում է լույսը՝ առաջացնելով ընդունվող ազդանշանի բնորոշ «անկում»:
3. Խելացի հաշվարկ. Ներկառուցված պրոցեսորը վերլուծում է այս ազդանշանի անկման տևողությունը և խորությունը իրական ժամանակում: Այնուհետև բարդ ալգորիթմները որոշում են առանձին մասնիկի տրամագիծը և անկման արագությունը:
4. Տվյալների ելքային տվյալներ. Շարունակական վիճակագրության միջոցով այն տալիս է ոչ միայն ընդհանուր տեղումների քանակը և ինտենսիվությունը, այլև կաթիլների չափի բաշխումը, և նույնիսկ կարող է տարբերակել անձրևը, ձյունը, կարկուտը և մաղող անձրևը։

Ինչո՞ւ է սա հեղափոխական։ Չորս ճեղքող առավելություններ

1. Անսահման ճշգրտություն, հրաժեշտ «թերհաշվարկին»
Ավանդական շրջվող դույլ չափիչները կարող են զգալիորեն թերագնահատել ուժեղ անձրևի ժամանակ (սխալը գերազանցում է 20%-ը), քանի որ դույլը չի ​​կարող բավականաչափ արագ շրջվել: Օպտիկական սենսորները նմուշառում են միլիվայրկյանային հաճախականությամբ՝ ապահովելով ավելի քան 99% տվյալների ամբողջականություն նույնիսկ ամենաուժեղ կոնվեկտիվ փոթորիկների ժամանակ, գերազանցելով տեղումների սկզբի, ավարտի և ակնթարթային գագաթնակետերի ճշգրիտ գրանցումը:

2. Բազմաչափ տվյալներ. «Ընդհանուր»-ից մինչև «Դիմանկար»
Ավանդական սարքերը պատասխանում են միայն «որքան» հարցին: Օպտիկական սենսորները նկարում են անձրևի «միկրոֆիզիկական դիմանկարը». այն կազմված է անթիվ փոքր կաթիլներից, թե՞ գերակշռում են մի քանի խոշոր կաթիլներ: Սա կարևոր է հողի էրոզիայի ուսումնասիրման (մեծ կաթիլներն ավելի կործանարար են), ռադարի կարգաբերման, կլիմայական մոդելի վավերացման և հիդրոլոգիական կանխատեսման համար:

3. Զրոյական սպասարկում պահանջող գործողություն, անվախ ծայրահեղ միջավայրերում
Քանի որ այն չունի սառեցման, խցանման, մաշման կամ կոռոզիայի ենթարկվող մեխանիկական մասեր, դրա «պինդ վիճակում» կառուցվածքը թույլ է տալիս տեղակայվել հեռավոր լեռնագագաթների, օվկիանոսային լողանավերի, շարժվող տրանսպորտային միջոցների և անօդաչու թռչող սարքերի վրա: Այն գրեթե չի պահանջում սպասարկում, իսկ ծառայության ժամկետը գերազանցում է մեկ տասնամյակը:

4. Բնիկ IoT համատեղելիություն
Բնույթով թվային լինելով՝ տվյալները փոխանցվում են անմիջապես անլար ցանցերի միջոցով։ Այն իդեալական հանգույց է բարձր խտության, ցածր գնով, ինտելեկտուալ եղանակի դիտարկման ցանցեր կառուցելու համար, ապահովելով աննախադեպ բարձր թույլտվությամբ տվյալներ խելացի քաղաքների ջրհեղեղների դեմ պայքարի, ճշգրիտ գյուղատնտեսության, ավիացիոն անվտանգության և գիտական ​​հետազոտությունների համար։

Աշխարհը փոխող կիրառման սցենարներ

Սցենար 1. Ջրհեղեղների մասին «տեղեկացնողը»
Շվեյցարական Ալպերում զառիթափ ջրհավաք ավազաններում տեղակայված օպտիկական սենսորային ցանցերը ոչ միայն ճշգրիտ տեղումների ընդհանուր քանակ են տրամադրում, այլև իրական ժամանակի կաթիլների չափի տվյալների միջոցով որոշում են, թե արդյոք անձրևը «բարձր հոսքի ռիսկ» է (մեծ կաթիլներ), թե «ցածր ռիսկ»։ 2023 թվականին նման համակարգը ավանդական ցանցերի համեմատությամբ 45 րոպեով ավելի վաղ նախազգուշացում էր տալիս արագ ջրհեղեղի մասին։

Սցենար 2. Օդանավակայանի անվտանգություն «Դիտարան»
Ֆրանկֆուրտի օդանավակայանում թռիչքուղիների կողքին տեղադրված օպտիկական սենսորները իրական ժամանակում տարբերակում են սառցե անձրևը, սառցե գնդիկները և ձյունը՝ տեսակի և ինտենսիվության տվյալները ուղղակիորեն ուղարկելով կառավարման աշտարակին և սառցակալման դեմ պայքարի թիմերին։ Սա 30%-ով բարձրացրել է սառցակալման դեմ պայքարի արդյունավետությունը և զգալիորեն բարելավել թռիչքի/վայրէջքի որոշումների կայացման անվտանգությունը։

Սցենար 3. Գյուղատնտեսական հետազոտությունների «մանրադիտակը»
Կալիֆոռնիայի համալսարանի հետազոտական ​​​​խումբը օպտիկական սենսորներ է օգտագործում՝ վերլուծելու տարբեր ոռոգման մեթոդներով (կաթիլային ընդդեմ ցողունային) առաջացող «տեղումների» բնութագրերը: Տվյալները օգնել են օպտիմալացնել ցողունային գլխիկի նախագծումը՝ 15%-ով բարելավելով ոռոգման ջրի միատարրությունը և նվազեցնելով մեծ կաթիլներից առաջացող հողի կեղևակալումը:

Սցենար 4. Կլիմայագիտության «արխիվագետը»
Անտարկտիդայի հետազոտական ​​կայաններում օպտիկական սենսորները այն քիչ տեղումների մոնիտորներից են, որոնք աշխատում են ամբողջ տարվա ընթացքում -50°C ջերմաստիճանում: Դրանք գիտնականներին տրամադրում են տարածաշրջանի պինդ տեղումների (ձյուն, սառցե բյուրեղներ) սպեկտրների առաջին անընդհատ, ճշգրիտ գրանցումները՝ բարելավելով գլոբալ կլիմայական մոդելները:

Մարտահրավերներ և ապագա. Ավելի փոքր, ավելի խելացի, ամենուրեք

Ներկայումս օպտիկական սենսորները ավելի թանկ են, քան ավանդական մեխանիկականները և տեղադրման ժամանակ պահանջում են զգույշ հավասարեցում: Սակայն ապագան պարզ է.

1. Չիպի մասշտաբի մինիատուրացում և ծախսերի անկում. MEMS (միկրոէլեկտրամեխանիկական համակարգեր) տեխնոլոգիան ինտեգրում է օպտիկական սենսորային միավորները չիպերի վրա, և կանխատեսվում է, որ ծախսերը կհասնեն սպառողական շուկաներ հինգ տարվա ընթացքում։
2. Արհեստական ​​բանականության միջոցով բարելավված ճանաչում. մեքենայական ուսուցման ալգորիթմներ են օգտագործվում ոչ տեղումների ազդանշանները (օրինակ՝ միջատներ, փոշի) նույնականացնելու և զտելու, ինչպես նաև տեղումների տեսակները ավելի ճշգրիտ դասակարգելու համար։
3. Ցանցային «խմբային ինտելեկտ». Հազարավոր միկրոօպտիկական սենսորներ, որոնք ձևավորում են խիտ ցանցեր, կքարտեզագրեն «3D անձրևային դաշտերը» քաղաքի մասշտաբով՝ իրական ժամանակում պատկերացնելով անձրևի շարժը և էվոլյուցիան։

Եզրակացություն. «Եղանակի չափումից» մինչև «Մթնոլորտային ֆիզիկայի ըմբռնում»

Օպտիկական անձրևի սենսորի նշանակությունը տարածվում է շատ ավելի ճշգրիտ թվեր տրամադրելուց շատ ավելի հեռու։ Այն նշանավորում է օդերևութաբանական և հիդրոլոգիական դիտարկումների անցումը մակրոչափումների դարաշրջանից միկրովերլուծության դարաշրջան։

Առաջին անգամ այն ​​թույլ է տալիս մեզ «տեսնել» տեղումների հիմնական մասնիկային միավորները մեծ մասշտաբով և մատչելի գնով՝ յուրաքանչյուր անձրև և ձյուն վերածելով խորը վերլուծության համար պատրաստ տվյալների հոսքի: Լույսի այս լուռ ճառագայթը լուսավորում է ոչ միայն անձրևի կաթիլների ուղին, այլև մարդկության ուղին դեպի ջրային ռեսուրսների ավելի իմաստուն և ավելի մանրամասն կառավարում կլիմայի փոփոխության դարաշրջանում:

Երբ մենք «որքան անձրև է եկել» հարցից անցնում ենք «հարցմանը»ինչպես«Անձրևը տեղաց», մենք իսկապես սկսում ենք հիդրոօդերևութաբանության նոր գլուխ։

Սերվերների և ծրագրային անլար մոդուլի ամբողջական հավաքածու, աջակցում է RS485 GPRS /4g/WIFI/LORAWAN-ին

Ավելի շատ անձրևի սենսորների համար տեղեկատվություն,

խնդրում ենք կապվել Honde Technology Co., LTD-ի հետ։

Email: info@hondetech.com

Ընկերության կայքէջ՝www.hondetechco.com

Հեռ․՝ +86-15210548582