Новый сенсор дефекты в конструкциях мостов и дамб находит.
Устройство состоит из 1 миллиона точечных датчиков, оно способно "Распознать" изменения напряжения и температуры менее чем за 20 минут.
Сегодня для мониторинга структурного состояния крупных сооружений, например дамб или мостов, нередко используются различные датчики. Недавно разработанный волоконно-оптический сенсор с миллионом точечных датчиков сможет выявить структурные проблемы в сооружениях гораздо быстрее, чем все предыдущие устройства.
"С Помощью Волоконно-оптических Датчиков Можно Достаточно Точно Определить Эрозию или Образование Трещин еще до Того, как Дамба Будет Разрушена", - говорит Алехандро Домингес - Лопес из университета алькала в Испании - член исследовательской команды, которая разработала новый сенсор. - "Чем Раньше нам Удается Обнаружить Проблему, тем Больше у нас Шансов Предотвратить Разрушение или Успеть Эвакуировать Людей в Случае Опасности".
Домингес - Лопес и его коллеги разработали первый волоконно-оптический сенсор, который способен "Распознать" изменения напряжения и температуры с помощью миллиона точечных датчиков на протяжении 10 километров менее чем за 20 минут. Прибор также показывает, какое механическое воздействие происходит на объект.
Новый сенсор в 4, 5 раза быстрее, чем все предыдущие устройства. Как отмечают исследователи, большее количество точечных датчиков позволяет использовать для мониторинга меньше волоконно-оптических приборов. Это упрощает схему работы и потенциально может снизить затраты при установке оборудования.
Волоконно-оптические датчики идеально подходят для мониторинга инфраструктуры, так как могут использоваться в суровых природных условиях и в районах, где отсутствует источник питания.
Сейчас инженеры ищут способы сократить время сбора информации, чтобы сенсор стал еще быстрее. Они также планируют увеличить плотность зондирования до одного сантиметра: это позволит использовать устройство гораздо шире, например, применять в биомедицинских технологиях.
Источник: Popmech. ru ( технологии@Science_Newworld).