Resumen: Este artículo presenta STC-DFOS, un marco innovador de detección distribuida por fibra óptica mejorada mediante correlación espacio-temporal y filtrado de Kalman distribuido, diseñado para aumentar la sensibilidad y reducir el ruido en entornos dinámicos como infraestructuras de telecomunicaciones con fluctuaciones de temperatura y vibraciones. STC-DFOS supera los métodos tradicionales basados en promedios simples o regresión lineal al adaptarse dinámicamente a las condiciones locales, correlacionando espacialmente segmentos vecinos de fibra y suavizando temporalmente las mediciones ruidosas, con una mejora proyectada del 25% en la relación señal-ruido y un aumento del 10% en resolución.

Introducción: El reto de la detección distribuida en fibra óptica reside en extraer señales fiables en presencia de fuentes de ruido como cambios térmicos rápidos, vibraciones mecánicas y perturbaciones electromagnéticas. STC-DFOS aborda este reto mediante un enfoque de procesamiento de señal distribuido que combina correlación espacial adaptativa y filtrado de Kalman implementado a lo largo del tendido de fibra, mejorando la monitorización de temperatura y deformación en aplicaciones críticas como centros de datos, redes troncales y oleoductos.

Fundamento teórico: La innovación clave consiste en explotar la correlación entre segmentos adyacentes de fibra en ventanas espaciales cortas y aplicar un filtrado de Kalman distribuido que integra información histórica, mediciones locales y datos de vecinos ponderados por una matriz de correlación espacial Cs. Esta matriz Cs refleja coeficientes de correlación entre segmentos y se actualiza dinámicamente para capturar relaciones cambiantes a medida que varía el entorno. El filtrado de Kalman predice la evolución temporal del estado y corrige la predicción con las mediciones, ajustando en tiempo real la ganancia de Kalman en función de la incertidumbre del proceso y del ruido de medida.

Metodología experimental: Para validar el método se empleó un carrete de 1 km de fibra monomodo dentro de una cámara ambiental con zonas de temperatura controlada y un sistema de vibración. Un sistema DFOS basado en dispersión de Brillouin proporcionó datos crudos de temperatura y tensión recogidos cada 10 ms, dando series temporales extensas. La matriz Cs se estimó de forma dinámica con una ventana deslizante de 10 segmentos y los parámetros del filtro de Kalman se ajustaron mediante una estrategia adaptativa que refina las matrices de transición y de ruido en tiempo real. Las pruebas incluyeron saltos térmicos rápidos de +-10 C cada 5 minutos y vibraciones periódicas entre 10 Hz y 100 Hz.

Resultados: STC-DFOS mostró mejoras consistentes frente al sistema DFOS de referencia. La relación señal-ruido aumentó en torno al 25% en todas las condiciones testadas y la resolución mejoró aproximadamente un 10%. La precisión fue alta, con un error cuadrático medio frente a sensores de referencia de la cámara cercano a 0.1 C. El coste computacional adicional introducido por el filtrado distribuido fue moderado, alrededor del 15%, asumible por la mayoría de plataformas de procesamiento actuales y escalable mediante despliegue en servicios cloud.

Escalabilidad y ruta de comercialización: El marco STC-DFOS está pensado para integrarse con soluciones de software a medida y plataformas cloud, permitiendo despliegues a corto, medio y largo plazo. En el corto plazo la integración con sistemas DFOS existentes y procesamiento en la nube facilita validación en centros de datos y nodos de telecomunicaciones. A medio plazo es viable desarrollar hardware especializado de bajo consumo para ubicaciones remotas y optimizar la estimación de Cs con datos reales de comunicaciones. A largo plazo se proyecta la creación de sistemas autónomos autoajustables con detección de anomalías basada en inteligencia artificial e integración con gemelos digitales para mantenimiento predictivo.

Aplicaciones y ventajas prácticas: STC-DFOS habilita una monitorización más fiable de infraestructuras críticas, permitiendo detección temprana de fallos en cables, averías térmicas en transformadores, fugas en oleoductos y evaluación estructural en puentes y túneles. Su capacidad para mejorar la SNR y la resolución facilita decisiones de mantenimiento preventivo, optimiza el rendimiento de la red y reduce tiempos de inactividad.

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Conclusión: STC-DFOS representa un avance significativo en la detección distribuida por fibra óptica al combinar correlación espacio-temporal con filtrado de Kalman distribuido. La mejora proyectada del 25% en SNR y del 10% en resolución, junto con una arquitectura escalable y la posibilidad de integración con soluciones de software a medida y servicios cloud, posicionan esta tecnología como una solución comercial viable para la próxima generación de monitorización de infraestructuras. Póngase en contacto con Q2BSTUDIO para adaptar STC-DFOS a sus necesidades y aprovechar la sinergia entre inteligencia artificial, servicios cloud y ciberseguridad para maximizar el valor de sus sensores distribuidos.