Безопасность и экологическое состояние современных городов является насущной научно-технической задачей и обусловлено правильной эксплуатацией и своевременным ремонтом подземных сооружений и инфраструктуры. Современный город является концентратором опасностей, созданных людьми и процессами их деятельности, а следовательно, является источником техногенной опасности (ИТО). Большинство ИТО расположены под землей, что делает невозможным осуществление визуального контроля над ними. Основные ИТО: тоннели, коллектора, водопроводы, теплотрассы, газопроводы, линии электропередач.
Надежная эксплуатация поземных высоковольтных кабельных линий электропередач – энергетических артерий современных умных городов - является архиважным аспектом городской безопасности! Так как данные инфраструктурные объекты скрыты от глаз человека под землей, то задачи наблюдения за ними требуют инновационных подходов их решения. Одним из таких подходов является использование распределённых волоконно-оптических технологий, позволяющих получать данные об распределении температуры и акустического фона на протяжении всей кабельной линии в грунте.
Возможно несколько вариантов расположения оптического световода, используемого в качестве чувствительного элемента системы мониторинга акустического фона:
1. Расположение оптического световода внутри высоковольтного кабеля из сшитого полиэтилена. Волокно находится в металлической трубке, являющейся частью экрана заземления кабеля.
2. Расположение оптического световода внутри связного кабеля, расположенного в непосредственной близости к высоковольтному кабелю в траншее или коллекторе.
Грунт является очень сложной и неоднородной средой с нелинейными поглощающими и упругими свойствами. Создание математической модели даже однородной геофизической среды со свободной поверхностью уже является очень сложной задачей. Наличие многих слоев грунта с различными массовыми и упругими характеристиками совершенно меняет и значительно усложняет общую картину вибрационного поля. Расчет уровней вибрации на заданном расстоянии от поверхности грунта опирается на знания структуры грунта, его динамических и диссипативных характеристик в различных естественных и вызванных техногенными факторами условиях города. Динамические свойства грунта характеризуются скоростями продольных и поперечных упругих волн в твердой среде, а также связанными с ними динамическими модулями Юнга и Пуассона и скоростью распределения поверхностных волн Рэлея. Динамические свойства задаются энергетическими коэффициентами затухания. Отсутствие данных о реальных упругих свойствах и геометрических характеристиках конкретного грунта практически делает все виды расчетов эмпирическими и приводит к значительным ошибкам. Следует отметить, что точность измерения акустического фона в городе из-за сильной зашумленности составляет 
. Естественным требованием является соблюдение данной точности.
Существуют следующие общепринятые методики расчетов, используемые на практике:
Метод конечных элементов. Использование стандартных приемов выбора размера элемента приводит к потере поверхностной волны Рэлея.
Анализ модовой структуры поля в неоднородной среде. Данный подход позволяет достаточно просто интерпретировать составляющие поля и поверхностных волн. Успешность метода зависит от точности физической модели.
Данные обстоятельства приводят к необходимости создания нового класса систем мониторинга на базе алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения.
Использование алгоритмов машинного обучения с технологией нейронных сетей в их основе позволяют создавать шаблоны различных акустических событий из полученных в интересующий момент времени данных системы
Рис. 2. Шаблон акустического события
После добавления шаблона в систему появляется возможность распознавания в режиме реального времени схожих акустический явлений с выдачей соответствующих тревожных сообщений.
Рис. 3. Отработка акустического события в реальном времени
Основным преимуществом данного подхода является возможность расширения способности распознавания акустических событий во время эксплуатации системы за счет расширения базы знаний и количества шаблонов. При этом нет необходимости создания сложных математических моделей грунта, так как система обучается на конкретных данных, учитывающих текущее размещения датчика в земле. Данный подход обеспечивает наилучшую достоверность и надежность полученных данных и является инвариантным по отношению к обученным акустическим событиям.
Применение температурно-акустического метода позволяет значительно расширить набор получаемых данных за счет высокоскоростного измерения температуры ( один температурный профиль всей кабельной линии можно получить меньше чем за 2 сек.). Эти данные позволяют судить о внешних источниках нагрева, которые могут нарушить тепловой режим работы высоковольтного кабеля (например пересечения с теплоцентралями и другими источниками тепла.
Международная практика создания систем безопасности подземных инфраструктурных объектов подтверждает обоснованность применение данного метода, который сегодня де-факто является стандартом во всем мире. Например, в Европе все подводные кабельные линии электропередач в обязательном порядке снабжаются такими системами безопасности.
Кирилл Рудольфович Карлов
