微弯曲引起的光学损耗 - 光纤基础知识

发布时间：2024-02-23作者来源：hahabet甄选浏览：594

在光纤的应用中，微弯损耗是一个比较复杂且值得关注的光学损耗类型。随着器件和光纤技术的进步，引入了直接光交换代替电交换，使光纤容易受到长期应力的影响。更细的光纤直径和多芯光纤的使用都增加了微弯损耗的风险，因为它们导致了涂层厚度和包层直径的减少。

微弯损耗和宏弯损耗是一对对应的损耗，但是从损耗发生的机理来看，两者存在比较明显的区别。而在实际应用中，根据损耗的性质区分损耗来自微弯还是宏弯是非常必要的，涉及到问题的定位和解决问题的途径。

从几何变形上看：

微弯损耗实际上是一种光纤微小的变形引入的损耗，而宏弯损耗是真正的弯曲引入的损耗，其光纤的外径保持理想的不变。这在几何上就有明显的不同。光纤微小的变形可以处理为光纤纵向的几何圆周的高频微扰。这种微扰有幅度和频率两个属性，微弯的场景来自高频和低幅度。

可以将外部扰动进行模拟，是一个随着时间其频率和幅度做随机的变化。对这种随机变化做傅里叶变化，幅度等效于功率，就有对应的功率谱密度和空间频率的对应关系。

这个从直觉上也比较容易理解和得出一个定性的结论，扰动频率非常高的时候，光纤的变形则均匀化，微弯损耗影响并不大，而扰动频率非常低的时候，真正的弯曲可能会形成，宏弯损耗则占主导地位。

从损耗机理上两者也有差异。

宏弯损耗中，可以认为光纤中的基模(单模光纤)其模场分布向弯曲一侧扩散，扩散到包层深处的部分会形成辐射，而逐渐损耗。微弯损耗中，理想光纤中传播的基模在受到微扰的情况下部分功率被耦合到各种的高阶模式中。这部分高阶模式携带的功率随着传播距离的增大而被辐射出光纤，当然也可能重新耦合回基模。

微弯损耗的分析比较典型是采用模式耦合理论，其基本的关系有点复杂。

其中C为基模和某一高阶模式的耦合系数，这个体现有多少功率会从导模耦合到高阶模或者包层模(单模场景)。Qfiber为光纤在受到直接的应力下的扰动，Qenv为环境变化时，间接受到的应力下的扰动。

这种建模分析的准确性是很难的，因为造成微弯损耗的扰动是高度随机的，但是分析的目的是提供很强的指导性，特点场景下，增加一些系数可以逼近模拟结果。

Olshansky在早期研究并提出一个观察性质的关系式。

a - 纤芯半径

b - 包层半径

Delta - 折射率差值

Ee - 高分子涂层的弹性模量

Eg - 光纤玻璃的弹性模量

对应大部分场景，这个关系式更有帮助。

产生微弯损耗的来源主要是外部因素，如果光纤只是作为裸纤应用，没有成缆，如果在自由空间中没有外力的影响，是不存在微弯损耗的可能。虽然光纤本身的几何不规则可能有微弯损耗的可能，但是由于在出厂的测试中均通过损耗测试，所以光纤自身的微弯损耗影响是弯曲可以忽略的。只是考虑光缆或者器件中外部的固定对应光纤的微弯损耗影响。

微弯损耗的来源主要来自三个方面。

首先是光纤本身的设计，光纤本身的设计不是产生微弯损耗的来源，但是对于微弯敏感是光纤设计本身决定的。

纤芯的设计主要是MAC值的影响。这个和Olshansky的特征公式是吻合的。

MAC越小，在相同的外部微扰下，其微弯损耗也越小。

这反映到具体的光纤上，一般G657光纤的微弯损耗比G652光纤要小。

虽然纤芯半径降低，增大折射率差均可以降低微弯损耗，但是光纤参数之间的相互关联性，并且光纤的标准化，不太可能只存在一个参数的变化，而其他不变的场景。但是趋势还是继续保持不变。

光纤中包层的设计也能带来改善。在包层中增加特定的沟槽设计，其微弯损耗的波长依赖性有很大的变化。

在图示中的沟槽设计光纤的微弯损耗的波长依赖性和标准光纤有很大的不同。该图中标准光纤的波长依赖性有点超出常规的数据，主要是沟槽设计光纤其微弯损耗则平坦化。这意味这平时的问题定位和问题分析需要考虑光纤的设计，否则只是根据经验可能产生误导。

总之，光纤的设计会优化微弯损耗，这对于特定场景带来益处。

另外一个因素是光缆的因素，这个比较复杂，复杂在于光缆的类型太多，设计差异很大，但是具体到某一类型，则相对比较容易。

典型是涂层的微弯损耗的影响，直觉上也可以得出结论，涂层作为保护光纤的第一道防线，起着有效传导应力的作用，如果作为一个应力传递函数，内部的弹性模量越小，外部的弹性模量越大，则应力传递函数的值越小，相应的微弯损耗的影响也越小。

而涂层的直径越大，自觉上也知道其微弯损耗的影响也越小。

显然，900um的直径远远比较250um光纤的微弯损耗要小很多。这也可以知道，在一般的相同设计的光缆中，虽然900um光纤的活动空间对小，但是一般情况下，其微弯损耗在成缆中确实要小很多。

第三个因素是光缆所处的环境带来的影响。

由于微弯损耗的复杂性，目前尚无标准化的测试方法，通常使用IEC/TR 62221提供的测试方法。微弯损耗的测定具有一定的不确定性，即使使用确定的测试方法，在不同的测试环境和设备下，可能得到不同的结果。不同防止位置、实验室以及测试方法的差异也会导致结果难以直接比较，主要是定性评估。因此，针对测试结果需要进行单独的评价。

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