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Tejedor Noguerales, JavierAutor (correspondencia)
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Review

Machine Learning Methods for Pipeline Surveillance Systems based on Distributed Acoustic Sensing: A Review.

Publicado en:Applied Sciences-Basel. 7 (8): - 2017-08-16 7(8), DOI: 10.3390/app7080841

Autores: Tejedor, Javier; Macias-Guarasa, Javier; Martins, Hugo F.; Pastor-Graells, Juan; Corredera, Pedro; Martin-Lopez, Sonia;

Afiliaciones

CSIC, Inst Opt, E-28006 Madrid, Spain      CSIC - Instituto de Optica (Daza de Valdes)    Consejo Superior de Investigaciones Cientificas (CSIC) - Autor o Coautor
FOCUS SL, Madrid 28004, Spain - Autor o Coautor
Univ Alcala De Henares, Dept Elect, Alcala De Henares 28801, Spain.      Universidad de Alcala - Autor o Coautor
Univ Alcala De Henares, Dept Elect, Alcala De Henares 28801, Spain      Universidad de Alcala       - Autor o Coautor
Univ CEU San Pablo, Dept Informat Technol, Madrid 28003, Spain      San Pablo CEU University - Autor o Coautor
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Resumen

© 2017 by the authors. There is an increasing interest in researchers and companies on the combination of Distributed Acoustic Sensing (DAS) and a Pattern Recognition System (PRS) to detect and classify potentially dangerous events that occur in areas above fiber optic cables deployed along active pipelines, aiming to construct pipeline surveillance systems. This paper presents a review of the literature in what respect to machine learning techniques applied to pipeline surveillance systems based on DAS+PRS (although its scope can also be extended to any other environment in which DAS+PRS strategies are to be used). To do so, we describe the fundamentals of the machine learning approaches when applied to DAS systems, and also do a detailed literature review of the main contributions on this topic. Additionally, this paper addresses the most common issues related to real field deployment and evaluation of DAS+PRS for pipeline threat monitoring, and intends to provide useful insights and recommendations in what respect to the design of such systems. The literature review concludes that a real field deployment of a PRS based on DAS technology is still a challenging area of research, far from being fully solved.

Palabras clave
Distributed acoustic sensingF-otdrFiber optic systemsPattern recognition systemsPipeline integrity threat monitoringReview

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Applied Sciences-Basel debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia Scopus (SJR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2017, se encontraba en la posición , consiguiendo con ello situarse como revista Q2 (Segundo Cuartil), en la categoría Computer Science Applications. Destacable, igualmente, el hecho de que la Revista está posicionada en el Cuartil Q3 para la agencia WoS (JCR) en la categoría Physics, Applied.

Desde una perspectiva relativa, y atendiendo al indicador del impacto normalizado calculado a partir de las Citas Mundiales proporcionadas por WoS (ESI, Clarivate), arroja un valor para la normalización de citas relativas a la tasa de citación esperada de: 1.84. Esto indica que, de manera comparada con trabajos en la misma disciplina y en el mismo año de publicación, lo ubica como trabajo citado por encima de la media. (fuente consultada: ESI 14 Nov 2024)

Esta información viene reforzada por otros indicadores del mismo tipo, que aunque dinámicos en el tiempo y dependientes del conjunto de citaciones medias mundiales en el momento de su cálculo, coinciden en posicionar en algún momento al trabajo, entre el 50% más citados dentro de su temática:

  • Media Ponderada del Impacto Normalizado de la agencia Scopus: 6.14 (fuente consultada: FECYT Feb 2024)
  • Field Citation Ratio (FCR) de la fuente Dimensions: 24.64 (fuente consultada: Dimensions May 2025)

De manera concreta y atendiendo a las diferentes agencias de indexación, el trabajo ha acumulado, hasta la fecha 2025-05-17, el siguiente número de citas:

  • WoS: 71
  • Scopus: 121
  • Europe PMC: 2
  • OpenCitations: 89
Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2025-05-17:

  • El uso, desde el ámbito académico evidenciado por el indicador de la agencia Altmetric referido como agregaciones realizadas por el gestor bibliográfico personal Mendeley, nos da un total de: 135.
  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 135 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

  • El Score total de Altmetric: 12.95.
  • El número de menciones en la red social X (antes Twitter): 6 (Altmetric).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (TEJEDOR NOGUERALES, JAVIER) .

el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido TEJEDOR NOGUERALES, JAVIER.