Los peligros potenciales de los incendios de la batería de litio se están volviendo cada vez más prominentes, y cómo advertir de antemano se ha convertido en un importante problema de seguridad. Este artículo presenta un nuevo método para utilizar la tecnología de reconocimiento de sonido para predecir el fuego de las baterías de litio. Este método utiliza el algoritmo de aprendizaje automático para identificar los sonidos únicos realizados por la batería debido al aumento de la presión interna antes de que ocurra el incendio, emitiendo así una alarma por adelantado para evitar el incendio. Esta tecnología no solo tiene una alta precisión, sino que también mantiene una buena estabilidad en varios entornos de ruido de fondo, mostrando su enorme potencial de aplicación.
Los riesgos de seguridad de los incendios de baterías de litio a menudo son preocupantes, y los científicos han propuesto un método para usar el sonido para la alerta temprana de los incendios de la batería. La investigación ha encontrado que las baterías de iones de litio experimentan una serie de reacciones químicas antes de que se incendian, lo que hace que la presión interna de la batería aumente gradualmente, lo que eventualmente hace que la batería se expanda. La carcasa de la batería suele ser dura y no puede acomodar esta expansión, por lo que las válvulas de seguridad dentro de la batería pueden romperse cuando la presión es demasiado alta, lo que hace un sonido único. Este sonido es un poco similar al sonido de clic y silbido al abrir una botella de refresco. Con este fin, un equipo de investigación del Instituto Nacional de Normas y Tecnología (NIST) ha desarrollado un algoritmo de aprendizaje automático utilizado específicamente para identificar este sonido de ruptura específico. Durante el proceso de capacitación en algoritmos, los investigadores colaboraron con el Laboratorio de la Universidad de Ciencia y Tecnología de Xi'an para recopilar datos de audio de 38 baterías explosivas. Al ajustar la velocidad y el tono de estos datos de audio, el equipo de investigación generó más de 1,000 muestras de audio únicas para entrenar aún más el algoritmo. Los resultados de las pruebas muestran que este algoritmo puede identificar el sonido de ruptura de las baterías sobrecalentadas con una precisión del 94%. Vale la pena señalar que los investigadores también introdujeron varios ruidos de fondo durante la prueba, incluidos los pasos, los sonidos de cierre de la puerta y los sonidos de apertura de botellas, y descubrieron que solo unos pocos ruidos interferirían con el juicio del algoritmo. Este descubrimiento muestra la robustez del algoritmo. El equipo de investigación dijo que la tecnología tiene el potencial de usarse para desarrollar un nuevo tipo de alarma contra incendios que se puede instalar en múltiples lugares, como hogares, oficinas, almacenes y estacionamientos de vehículos eléctricos. Al emitir una alerta por adelantado, esta tecnología puede proporcionar a las personas mucho tiempo para evacuar y garantizar la seguridad personal. Puntos clave: el equipo de investigación utiliza tecnología de reconocimiento de sonido para advertir sobre los incendios de baterías de litio por adelantado para garantizar la seguridad. A través de los algoritmos de aprendizaje automático, la tasa de precisión de la prueba es tan alta como 94%, lo que tiene buena solidez. Se espera que desarrolle nuevas alarmas contra incendios, que se usan ampliamente en varios lugares, y brindan garantías de seguridad a las personas.
Esta tecnología de advertencia de batería de litio basada en el reconocimiento de sonido proporciona una forma efectiva de mejorar la seguridad de la batería con su alta precisión y robustez. Vale la pena esperar su mayor desarrollo y aplicación.