Потенциальная опасность пожаров лития становятся все более заметными, и как предупредить заранее, стала важной проблемой безопасности. В этой статье представлен новый метод использования технологии распознавания звука для прогнозирования огня литийных батарей. Этот метод использует алгоритм машинного обучения для определения уникальных звуков, изготовленных батареей из -за повышения внутреннего давления до возникновения пожара, тем самым выпустив сигнал тревоги, чтобы избежать пожара. Эта технология не только обладает высокой точностью, но и поддерживает хорошую стабильность в различных средах фонового шума, демонстрируя его огромный потенциал применения.
Опасности безопасности пожаров лития лития часто беспокоятся, и ученые предложили метод использования звука для раннего предупреждения о пожарах батареи. Исследования показали, что литий-ионные батареи подвергаются ряду химических реакций, прежде чем они загораются, что приводит к постепенному увеличению внутреннего давления батареи, что в конечном итоге вызывает расширение батареи. Корпус батареи обычно жесткий и не может приспособить это расширение, поэтому предохранительные клапаны внутри батареи могут сломаться, когда давление слишком высокое, издавая уникальный звук. Этот звук немного похож на щелчок и шипящий звук при открытии бутылки с газировкой. С этой целью исследовательская группа в Национальном институте стандартов и технологий (NIST) разработала алгоритм машинного обучения, специально использованное для определения этого конкретного звука разрыва. В ходе процесса обучения алгоритма исследователи сотрудничали с Лабораторией Университета науки и технологий Xi'an для сбора аудиодатчиков из 38 взрывных батарей. Регулируя скорость и тон этих аудиоданных, исследовательская группа создала более 1000 уникальных образцов аудио для дальнейшего обучения алгоритма. Результаты теста показывают, что этот алгоритм может идентифицировать разрыв звучания перегретых батарей с точностью 94%. Стоит отметить, что исследователи также ввели различные фоновые шумы во время теста, включая шаги, звуки закрытия двери и звуки открытия бутылок, и обнаружили, что только несколько шумов будут мешать суждению алгоритма. Это открытие показывает надежность алгоритма. Исследовательская группа сказала, что эта технология может использоваться для разработки нового типа пожарной сигнализации, который может быть установлен в нескольких местах, таких как дома, офисы, склады и парковки электромобилей. Заранее выпуская предупреждение, эта технология может предоставить людям достаточно времени для эвакуации и обеспечения личной безопасности. Ключевые моменты: исследовательская группа использует технологию распознавания звука, чтобы предупредить литиевые батареи заранее, чтобы обеспечить безопасность. Благодаря алгоритмам машинного обучения скорость точности теста достигает 94%, что имеет хорошую надежность. Ожидается, что он разработает новые пожарные сигналы, которые широко используются в различных местах, и предоставит людям гарантии безопасности.
Эта технология пожарной охраны лития, основанная на распознавании звука, обеспечивает эффективный способ повышения безопасности батареи с высокой точностью и надежностью Стоит с нетерпением ждать его дальнейшей разработки и применения.