Os perigos potenciais dos incêndios em bateria de lítio estão se tornando cada vez mais proeminentes e como alertar com antecedência se tornou uma questão de segurança importante. Este artigo apresenta um novo método para usar a tecnologia de reconhecimento de som para prever o fogo das baterias de lítio. Este método usa o algoritmo de aprendizado de máquina para identificar os sons exclusivos emitidos pela bateria devido ao aumento da pressão interna antes que o incêndio ocorra, emitindo um alarme com antecedência para evitar incêndio. Essa tecnologia não apenas tem alta precisão, mas também mantém boa estabilidade em vários ambientes de ruído de fundo, mostrando seu enorme potencial de aplicação.
Os riscos de segurança dos incêndios em bateria de lítio são frequentemente preocupantes, e os cientistas propuseram um método para usar o som para aviso prévio de incêndios em bateria. A pesquisa descobriu que as baterias de íons de lítio passam por uma série de reações químicas antes de capturar fogo, o que faz com que a pressão interna da bateria aumente gradualmente, eventualmente fazendo com que a bateria se expanda. O alojamento da bateria é geralmente difícil e não pode acomodar essa expansão; portanto, as válvulas de segurança dentro da bateria podem quebrar quando a pressão estiver muito alta, emitindo um som único. Esse som é um pouco semelhante ao som de clique e sibilância ao abrir uma garrafa de refrigerante. Para esse fim, uma equipe de pesquisa do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia (NIST) desenvolveu um algoritmo de aprendizado de máquina usado especificamente para identificar esse som específico de ruptura. Durante o processo de treinamento do algoritmo, os pesquisadores colaboraram com o laboratório da Universidade de Ciência e Tecnologia de Xi'an para coletar dados de áudio de 38 baterias explosivas. Ao ajustar a velocidade e o tom desses dados de áudio, a equipe de pesquisa gerou mais de 1.000 amostras de áudio exclusivas para treinar ainda mais o algoritmo. Os resultados dos testes mostram que esse algoritmo pode identificar o som de ruptura de baterias superaquecidas com precisão de 94%. Vale a pena notar que os pesquisadores também introduziram vários ruídos de fundo durante o teste, incluindo passos, sons de fechamento de portas e sons de abertura de garrafas, e descobriram que apenas alguns ruídos interfeririam no julgamento do algoritmo. Essa descoberta mostra a robustez do algoritmo. A equipe de pesquisa disse que a tecnologia tem o potencial de ser usada para desenvolver um novo tipo de alarme de incêndio que pode ser instalado em vários lugares, como casas, escritórios, armazéns e estacionamentos de veículos elétricos. Ao emitir um alerta com antecedência, essa tecnologia pode fornecer às pessoas tempo de sobra para evacuar e garantir a segurança pessoal. Pontos -chave: a equipe de pesquisa usa a tecnologia de reconhecimento de som para alertar os disparos de bateria de lítio com antecedência para garantir a segurança. Através de algoritmos de aprendizado de máquina, a taxa de precisão do teste é de 94%, o que tem boa robustez. Espera -se que desenvolva novos alarmes de incêndio, amplamente utilizados em vários lugares, e forneça às pessoas garantias de segurança.
Esta tecnologia de aviso de bateria de lítio com base no reconhecimento de som fornece uma maneira eficaz de melhorar a segurança da bateria com sua alta precisão e robustez Vale a pena esperar seu desenvolvimento e aplicação adicionais.