在现代科技的推动下，锂离子电池已成为我们日常生活中不可或缺的一部分。从智能手机、笔记本电脑到电动自行车和电动汽车，这些电池因其高能量密度而广受欢迎。然而，锂离子电池在过热或受损时，可能会引发热失控反应，导致火灾或爆炸。2023年，纽约市消防部门报告了268起因电动自行车电池引发的住宅火灾，造成150人受伤和18人死亡。面对这一日益严重的火灾风险，国家标准与技术研究所（NIST）的研究团队正在开发一种利用声音检测锂电池火灾的新技术。
NIST的研究人员发现，在锂离子电池即将起火之前，电池内部会发生化学反应，导致气压增大，电池外壳开始膨胀。许多锂离子电池设有安全阀，当内部压力过高时，安全阀会破裂并释放气体，发出类似开启饮料瓶的“咝咝”声。研究人员在观看电池爆炸的视频时，注意到了这个声音，并决定进一步验证其可行性。
为了训练机器学习算法识别这个特定声音，研究人员与西安科技大学的实验室合作，记录了38个电池爆炸前的音频样本，并对其进行了速度和音调的调整，生成超过1000个独特的音频样本。经过训练，算法的识别率高达94%。研究人员通过安装在摄像机上的麦克风，成功检测到了过热电池的声音。为了验证算法的有效性，研究人员还用各种噪音进行干扰实验，结果显示只有极少数噪音能让检测器困惑。
目前，研究团队已在亚太火科学技术研讨会上展示了他们的研究成果，并申请了专利。未来，他们计划对更多种类的电池和麦克风进行测试，确认安全阀破裂的警告时间，通常在电池出现故障前约两分钟。最终，这项技术有望发展为新型火灾警报器，安装在家庭、办公室，甚至有大量电池的仓库和电动车停车场，为人们提供提前的火灾预警。
划重点:
NIST研究团队开发出基于声音的锂电池火灾预警技术，通过AI算法识别安全阀破裂声。
经过训练的算法识别率高达94%，在多种噪音干扰下仍能保持高效检测。
未来新型火灾警报器有望提供约两分钟的提前预警，帮助人们及时逃生。