锂离子电池已成为我们生活中不可或缺的一部分，从手机、笔记本电脑到电动自行车和电动汽车，它们因其高能量密度而广受欢迎。但一旦过热或受损，这些电池可能引发热失控，导致火灾甚至爆炸。2023年，纽约市消防部门就处理了268起由电动自行车电池引起的住宅火灾，造成150人受伤，18人不幸遇难。面对这一日益严峻的火灾风险，国家标准与技术研究所（NIST）的研究团队正努力研发一项利用声音检测锂电池火灾的新技术。

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研究人员发现，在锂离子电池起火前，电池内部会经历化学反应，导致气压上升，电池外壳开始膨胀。许多电池中装有安全阀，当内部压力过高时，安全阀会破裂释放气体，发出类似开启饮料瓶的“咝咝”声。研究人员在观察电池爆炸视频时注意到这一声音，并决定深入研究。

为了训练机器学习算法识别这一特定声音，研究人员与西安科技大学合作，录制了38个电池爆炸前的音频样本，并对其速度和音调进行了调整，生成了超过1000个独特的音频样本。经过训练，算法的识别率达到了94%。通过在摄像机上安装麦克风，研究人员成功捕捉到了过热电池的声音。为验证算法的有效性，他们还进行了多种噪音干扰实验，结果显示只有极少数噪音能干扰检测器。

研究团队已在亚太火科学技术研讨会上展示了研究成果，并已申请专利。未来，他们计划对更多类型的电池和麦克风进行测试，以确定安全阀破裂的预警时间，通常在电池出现故障前约两分钟。这项技术有望成为新型火灾警报器，安装于家庭、办公室，以及拥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 研究团队研发的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。

🔊 训练后的算法识别率高达94%，在多种噪音干扰下仍能有效检测。

⏳ 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。