锂电池火灾是电动汽车和电子设备的安全隐患，科学家们正在探索预防方法。一项新研究提出利用声音预警锂离子电池起火的方法。研究发现，电池起火前会经历化学反应，导致内部压力升高，安全阀破裂发出独特声音。研究人员训练机器学习算法识别这种声音，测试结果显示准确率高达94%。该技术有潜力开发出新型火灾报警器，提前预警，为人们提供撤离时间，应用场景包括家庭、办公室、仓库和电动汽车停车场等。

🤔锂离子电池在起火前，会经历内部压力升高的过程，导致电池膨胀，安全阀破裂释放压力，并发出独特的咔哒声和嘶嘶声。

🤖研究人员训练了一种机器学习算法，能够识别这种独特的安全阀破裂声，从而预警锂离子电池即将起火。

📊测试结果显示，该算法能够以94%的准确率识别过热电池的破裂声，即使在各种背景噪音环境下也能保持较高的准确性。

💡这项技术有潜力开发出一种新型的火灾报警器，安装在家庭、办公室、仓库和电动汽车停车场等场所，提前预警锂电池火灾，保障人员安全。

🤝研究人员与西安科技大学的实验室合作，收集了38个爆炸电池的音频数据，并生成超过1000个独特的音频样本用于训练算法。

IT之家 11 月 17 日消息，锂电池火灾一直是电动汽车和电子设备的一大安全隐患，为了预防这类事故，科学家们一直在探索各种方法。

近日，一项新研究提出了一种利用声音来预警锂离子电池即将起火的方法。研究人员指出，锂离子电池在起火前会经历一个化学反应过程，导致内部压力逐渐升高，电池开始膨胀。由于电池外壳通常是坚硬的，无法适应这种膨胀，因此电池中的安全阀会破裂以释放压力。

在这个过程中，安全阀的破裂会发出一种独特的咔哒声和嘶嘶声，有点像打开汽水瓶盖的声音。

美国国家标准与技术研究所（NIST）的研究人员训练了一种机器学习算法，能够识别这种独特的破裂声。为了训练算法，研究人员与西安科技大学的实验室合作，收集了 38 个爆炸电池的音频数据。随后，他们对这些音频进行速度和音调的调整，生成超过 1000 个独特的音频样本，用于训练算法。

测试结果显示，该算法能够以 94% 的准确率识别过热电池的破裂声。IT之家注意到，研究人员使用各种背景噪音，包括脚步声、关门声和开瓶声，来测试算法的鲁棒性，发现只有少数噪音能够干扰算法的判断。

研究人员表示，这项技术有潜力开发出一种新型的火灾报警器，可以在家庭、办公室、仓库和电动汽车停车场等场所安装，提前发出警报，为人们提供充足的撤离时间。