在过去十年中，人工智能（AI）加速复杂过程的能力使其成为工程研究中的关键工具。尽管许多人将AI与云计算联系起来，但其快速发展需要不断扩展的基础设施，例如数据中心。
由德州农工大学的王庆生教授以及化学工程博士生Tylee Kareck和Chi-Yang Li领导的研究团队，正在调查数据中心一个意想不到的威胁——日益增加的火灾风险。他们与乔治华盛顿大学和加州大学伯克利分校合作，近期发表了一项研究，分析了数据中心火灾的常见原因，并提出了降低这些风险的策略。该研究成果已发表在《过程工业损失预防杂志》上。
王教授表示：“我们的工作为评估火灾风险提供了深入见解，以便工程师能够设计出更安全、更具韧性的数据中心。”
随着数据中心数量增多且算力日益强大，它们需要从电池系统和备用发电机获取更多能源，以确保持续运行——这是数据存储的基本需求。然而，能源使用量的增加也带来了火灾风险的上升。
Kareck指出：“现代数据中心储存着巨大的电能，这意味着如果未能得到妥善控制，故障可能会迅速升级。”
研究人员发现，火灾的起因多种多样，包括电池故障、电弧闪光等电气故障、设备故障和人为失误。大量电池和高功率密度会增加热失控（thermal runaway）的风险。热失控是一种电池经历失控化学反应的现象，会产生大量热量，可能导致电池爆炸、着火，甚至引发附近其他电池的连锁反应。
研究人员还惊讶地发现，数据中心火灾的原因往往相互重叠。例如，电池安装中的人为失误可能导致电弧闪光，从而引燃其他组件并升级为火灾。然而，电弧闪光也可能在没有人为失误的情况下因短路而发生。
