近年來隨著5G、云計算、人工智能等新一代信息技術快速發展，數據中心建設如火如荼，持續推動金融行業數字經濟蓬勃發展，數據中心作為金融行業各項業務系統安全穩定運行的關鍵基礎設施物理載體，在金融行業信息系統的云化遷移以及數字化轉型中扮演至關重要的角色?；馂淖鳛閿祿行陌踩€定運行的大敵，不僅會造成嚴重的直接經濟損失，而且IT設備和IT系統的癱瘓可能導致消費、金融、外交、社會穩定等多方面影響，嚴重影響到社會生產生活秩序的正常運行，其損失無法估量。因此，確保數據中心消防安全，全力保障數據中心安全穩定運行尤為重要。

　　傳統火災探測報警技術存在靈敏度低、報警時間晚、安裝方式單一、誤報率高等問題，無法有效應對數據中心復雜的使用環境，從技術角度上講，傳統消防安全防范措施是消極被動的，只著眼于后期“滅火”，對前期“預防”頗為乏術。為了解決數據中心火災防范問題，必須要有一種更先進、更靈敏、更可靠、能適用于數據中心特殊環境的新一代極早期火災預警系統。

　　數據中心火災特點

　　1.起火原因以電氣火災為主。與普通民用建筑相比，數據中心的配電線路規模要大得多。大型數據中心IT、動力、弱電等不同類型負荷的配電系統通?；ハ嗒毩⒃O置，而且由于可靠性和冗余要求，配電線路的數量更是成倍增加。數據中心配電系統的規劃電量和實際運行電流也遠高于其他類型建筑。數據中心的配電系統大都以7x24小時常年不間斷運行，供配電設備和線路出現故障、老化的風險更高。通信設備的運行及工作人員所穿的衣服等產生的靜電、雷擊等強電入侵、機房外部火災蔓延也是造成數據中心電氣火災的誘因。

　　2.數據中心火災隱蔽性強且蔓延迅速。數據中心火災的起火位置往往在用電設備內部或電力電纜橋架內、吊頂上或者防靜電地板下等隱蔽部位，一般的日常巡檢基本都不包括對上述位置的全面檢查，而煙感、溫感探測器的探測時間都具有一定的滯后性，故電氣火災起火的初期不易被發現。而一旦起火，則火勢會在空調送回風氣流推動下沿著強、弱電槽道迅速蔓延。

　　3.數據中心火災易引發化學傷害。數據中心要保證重要IT設備的不間斷安全穩定運行，通常會配置不間斷電源系統及蓄電池等儲能設施，而蓄電池短路起火在短時間內就可產生巨大熱量和大量酸性腐蝕煙霧，不僅損壞周圍設施、設備，還給消防人員帶來很大的人身傷害風險。

　　傳統火災探測技術的局限性

　　掌握火災的類型和形成過程是正確設計消防系統、選取相應類別的火災探測器的前提。通常情況下，物體溫度升高過程中會出現離子態、陰燃期、可見煙、濃煙、大火等幾個階段。目前傳統的火災探測器在可見煙、濃煙或大火階段開始預警，在數據中心火災預防方面存在很大的局限性。

　　1.靈敏度偏低且調節范圍很小。傳統點式煙霧探測器報警靈敏度大多為3%~5%，火災發生的初期往往只發生陰燃，起火點釋放出的煙霧濃度和熱輻射非常低，同時陰燃階段一般可以持續幾個小時,當滿足點式探測器報警的煙霧和熱量時，火情往往已經難以控制，最終造成無法挽回的損失。此外，煙霧探測器的精度調節范圍小，無法適應數據中心內多場景的復雜使用需求。

　　2.被動探測且極易受外部環境影響。點式感煙探測器多數安裝在被保護機房的天花板上或機房防靜電地板下，安裝方式單一，需被動式等待煙霧靠近報警。同時，數據中心的工作環境是嚴格受控的,強大嚴密的氣流組織設計和精密空調讓機房保持在恒溫恒濕狀態，數據顯示，一般情況下空調系統下空氣的更換速度為15～60次/h，機房內的氣流按照一定方向運動、過濾，造成燃燒產生的煙霧顆粒被迅速稀釋，從而使點式感煙探測器無法及時探測到較高濃度的煙霧,使報警時間大大延后。

　　綜上，傳統的火災報警探測設備已遠遠不能滿足數據中心此類特殊場所火災防范的要求。而近年來快速發展的云室吸氣式極早期火災探測系統，可以探測到物體最初受熱階段產生的熱釋離子，從而提示出物體的極早期受損和火災風險。同時由于其高度的靈敏、寬闊的可調范圍和主動探測方式，逐漸成為良好適配數據中心環境的更優選擇。物體燃燒各階段的演變和云室系統的探測如圖1所示。

　　對極早期熱釋離子的探測

　　云室吸氣式極早期的技術原理及優勢

　　1.技術原理及工作過程。云室吸氣式極早期探測預警系統主要由探測器、采樣管網和后臺監控軟件組成，其工作方式如圖2所示。

　　云室吸氣式極早期探測預警系統采用云霧探測技術，利用采樣管不間斷對被保護環境中的空氣進行抽取、監測。當環境中的物質受熱受損時，原子的外層電子因能量增強而逃逸，使物質發生“電離”釋放出帶電荷的熱釋離子。釋放到空氣中的熱釋離子被抽取到系統探測主機內的云室，霧化形成云態成為云態凝結核，由其形成的可見光斑消散速度和存活時間，得知云室中熱釋離子的數量，通過比對熱釋離子變化的程度從而判斷出被保護區間的燃燒程度，選擇設定參數發出警告信息。云室吸氣式極早期技術原理如圖3所示。

　　2.優勢分析。與傳統火災報警技術相比，云室具有如下優勢。

　　高靈敏度：云室檢測具有極高的靈敏度，可分辨最小為2納米的微粒，提示物體最初受熱受損的情況。

　　主動式采樣：云室內置高性能風機和吸氣泵，即使在強氣流的機房環境，仍能實現機房各部位氣體樣本的采集。

　　靈活的管網布置方式：采樣管可在工作層、吊頂上、地板下，甚至電纜夾層內、槽道內布設，適用于各種復雜環境。

　　準確報警（技術防誤報）：由于采用云霧式探測原理，非煙霧產生的微粒，尤其是普通粉塵不會觸發云室報警，從而確保報警準確性。

　　外部輸入告警（應用防誤報）：在一些人為因素臨時產生煙霧的場景（如機房內二次裝修期間），可以通過外接信號輸入使系統執行預先設置的較高的報警閾值參數，防止不必要的報警。

　　自動清理：云室采用云霧技術，在每個分析周期均對核心分析室進行清理，解決傳統設備需要定期清理的問題。

　　極早期系統在光大銀行的應用

　　各配電室、電池間、機房等處作為光大銀行核心級、高安全等級的基礎設施，必須保障其安全平穩的運行。為增強火災預警能力，光大銀行于2019年在上地生產機房及各辦公機房電池室、設備機房、變配電房中增設云室吸氣式極早期探測預警系統，根據現場具體實際使用場景，管網布置采用標準采樣工作方式（如圖4所示），云室主機采取掛墻方式；同時配備后備式專用電源可在斷電后為探測主機持續供電8小時，確保停電后探測主機正常工作，該系統的部署使用很好地解決了對火災危險源的難管控、難預警、難報警的問題。

　　光大銀行數據中心自安裝該云室吸氣式極早期探測預警系統后，在故障預警防范方面該系統發揮了重要作用。某日，地下配電室內極早期發生告警，最高粒子濃度達到63W/cc左右，在肉眼無法發現隱患點的情況下，運維人員用手持紅外成像儀檢查MNS其中一個框架電流為400A的抽屜插接件，發現其長期高負載運行，導致接觸點過熱并有一定程度的融化變形現象。如果持續下去，故障就可能在監控和保護盲區發生，后果無法想象。運維人員第一時間及時更換了損壞隱患部件，最大限度避免了更大的損失。由于及時預警（報警）并采取了相應措施，極大的提高了機房排障響應時間，避免了嚴重事故的發生。

　　總結及展望

　　近年來，數據中心規模越來越大、功率密度越來越高，數據中心發生火災的風險也越來越大，只有把創新管理手段與各種火災預防和報警裝置的技術優勢充分結合起來，才能真正達到“預防為主”的消防安全防范效果。針對數據中心的環境特點與火災報警現狀，云室吸氣式極早期探測預警系統的應用，可以大大提升機房的早期火災預警能力，及時發現火災隱患，為數據中心用戶贏取更多的時間去排除險情，把火災風險降至最低、損害降到最小。