近年来随着5G、云计算、人工智能等新一代信息技术快速发展，数据中心建设如火如荼，持续推动金融行业数字经济蓬勃发展，数据中心作为金融行业各项业务系统安全稳定运行的关键基础设施物理载体，在金融行业信息系统的云化迁移以及数字化转型中扮演至关重要的角色。火灾作为数据中心安全稳定运行的大敌，不仅会造成严重的直接经济损失，而且IT设备和IT系统的瘫痪可能导致消费、金融、外交、社会稳定等多方面影响，严重影响到社会生产生活秩序的正常运行，其损失无法估量。因此，确保数据中心消防安全，全力保障数据中心安全稳定运行尤为重要。
传统火灾探测报警技术存在灵敏度低、报警时间晚、安装方式单一、误报率高等问题，无法有效应对数据中心复杂的使用环境，从技术角度上讲，传统消防安全防范措施是消极被动的，只着眼于后期“灭火”，对前期“预防”颇为乏术。为了解决数据中心火灾防范问题，必须要有一种更先进、更灵敏、更可靠、能适用于数据中心特殊环境的新一代极早期火灾预警系统。
数据中心火灾特点
1.起火原因以电气火灾为主。与普通民用建筑相比，数据中心的配电线路规模要大得多。大型数据中心IT、动力、弱电等不同类型负荷的配电系统通常互相独立设置，而且由于可靠性和冗余要求，配电线路的数量更是成倍增加。数据中心配电系统的规划电量和实际运行电流也远高于其他类型建筑。数据中心的配电系统大都以7x24小时常年不间断运行，供配电设备和线路出现故障、老化的风险更高。通信设备的运行及工作人员所穿的衣服等产生的静电、雷击等强电入侵、机房外部火灾蔓延也是造成数据中心电气火灾的诱因。
2.数据中心火灾隐蔽性强且蔓延迅速。数据中心火灾的起火位置往往在用电设备内部或电力电缆桥架内、吊顶上或者防静电地板下等隐蔽部位，一般的日常巡检基本都不包括对上述位置的全面检查，而烟感、温感探测器的探测时间都具有一定的滞后性，故电气火灾起火的初期不易被发现。而一旦起火，则火势会在空调送回风气流推动下沿着强、弱电槽道迅速蔓延。
3.数据中心火灾易引发化学伤害。数据中心要保证重要IT设备的不间断安全稳定运行，通常会配置不间断电源系统及蓄电池等储能设施，而蓄电池短路起火在短时间内就可产生巨大热量和大量酸性腐蚀烟雾，不仅损坏周围设施、设备，还给消防人员带来很大的人身伤害风险。
传统火灾探测技术的局限性
掌握火灾的类型和形成过程是正确设计消防系统、选取相应类别的火灾探测器的前提。通常情况下，物体温度升高过程中会出现离子态、阴燃期、可见烟、浓烟、大火等几个阶段。目前传统的火灾探测器在可见烟、浓烟或大火阶段开始预警，在数据中心火灾预防方面存在很大的局限性。
1.灵敏度偏低且调节范围很小。传统点式烟雾探测器报警灵敏度大多为3%~5%，火灾发生的初期往往只发生阴燃，起火点释放出的烟雾浓度和热辐射非常低，同时阴燃阶段一般可以持续几个小时,当满足点式探测器报警的烟雾和热量时，火情往往已经难以控制，最终造成无法挽回的损失。此外，烟雾探测器的精度调节范围小，无法适应数据中心内多场景的复杂使用需求。
2.被动探测且极易受外部环境影响。点式感烟探测器多数安装在被保护机房的天花板上或机房防静电地板下，安装方式单一，需被动式等待烟雾靠近报警。同时，数据中心的工作环境是严格受控的,强大严密的气流组织设计和精密空调让机房保持在恒温恒湿状态，数据显示，一般情况下空调系统下空气的更换速度为15～60次/h，机房内的气流按照一定方向运动、过滤，造成燃烧产生的烟雾颗粒被迅速稀释，从而使点式感烟探测器无法及时探测到较高浓度的烟雾,使报警时间大大延后。
综上，传统的火灾报警探测设备已远远不能满足数据中心此类特殊场所火灾防范的要求。而近年来快速发展的云室吸气式极早期火灾探测系统，可以探测到物体最初受热阶段产生的热释离子，从而提示出物体的极早期受损和火灾风险。同时由于其高度的灵敏、宽阔的可调范围和主动探测方式，逐渐成为良好适配数据中心环境的更优选择。物体燃烧各阶段的演变和云室系统的探测如图1所示。
对极早期热释离子的探测
云室吸气式极早期的技术原理及优势
1.技术原理及工作过程。云室吸气式极早期探测预警系统主要由探测器、采样管网和后台监控软件组成，其工作方式如图2所示。
云室吸气式极早期探测预警系统采用云雾探测技术，利用采样管不间断对被保护环境中的空气进行抽取、监测。当环境中的物质受热受损时，原子的外层电子因能量增强而逃逸，使物质发生“电离”释放出带电荷的热释离子。释放到空气中的热释离子被抽取到系统探测主机内的云室，雾化形成云态成为云态凝结核，由其形成的可见光斑消散速度和存活时间，得知云室中热释离子的数量，通过比对热释离子变化的程度从而判断出被保护区间的燃烧程度，选择设定参数发出警告信息。云室吸气式极早期技术原理如图3所示。
2.优势分析。与传统火灾报警技术相比，云室具有如下优势。
高灵敏度：云室检测具有极高的灵敏度，可分辨最小为2纳米的微粒，提示物体最初受热受损的情况。
主动式采样：云室内置高性能风机和吸气泵，即使在强气流的机房环境，仍能实现机房各部位气体样本的采集。
灵活的管网布置方式：采样管可在工作层、吊顶上、地板下，甚至电缆夹层内、槽道内布设，适用于各种复杂环境。
准确报警（技术防误报）：由于采用云雾式探测原理，非烟雾产生的微粒，尤其是普通粉尘不会触发云室报警，从而确保报警准确性。
外部输入告警（应用防误报）：在一些人为因素临时产生烟雾的场景（如机房内二次装修期间），可以通过外接信号输入使系统执行预先设置的较高的报警阈值参数，防止不必要的报警。
自动清理：云室采用云雾技术，在每个分析周期均对核心分析室进行清理，解决传统设备需要定期清理的问题。
极早期系统在光大银行的应用
各配电室、电池间、机房等处作为光大银行核心级、高安全等级的基础设施，必须保障其安全平稳的运行。为增强火灾预警能力，光大银行于2019年在上地生产机房及各办公机房电池室、设备机房、变配电房中增设云室吸气式极早期探测预警系统，根据现场具体实际使用场景，管网布置采用标准采样工作方式（如图4所示），云室主机采取挂墙方式；同时配备后备式专用电源可在断电后为探测主机持续供电8小时，确保停电后探测主机正常工作，该系统的部署使用很好地解决了对火灾危险源的难管控、难预警、难报警的问题。
光大银行数据中心自安装该云室吸气式极早期探测预警系统后，在故障预警防范方面该系统发挥了重要作用。某日，地下配电室内极早期发生告警，最高粒子浓度达到63W/cc左右，在肉眼无法发现隐患点的情况下，运维人员用手持红外成像仪检查MNS其中一个框架电流为400A的抽屉插接件，发现其长期高负载运行，导致接触点过热并有一定程度的融化变形现象。如果持续下去，故障就可能在监控和保护盲区发生，后果无法想象。运维人员第一时间及时更换了损坏隐患部件，最大限度避免了更大的损失。由于及时预警（报警）并采取了相应措施，极大的提高了机房排障响应时间，避免了严重事故的发生。
总结及展望
近年来，数据中心规模越来越大、功率密度越来越高，数据中心发生火灾的风险也越来越大，只有把创新管理手段与各种火灾预防和报警装置的技术优势充分结合起来，才能真正达到“预防为主”的消防安全防范效果。针对数据中心的环境特点与火灾报警现状，云室吸气式极早期探测预警系统的应用，可以大大提升机房的早期火灾预警能力，及时发现火灾隐患，为数据中心用户赢取更多的时间去排除险情，把火灾风险降至最低、损害降到最小。
