由于引入了声探测技术，该系统将基于特征气体探测的预警信号发出时间提前200秒左右，较发生热失控时间平均提前720秒左右，优于当前市面上的热失控预警系统。多参量叠加应用进一步提高了预警可靠性，声学判据通过神经网络训练后实测识别准确率超97.4%，光学图像判据识别准确率超90%，加上特征气体识别，使得系统可靠性优于当前单一判据的热失控预警方法。（章岑 尹康涌）
由于引入了声探测技术，该系统将基于特征气体探测的预警信号发出时间提前200秒左右，较发生热失控时间平均提前720秒左右，优于当前市面上的热失控预警系统。多参量叠加应用进一步提高了预警可靠性，声学判据通过神经网络训练后实测识别准确率超97.4%，光学图像判据识别准确率超90%，加上特征气体识别，使得系统可靠性优于当前单一判据的热失控预警方法。（章岑 尹康涌）
