مع التطور السريع للذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء، أصبحت تقنية التبريد بالسائل ذات اللوحة الباردة تدريجياً واحدة من الحلول التقنية السائدة لتلبية احتياجات تبريد أنظمة مراكز البيانات عالية الكثافة. تقدم هذه المقالة الميكانيزمات المحفزة وأضرار التأثير وقوانين التطور التآزري للأعطال النموذجية في نظام التبريد بالسائل ذي اللوحة الباردة لمراكز البيانات؛ تلخص المبادئ والخصائص لتقنيات الكشف المباشر وتقنيات تشخيص الأعطال المبنية على بيانات التشغيل، كما تستعرض المشاكل الرئيسية في تطبيقات هذه التقنيات في أنظمة التبريد بالسائل ذات اللوحة الباردة؛ استناداً إلى خبرات التشخيص في مجال التدفئة والتهوية وتكييف الهواء، تستخلص طرق التحسين المستهدفة للمشكلات القائمة، مثل التعلم تحت الإشراف الجزئي، التعلم بعينات صغيرة، تعزيز البيانات، ودمج الفيزياء مع البيانات. يمكن أن تركز الدراسات المستقبلية في هذا المجال على دمج الخوارزميات المتعددة، تخفيف مشكلة عدم توازن البيانات، تعزيز تفسيرية النماذج وقدرتها على مقاومة التشويش، بهدف رفع دقة وموثوقية وملاءمة التشخيص الهندسي للأعطال. توفر هذه المقالة مراجعة وتلخيص للدراسات ذات الصلة، مما يوفر مرجعاً للأبحاث النظرية والتطبيقات الهندسية في مجال تشخيص أعطال التبريد بالسائل ذي اللوحة الباردة.

مركز البيانات;التبريد بالسائل ذي اللوحة الباردة;الكشف المباشر;تشخيص الأعطال;تعلم الآلة