Avec le développement rapide de l'intelligence artificielle et du calcul haute performance, la technologie de refroidissement liquide à plaque froide est progressivement devenue l'une des solutions technologiques majeures pour répondre aux besoins de dissipation thermique des systèmes de refroidissement des centres de données à haute densité. Cet article présente les mécanismes induisant les pannes typiques des systèmes de refroidissement liquide à plaque froide dans les centres de données, leurs effets néfastes ainsi que les règles d'évolution couplée ; il résume les principes et caractéristiques des techniques de détection directe et des techniques de diagnostic de panne basées sur les données opérationnelles, et analyse les problèmes clés rencontrés dans l'application de ces techniques dans les systèmes de refroidissement liquide à plaque froide ; sur la base de l'expérience de diagnostic dans le domaine CVC (chauffage, ventilation, climatisation), il récapitule les méthodes d'amélioration ciblées des problèmes existants, telles que l'apprentissage semi-supervisé, l'apprentissage à petit échantillon, l'augmentation de données, la fusion physique et données. Les recherches futures dans ce domaine pourront s'articuler autour de la fusion multi-algorithmes, de l'atténuation des problèmes de déséquilibre des données, de l'amélioration de l'interprétabilité des modèles et de la robustesse au bruit, afin d'améliorer la précision, la fiabilité et l'applicabilité industrielle de la reconnaissance des pannes. Cet article offre une synthèse des recherches associées, pouvant servir de référence pour la recherche théorique et les applications ingénieriques dans le domaine du diagnostic des pannes des systèmes de refroidissement liquide à plaque froide.

centre de données; refroidissement liquide à plaque froide; détection directe; diagnostic des pannes; apprentissage automatique