人工知能や高性能計算の急速な発展に伴い、冷却プレート式液冷技術は高密度データセンターの冷却システムの熱放散要求に対応する主流技術の一つとなってきている。本稿では、データセンター冷却プレート式液冷システムの典型的な故障誘発メカニズム、影響被害およびカップリング進化則を紹介し、直接検出技術および運用データに基づく逆問題故障診断技術の原理と特徴をまとめ、本種故障診断技術が冷却プレート式液冷システムの実際の応用において抱える主要な課題を整理した。暖房換気空調（HVAC）分野の診断経験に基づき、半教師あり学習、小サンプル学習、データ拡張、物理モデルとデータの融合など、既存の問題に対する的確な改善方法を総括している。今後本分野の研究は、多アルゴリズム融合、データの不均衡問題の緩和、モデルの解釈性および耐妨害性の強化などを軸に、故障識別の精度、信頼性および工学的適用性の向上を図っていくことが期待される。本稿は関連研究の整理と総括を通じて、冷却プレート式液冷故障診断分野の理論研究および工学的応用に参考を提供する。

データセンター;冷却プレート式液冷;直接検出;故障診断;機械学習