【摘要】：随着物联网、云计算、大数据、人工智能、区块链等新技术的快速发展,数据中心受到了越来越多的关注和重视。我国数据中心的飞速发展,导致数据中心的能耗急剧上升。2015年我国数据中心能耗高达1000亿kWh,预计2020年我国数据中心耗电量将超过2500亿kWh。数据中心能耗逐年增加不仅给企业造成了沉重的负担,而且给整个社会的能源和环境带来巨大的挑战。数据中心气流组织设计不合理会导致服务器设备运行阶段出现局部过热问题,为了降低局部热点温度,往往需要调低整个机房的设置温度,从而造成能源的巨大浪费。数据中心气流组织设计不合理是导致数据中心高能耗的主要原因之一,因此合理优化设计数据中心气流组织,成为数据中心空调系统设计的关键。国内外学者对优化数据中心气流组织及评价方法做了大量研究,其中有些研究通过CFD模拟手段针对某些因素对数据中心内部温度场、速度场的影响规律进行分析,评价优化得出单因素最优工况,最后将各个因素最优工况组合得出数据中心气流组织整体优化设计方案,缺少对架空地板内气流分布以及压力分布均匀性进行分析,而架空地板内气流分布以及压力分布均匀性是机房内温度、速度分布不均的根本原因,并且现有研究缺乏各影响因素对数据中心气流组织影响的主次顺序方面研究,单因素优化得到的最优工况简单组合未必是最优组合。有些学者根据空调送风温度与机架进、出风温度偏差提出数据中心气流组织评价方法,这些评价方法不能从系统和能量的层面来反映整个机房的气流组织状况,在实际应用中具有一定的局限性。?是描述能量流动体系中能量品质的物理量,但数据中心机柜服务器冷却过程不涉及热功转换的热量传递过程,其传递热量能力的损失不等价于能量做功能力的损失,因此用?损失来评价数据中心气流组织并不适用。基于目前数据中心气流组织及评价方法存在的问题,本文将热学原理火积损失应用于数据中心气流组织评价中,以标准化数据中心为对象开展如下几方面的研究工作:1.通过专业CFD模拟软件建立风管上送分、地板下送风、列间空调前送风后回风三种主要气流组织形式的标准化数据中心模型,对三种气流组织形式的温度场、速度场进行模拟分析,通过热学原理火积损失对三种气流组织形式进行评价,得出冷热空气掺混程度为风管上送风地板下送风前送风后回风,验证火积损失应用于数据中心气流组织评价的合理性。2.由于《数据中心设计规范》GB50174-2017推荐对单台机柜发热量大于4kW的主机房,宜采用活动地板下送风/上回风、行间制冷空调前送风/后回风等方式,并且列间空调造价高,适用于单机柜功率10~30kW的机房服务器中,目前数据中心多采用地板下送风形式。因此本文以地板下送风形式的标准化数据中心为主要研究对象,通过采用CFD数值模拟的方法对架空地板内气流分布、压力分布均匀性以及地板格栅风量、机房内温度分布进行全面分析,探究室内温度分布不均匀的根本原因,得出架空地板高度、地板格栅开孔率、是否封闭冷热通道三个因素对数据中心气流组织的影响规律,通过火积损失从系统和能量的层面对三种因素进行评价,量化各种工况冷热空气掺混程度,进而优化数据中心气流组织设计参数。3.以火积损失为试验指标,应用正交试验对地板下送风形式影响数据中心气流组织的架空地板高度、地板格栅开孔率、是否封闭冷热通道三种因素进行组合试验分析。通过极差分析法和方差分析法对三种因素对试验结果影响的显著性进行分析,得出三种因素对火积损失影响重要程度顺序为:是否封闭冷热通道架空地板高度地板格栅开孔率;并结合火积损失计算得出架空地板高度800mm,地板格栅开孔率组合布置,封闭冷通道的方案为该标准化数据中心最优的气流组织方案。4.通过搭建数据中心实验台,对正交试验得到的最优组合进行实验测试,验证模拟结果的准确性。通过对数据中心设计参数的优化,节省数据中心运行能耗,为数据中心气流组织设计提供理论依据和方法指导。数据中心空调系统能耗约占数据中心总能耗的40%,而数据中心的气流组织直接关系到机柜散热效果和空调系统的能耗,因此优化数据中心气流组织节能潜力巨大,对于节省数据中心运行能耗及绿色可持续发展具有十分重要的社会效益和经济效益。
【图文】：
图 1-1 实际数据中心地板下送风气流组织形式[30]Fig. 1-1 Data center underfloor air distribution评价方法计规范》GB50174-2017 和 ASHRAE TC 9.9 对数据国内外许多学者在评价实际数据中心热环境与理想由温度构建的环境评价指标来评价数据中心气流组
图 2-3 前送后回风机房设备布局平面视图g. 2-3 Front-to-back air return date center equipment layout plane v流组织数值模拟计算及结果分析分析
【学位授予单位】：北京建筑大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TU83
【参考文献】
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1 陈杰;;数据机房冷通道封闭技术应用及模拟分析[J];暖通空调;2015年06期
2 赵甜;陈群;;(火积)的宏观物理意义及其应用[J];物理学报;2013年23期
3 高彩凤;于震;吴剑林;;典型数据机房热环境分析及气流组织优化[J];暖通空调;2013年09期
4 田浩;李震;刘晓华;钱晓栋;;数据中心热环境评价指标研究[J];制冷学报;2012年05期
5 程雪涛;王文华;梁新刚;;开口热力学系统的(火积)分析[J];科学通报;2012年16期
6 胡帼杰;曹炳阳;过增元;;系统的(火积)与可用(火积)[J];科学通报;2011年19期
7 程雪涛;梁新刚;徐向华;;(火积)的微观表述[J];物理学报;2011年06期
8 程雪涛;梁新刚;过增元;;孤立系统内传热过程的(火积)减原理[J];科学通报;2011年03期
9 过增元;梁新刚;朱宏晔;;(火积)——描述物体传递热量能力的物理量[J];自然科学进展;2006年10期
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3 朱越;数据机房气流组织的数值模拟与优化[D];南京工业大学;2015年
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5 韩波;应用ANSYS热分析软件优化IDC机房散热设计[D];苏州大学;2013年
6 廖了;大型计算机机房空调设计模拟研究[D];重庆大学;2013年
7 吴国光;地下建筑气流组织的数值模拟研究[D];哈尔滨工程大学;2013年
8 张飞;数据机房热负荷实验测试及三维数值模拟研究[D];华南理工大学;2011年
9 王玉成;IDC机房空调系统优化配置方法及综合节电分析[D];北京邮电大学;2009年
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2707950
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