Hava Soğutmalı Veri Merkezlerinde Enerji Verimli Soğutma için Isıl Ortam Değerlendirmesi: Ölçüm, CFD ve Tahmin Modelleri

Özet

Derleme, ısıl ortam ölçümü, modelleme yaklaşımları ve bunların enerji verimli soğutmaya katkısının sistematik biçimde sentezlenmediği boşluğu kapatıyor. 2010'dan beri yayımlanan 77 çalışma deneysel ölçüm, CFD simülasyonu ve tahmin modellemesi açısından analiz edildi; ölçüm yerleşimleri, CFD yazılımı, türbülans modelleri, ağ yoğunluğu, raf temsili ve doğrulama hataları tablolandı; vekil modellerin çıkarım süreleri CFD çalışma süreleriyle karşılaştırıldı.

Bulgular: 39 deneysel çalışmanın yalnızca yaklaşık %30,7'si güç ölçümü içeriyor; bu, ısıl iyileştirmeleri enerji tasarrufuna bağlayan kanıtı sınırlıyor. Sıcaklık çalışmaların %100'ünde, hava hızı %66,7'sinde ölçülürken güç, hava debisi ve basınç daha az izlendi. 58 CFD çalışmasında Fluent 24'ünde (%41,4), 6SigmaDC 12'sinde kullanıldı; standart k-epsilon 41'inde (yaklaşık %70,7), RNG, realizable, SST k-omega ve LES daha az yaygın. Bildirilen CFD doğrulama hataları göreli %0,22 ile %30'un üzeri (çoğunlukla %20'nin altında) ve mutlak 0,1-4 °C arasında; az sayıda çalışma hızı kontrol etti.

Ağ yoğunlukları yaklaşık 112 ile 41.361 hücre/m³ arasında; onlarca ile yaklaşık 1000 m³'lük alanlar için ağ sayıları genellikle 10^5 ile 10^7. Çözünürlük oda boyutundan çok çalışmanın hedefine bağlı. Raflar çalışmaların yaklaşık %36'sında gözenekli ortam, yaklaşık %31'inde kara kutu olarak modellendi; gözenekli modeller raf basınç düşümünü ve geri dolaşımı daha iyi yakalıyor. 17 tahmin çalışmasının %70,6'sı CFD üretimi veriyle eğitildi; CFD çalışmaları 5 dk ile 200 saat sürerken vekil tahminleri 0,097 ile 2250 s sürdü.

Sınırlar: doğrulama çoğunlukla yalnızca sıcaklık, hava debisi ve güç nadiren ölçülüyor ve çoğu vekil gerçek ölçümlerden değil CFD çıktısından eğitiliyor; yazarlar bu yüzden ölçüm, CFD ve tahmin modellemesi için iş birliğine dayalı hiyerarşik bir çerçeve öneriyor.

Öne çıkan noktalar

1. 39 deneysel çalışmanın yalnızca yaklaşık %30,7'si güç ölçümü içeriyor; bu ısıl düzeltmeleri enerji tasarrufuna bağlayan kanıtı sınırlıyor.
2. 58 CFD çalışmasında Fluent 24'ünde (%41,4), 6SigmaDC 12'sinde kullanıldı; standart k-epsilon 41'inde (yaklaşık %70,7).
3. CFD doğrulama hataları göreli %0,22 ile %30'un üzeri (çoğunlukla %20'nin altı), mutlak 0,1-4 °C; az sayıda çalışma hızı kontrol etti.
4. Ağ yoğunlukları yaklaşık 112 ile 41.361 hücre/m³; ağ sayıları genellikle 10^5-10^7; çözünürlük oda boyutundan çok çalışmanın hedefine bağlı.
5. Raflar çalışmaların yaklaşık %36'sında gözenekli ortam, yaklaşık %31'inde kara kutu olarak modellendi; gözenekli modeller raf basınç düşümünü ve geri dolaşımı daha iyi yakalıyor.
6. 17 tahmin çalışmasının %70,6'sı CFD üretimi veriyle eğitildi; CFD çalışmaları 5 dk-200 saat sürerken vekil tahminleri 0,097-2250 s sürdü.
7. Sıcaklık çalışmaların %100'ünde, hava hızı %66,7'sinde ölçüldü; güç, hava debisi ve basınç daha az ölçüldü.

Tasarımda kullanımı

• Bir tasarım aracında CFD doğruluk beklentisini bu derlemenin aralıklarıyla (mutlak 0,1-4 °C, göreli çoğunlukla %20 altı) belirleyin ve doğrulama kapsamını yalnızca sıcaklıkla sınırlamayın; hız ve basıncı da isteyin.
• Raf temsilini gözenekli ortam olarak varsayılan yapın; kara kutu raf modeli basınç düşümünü ve geri dolaşımı eksik yakalar.
• Isıl iyileştirme önerilerini enerji tasarrufuyla bağlamak için güç ölçümünü ölçüm planına dahil edin (çalışmaların yalnızca %30,7'sinde var).
• Vekil modelleri CFD ile eğitilmişse sınırlarını (yalnızca CFD kadar doğru) belirtin ve gerçek ölçümle doğrulayın.

Kimler okumalı

Veri merkezi ısıl ölçüm, CFD ve vekil modelleme yaklaşımlarını seçen ve doğruluk beklentisi belirleyen mühendisler ve araştırmacılar.

Belgenin bölümleri

1. 1. Giriş
2. 2. Metodoloji (2.1 Arama stratejisi, 2.2 Metodoloji ve hedefler)
3. 3. Veri merkezlerinde deneysel ölçüm ve analiz (3.1 Ölçümler, ısıl ölçütler ve soğutma enerjisi kullanımı arasındaki bağlantılar, 3.2 Deneysel ölçüm verilerinin sınıflandırılması, 3.3 Mevcut ölçüm verilerinin sınırlamaları, 3.4 Hedefe özgü ölçüm parametreleri ve sensör yerleşimleri)
4. 4. Veri merkezlerinde ısıl akış alanının CFD modellemesi (4.1 CFD modellemesinin sınıflandırılması ve organizasyonu, 4.2 Sınır koşulları ve model doğrulama, 4.4 CFD destekli ısıl tanı ve uygulamalar)
5. 5. Veri merkezi ısıl ortamları için tahmin modelleri (5.1 Isıl ortam tahmin modelleri, 5.2 Model tahminini etkileyen faktörler, 5.3 Model tahmin verimliliğinin analizi)
6. 6. Tartışma (6.1 Deneysel ölçümler, CFD ve tahmin modellerinin karşılaştırması ve değerlendirmesi, 6.2 İş birliğine dayalı çerçeve, 6.3 Zorluklar ve gelecek yönelimler)
7. 7. Sonuçlar

İlgili standartlar

• ASHRAE TC 9.9 Thermal Guidelines for Data Processing Environments

Belgeyi okuyun

Yayın bilgileri

Yazarlar

Haijun Tan; Shanran Wang; Wenli Liu; Pin Li

Yayıncı

Buildings (MDPI AG)

Yıl

2026

Cilt

16

Sayı

19

Sayfalar

3857

Belge dili

İngilizce

Kaynak türü

Bilimsel yayın

Erişim

Açık lisans — indirilebilir

DOI

10.3390/buildings16193857

Lisans

CC BY 4.0 — atıf vererek paylaşabilirsiniz

Lisans kanıtı

www.mdpi.com

Künye