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基于 Airpak 的绿色机房模型仿真评价与控制

基于 Airpak 的绿色机房模型仿真评价与控制. 讲解者 : 李鑫 组员 : 熊钊 于壮 李鑫 ( 吉林大学 ). 3. 3. 3. 概述. 问题重述与分析. 模型假设. 1. 2. 变量说明. 3. 机房模型建立及求解. 4. 模型评价与推广. 5. 一 . 问题重述与分析.

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基于 Airpak 的绿色机房模型仿真评价与控制

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  1. 基于Airpak的绿色机房模型仿真评价与控制 讲解者:李鑫 组员:熊钊 于壮 李鑫(吉林大学)

  2. 3 3 3 概述 问题重述与分析 模型假设 1 2 变量说明 3 机房模型建立及求解 4 模型评价与推广 5

  3. 一.问题重述与分析 • 随着人们对高密度计算,多任务计算的需求,越来越多的高性能数据中心或互联网中心（DC,IDC）建成，为了保证机房内设备健康运行,数据中心制冷系统必须根据机房内热点的温度（室内最高温度）向机房送配冷气.合理地给服务器分配工作任务,能够降低机房内热点的温度,达到节能目的. 绘制机房冷,热通道的热分布及流场分布,求出室内热点的位置; 机房热分布数学模型的建立与比较; 机房实际任务量下的最优任务分配方案求解; 按照《电子信息系统机房设计规范》C级要求控制机房温度,服务器设计任务量一定条件下,对空调的送风速度或送风温度的合理控制.

  4. 二.模型假设 • 机房内流体为不可压缩牛顿流体,且符合Boussinesq假设; • 室内流体为粘性流体,流体作定常流动,忽略由流体粘性力做功所引起的耗散热; • 假定流场具有高的紊流Re数,流体的紊流粘性各向同性; • 不考虑机房外部传热的影响; • 将机房近似看作封闭系统; • 不考虑机房内其他辅助设备(如PDU等)对整个模型影响; • 流动为紊态流动; • 忽略固体壁面和室内物体表面的热辐射.

  5. 三.变量说明

  6. 三.变量说明

  7. 四.机房模型建立及求解 问题一:绘制机房冷,热通道的热分布及流场分布,求出室内热点的位置 1. 冷,热通道的热分布 冷通道 热通道

  8. 四.机房模型建立及求解 问题一:绘制机房冷,热通道的热分布及流场分布,求出室内热点的位置 2. 冷,热通道的速度分布 冷通道 热通道

  9. 四.机房模型建立及求解 问题一:绘制机房冷,热通道的热分布及流场分布,求出室内热点的位置 3. 机房内最高温度位置 利用MATLAB编程可求解室内温度最高位置在通道3（热通道） , 处,最高温度为56.1725℃

  10. 四.机房模型建立及求解 问题二:机房热分布数学模型的建立与比较 1. CFD分析方法 检测结果 （Examine Results） 建立模型 （BuildModel） 生成网格 （Generate Mesh） Airpak 计算求解 （Calculate Solution） FLUENT

  11. 四.机房模型建立及求解 问题二:机房热分布数学模型的建立与比较 2 . 研究对象的物理模型 边界条件 整个计算空间大约283m3,考虑到机房的复杂性,采用混合网格对计算区域进行离散,即采用变步长的方法对网格进行划分,对气流速度变化较快的区域进行不同程度的网格加密,根据题目中所给数据插值来施加周期边界条件: a)送风口和回风口分别设为风速进口边界和出口边界; b)机架设为热通量边界,数值上取其总发热量与散热表面积之比; c)机房的边界设为恒温边界.

  12. 四.机房模型建立及求解 问题二:机房热分布数学模型的建立与比较 3 .网格划分 由于机房内结构复杂,为了更准确的反映房内的气流组织,在划分网格时对有物体的地方,如空调,机柜群等处网格相对其他地方更细密.右图为不同截面的网格分布.

  13. 四.机房模型建立及求解 问题二:机房热分布数学模型的建立与比较 4 .计算求解 建立数学模型是对所研究的流动问题进行数学描述,连续性方程,动量方程,能量方程都可以写成下列通用控制微分方程的形式: 连续性方程: K方程: ε方程: 由于控制方程是非线性的,所以在达到收敛精度之前,需进行迭代求解.我们采用的Airpak利用有限体积法,把计算区域划分为离散的控制体积网格,在每个控制体积上积分控制方程,形成计算变量的代数方程,然后进行迭代求解.

  14. 四.机房模型建立及求解 问题二:机房热分布数学模型的建立与比较 5 .检查结果 I.热分布图 按附件数据给定相关参数后得到机房的热分布图. 1）下图为冷,热通道的热分布图. 冷通道（通道2）热分布 热通道（通道3）热分布

  15. 四.机房模型建立及求解 问题二:机房热分布数学模型的建立与比较 5 .检查结果 I.热分布图 2）下图分别为距离空调位置2.4m,5m和7.2m的截面热分布图.

  16. 四.机房模型建立及求解 问题二:机房热分布数学模型的建立与比较 5 .检查结果 I.热分布图 3）下图分别为模型的整体热分布立体图和气流图. 热分布立体图 热分布气流图

  17. 四.机房模型建立及求解 问题二:机房热分布数学模型的建立与比较 5 .检查结果 II.速度分布图 按附件数据给定相关参数后得到机房的速度分布图. 1）下图为冷,热通道的速度分布图. 冷通道（通道2）速度分布 热通道（通道3）速度分布

  18. 四.机房模型建立及求解 问题二:机房热分布数学模型的建立与比较 5 .检查结果 II.速度分布图 2）图19,图20,图21分别为距离空调位置2.4m,5m和7.2m的截面速度分布图.

  19. 四.机房模型建立及求解 问题二:机房热分布数学模型的建立与比较 5 .检查结果 II.速度分布图 3）图17,,图18分别为模型的整体速度分布立体图和气流图. 速度分布立体图 速度分布气流图

  20. 四.机房模型建立及求解 问题二:机房热分布数学模型的建立与比较 5 .检查结果 III.结果分析与比较 根据附件1绘制的热通道热分布云图可知在高度Z一定时,随着距离空调位置Y的增加,温度呈现先增大后减小,然后又增大又减小的双峰分布;在距离空调位置Y一定时,随着高度Z的增加,温度逐渐增大,然后逐渐下降的趋势,但减小趋势不明显. 根据Airpak绘制的热通道（也取通道3）热分布可知,在高度Z一定时,随着距离空调位置Y的增加,温度先增大后减小,然后又增大又减小的双峰分布.在距离空调位置Y一定时,随着高度Z的增加,温度总体呈现先增大后减小的趋势,减小趋势也不明显. 同样比较可知,对于冷通道附件1和Airpak绘制的图形也吻合. 通过Airpak绘制的热分布图基本与附件1中数据相吻合,因而我们完全可以用Airpak仿真出的模型代替题中所给测试机房的实际热分布模型. 通过Airpak仿真得出的机房热点温度为56.1833℃,出现在Y= 6.4617m,Z=1.8261m的位置.利用MATLAB编程可求解室内温度最高位置在通道3（热通道）Y=6.8382m,Z=2.145m处,最高温度为56.1725℃.

  21. 四.机房模型建立及求解 问题三:机房实际任务量下的最优任务分配方案求解 1 .基本思路 通过查阅文献可以得知,合理地给服务器分配工作任务,能够降低机房内热点的温度,达到节能目的.其基本思路是对于热点（温度高）区域附近的服务器需减少工作量,以降低产热;热点区域服务器减少的工作量由冷点（温度低）区域附近服务器承担,使冷点区域的温度上升,最终使整个机房内温度不会出现明显差异（热点与冷点的温度差减小）,达到降低机房内热点温度值的目的. 采用方法 1.普通方法 平均分配 Ⅰ."倒数法" Ⅱ."倒序法" 2.智能方法 Ⅲ. "标定温度法"

  22. 四.机房模型建立及求解 问题三:机房实际任务量下的最优任务分配方案求解 2. 服务器实际任务量为0.8的普通平均分配方案 为使服务器的实际任务量为0.8,可将每个机柜的功率改为原来的80%（由第二问Airpak仿真建模可知任务量为1时的发热功率为6700W）,即每个机柜的发热功率为5360W.采用此方案时,通过Airpak仿真建模可以求出机房的整体热分布立体图和热分布气流图如下. 普通平均分配方案热分布气流图 普通平均分配方案热分布立体图 此方案下的热点温度为47.5795℃,机房内平均温度为26.7℃.

  23. 四.机房模型建立及求解 问题三:机房实际任务量下的最优任务分配方案求解 3. 服务器实际任务量为0.8的智能分配方案 I. 方案1——"倒数法"智能分配方案 此方案采用“倒数法”对各机柜的功率重新分配任务量,即编号为 的机柜任务分配因子 的关系式为: 重新分配后编号为 的机柜的发热功率

  24. 四.机房模型建立及求解 问题三:机房实际任务量下的最优任务分配方案求解 3. 服务器实际任务量为0.8的智能分配方案 I. 方案1——"倒数法"智能分配方案 具体做法如下. 1.利用Airpak求出各机柜热道附近的热点温度 ; 2.将（1）中计算的数据取倒数,得到 ; 3.计算各机柜任务分配因子 ,即用每个机柜的温度倒数除以温度倒数总和; 4.按上面的各机柜任务分配因子 重新分配各机柜的发热功率 ; 5.将发热功率 输入到用Airpak建立的仿真模型中,可以求得采用此方案时,机房的整体热分布立体图和热分布气流图. 此方案的热点温度为44.8839℃,机房平均温度为27.2℃.

  25. 四.机房模型建立及求解 问题三:机房实际任务量下的最优任务分配方案求解 3. 服务器实际任务量为0.8的智能分配方案 II. 方案2——"倒序法"智能分配方案 此方案采用“倒序法”对各机柜的功率重新分配任务量,即将各机柜附近处热点温度 进行排序,将热点温度最大的机柜赋予最低的热点温度,而热点温度最低的机柜赋予最高的温度,并将赋予温度 与 比作为各机柜任务分配因子 ,即 则重新分配后编号为 的机柜的发热功率 的计算公式为

  26. 四.机房模型建立及求解 问题三:机房实际任务量下的最优任务分配方案求解 3. 服务器实际任务量为0.8的智能分配方案 II. 方案2——"倒序法"智能分配方案 参照方案1的计算步骤我们可以得出各机柜任务分配因子 和各机柜发热功率 将发热功率 输入到用Airpak建立的仿真模型中,可以求得采用此方案时,机房的整体热分布立体图和热分布气流图(如右图所示). 此方案下的热点温度为46.2828℃,机房内平均温度为27.1℃.

  27. 四.机房模型建立及求解 问题三:机房实际任务量下的最优任务分配方案求解 3. 服务器实际任务量为0.8的智能分配方案 III. 方案3——"标定温度法"智能分配方案 此方案采用"标定温度法"对各机柜的功率重新分配任务量,即考虑标定温度 T与各机柜附近处热点温度 差值,具体来讲各机柜任务分配因子 公式为 则重新分配后编号为 的机柜的发热功率 的计算公式为 对于标定温度,我们给定

  28. 四.机房模型建立及求解 问题三:机房实际任务量下的最优任务分配方案求解 3. 服务器实际任务量为0.8的智能分配方案 III. 方案3——"标定温度法"智能分配方案 参照方案1的计算步骤我们可以得出各机柜任务分配因子 和各机柜发热功率 将发热功率 输入到用Airpak建立的仿真模型中,可以求得采用此方案时,机房的整体热分布立体图和热分布气流图(如右图所示). 此方案下的热点温度为41.0293℃,机房内平均温度为27.7℃.

  29. 四.机房模型建立及求解 问题三:机房实际任务量下的最优任务分配方案求解 4.服务器实际任务量为0.8的各智能分配方案评价与优化 I. 服务器实际任务量为0.8的各智能分配方案评价 通过使用Airpak仿真分析能够得到上述三种智能分配方案均能降低机房内热点温度,其中"倒序法"智能分配方案对降低机房内热点温度效果最不明显,而"标定温度法"智能分配方案能明显降低机房内热点温度,"倒数法"智能分配方案介于两者之间. "标定温度法"智能方案 "倒序法"智能方案 "倒数法"智能方案 热点温度:44.8839℃ 热点温度:46.2828℃ 热点温度:41.0293℃

  30. 四.机房模型建立及求解 问题三:机房实际任务量下的最优任务分配方案求解 4.服务器实际任务量为0.8的各智能分配方案评价与优化 II. "标定温度法"智能分配方案优化 我们通过改变"标定温度法"智能分配方案中的标定温度来找到最优的标定温度T ,各方案中T 值见下表. 通过不同方案中的标定温度T 求出不同方案各机柜的发热功率 ,并将其输入到用Airpak建立的仿真模型中,通过比较各方案的热点值的不同,我们得出进而得到服务器实际任务量为0.8时最优任务分配方案是方案7,即标定温度T=56℃时.

  31. 四.机房模型建立及求解 问题三:机房实际任务量下的最优任务分配方案求解 4.服务器实际任务量为0.8的各智能分配方案评价与优化 II. "标定温度法"智能分配方案优化 以下是该最优任务分配方案（ T=56℃的"标定温度法"智能分配方案）机房的整体热分布立体图和热分布气流图.从热分布立体图和热分布气流图中可以明显观查到此时各机柜温度分布相当,温度均匀. 此方案下的热点温度为40.4291℃,机房内平均温度为28℃,

  32. 四.机房模型建立及求解 问题三:机房实际任务量下的最优任务分配方案求解 5. 服务器实际任务量为0.5时最优任务分配方案 采取与服务器实际任务量为0.8时同样的思路,即首先分别采取"倒数法"智能分配方案,"倒序法"智能分配方案以及"标定温度法"智能分配方案可以得出不同方案各机柜的发热功率 ,并将其输入到用Airpak建立的仿真模型中,通过比较各方案的热点值的不同,我们同样可以得到"标定温度法"智能分配方案相对于其他方法而言是最好的,然后,通过改变"标定温度法"智能分配方案中标定温度T,得到不同的优化方案（如下表）.

  33. 四.机房模型建立及求解 问题三:机房实际任务量下的最优任务分配方案求解 5. 服务器实际任务量为0.5时最优任务分配方案 将不同方案中的标定温度T 求出不同方案各机柜的发热功率 ,并将其输入到仿真模型中,通过比较各方案的热点值的不同,我们得出进而得到服务器实际任务量为0.5时最优分配方案是方案3,即标定温度T=37℃时. T=37℃的"标定温度法"智能分配方案中机房的整体热分布立体图和热分布气流图.从热分布立体图和热分布气流图中可以明显观查到此时各机柜温度分布相当,温度均匀. 此方案下的热点温度为29.3265℃,机房内平均温度为22.1℃

  34. 四.机房模型建立及求解 问题四:按照《规范》中C级要求控制机房温度,在任务量一定条件下,对空调的送风速度或送风温度进行合理控制 从《电子信息系统机房设计规范》中我们可以了解到,《各级电子信息系统机房技术要求》中对于机房温度具有如下规定: 机房温度（开机时） 合理控制 出风口速度V 送风槽温度t 机房制冷功耗

  35. 四.机房模型建立及求解 问题四:按照《规范》中C级要求控制机房温度,在任务量一定条件下,对空调的送风速度或送风温度进行合理控制 1.符合《电子信息系统机房设计规范》C级规定的送风槽出口速度V,送风槽出口温度t范围 由题目中附件二提供的数据可知,空调的送风速度在0.6-1.2之间,首先通过不断的改变送风速度和改变送风温度,可以得到不同的机房温度模型,并将其数值输入到Airpak中进行仿真分析.并从中读取出不同方案的平均温度,进而得到送风速度,送风温度和机房平均的温度值PT三者间的若干个散点的关系.

  36. 四.机房模型建立及求解 问题四:按照《规范》中C级要求控制机房温度,在任务量一定条件下,对空调的送风速度或送风温度进行合理控制 1. 符合《电子信息系统机房设计规范》C级规定的送风槽出口速度V,送风槽出口温度t范围 将得到的散点通过MATLAB中的Curve Fitting Toolbox工具箱拟合成一个曲面并求出该曲面.根据《电子信息系统机房设计规范》C级要求,找到机房平均的温度为18℃-28℃时对应的曲面—即满足要求的送风速度和送风温度之间的关系面.

  37. 四.机房模型建立及求解 问题四:按照《规范》中C级要求控制机房温度,在任务量一定条件下,对空调的送风速度或送风温度进行合理控制 1. 符合《电子信息系统机房设计规范》C级规定的送风槽出口速度V,送风槽出口温度t范围 通过MATLAB中的Curve Fitting Toolbox工具箱拟合成的曲面方程为: 拟合函数的检验:通过对曲面的拟合进行检验（如表13）可以看出拟合出的曲面是正确的,是可信的,用拟合后的曲面进行求解是可行的.

  38. 四.机房模型建立及求解 问题四:按照《规范》中C级要求控制机房温度,在任务量一定条件下,对空调的送风速度或送风温度进行合理控制 2. 出口速度 V,送风槽出口温度 t 与机房内热点值R的关系 同样地,由题目中附件二提供的数据可知,空调的送风速度在0.6-1.2之间,首先通过不断的改变送风速度和改变送风温度,可以得到不同的机房温度模型,并将其数值输入到Airpak中进行仿真分析.并从中读取出不同方案的热点温度,进而得到送风速度,送风温度和机房热点的温度值R三者间的若干个散点关系.

  39. 四.机房模型建立及求解 问题四:按照《规范》中C级要求控制机房温度,在任务量一定条件下,对空调的送风速度或送风温度进行合理控制 2. 出口速度 V,送风槽出口温度 t 与机房内热点值R的关系 同样地,由题目中附件二提供的数据可知,空调的送风速度在0.6-1.2之间,首先通过不断的改变送风速度和改变送风温度,可以得到不同的机房温度模型,进而得到出口速度 V,送风槽出口温度 t 与机房内热点值R的关系.

  40. 四.机房模型建立及求解 问题四:按照《规范》中C级要求控制机房温度,在任务量一定条件下,对空调的送风速度或送风温度进行合理控制 2. 出口速度 V,送风槽出口温度 t 与机房内热点值R的关系 通过MATLAB中的Curve Fitting Toolbox工具箱拟合成的曲面方程为: 拟合函数的检验:通过对曲面的拟合进行检验可以看出拟合出的曲面是正确的,用拟合出的曲面进行求解是可行的.

  41. 四.机房模型建立及求解 问题四:按照《规范》中C级要求控制机房温度,在任务量一定条件下,对空调的送风速度或送风温度进行合理控制 3. 出口速度 V,送风槽出口温度t 与空调功耗的关系 由资料可以得出空调系统消耗电能产生冷/热空气输入建筑物室内,用以改变室内热环境.因此,致冷或加热空气的能耗和空气总量就是μk空调系统的工作负荷W(t),设制冷或加热空气的能耗函数为W1(t),它由热/冷量Qu(t)和空调设备的参数μk决定;空调风机的能耗函数为W2(t),由风量ΔVk和风机参数γk决定. W(t)的函数关系式如下:

  42. 四.机房模型建立及求解 问题四:按照《规范》中C级要求控制机房温度,在任务量一定条件下,对空调的送风速度或送风温度进行合理控制 4. 实际任务量为设计任务量的0.8时,送风速度V和送风温度t控制的最优方案 由上述分析可以得出,出风槽出口速度 V,送风槽出口温度 t的取值与平均温度PT,房间内热点值R以及空调功耗W(t)密切相关,为了充分的分析评价,我们通过改变出风槽出口速度 ,送风槽出口温度 的取值建立多个控制方案.

  43. 四.机房模型建立及求解 问题四:按照《规范》中C级要求控制机房温度,在任务量一定条件下,对空调的送风速度或送风温度进行合理控制 4. 实际任务量为设计任务量的0.8时,送风速度V和送风温度t控制的最优方案 综合考虑每个控制方案分别评价房间内热点温度R和功耗W(t),和电机的发热,求得最优的控制方案是送风速度V=0.70m/s,送风温度t=13℃,此时机房的整体热分布立体图和热分布气流图如下. 此方案下的热点温度为29.3265℃,机房内平均温度为22.1℃.

  44. 五.模型评价与推广 模型优缺点分析 1. 优点 模型假设合理 我们根据实际情况对模型进行了合理的简化, 在模型的求解过程中既保证了精度,又提高了效率; 模型设置合理我们充分考虑机房热点和机柜温度的影响因素,并对房间内的流体进行了合理的假设,选择了在此条件下求解精度较高的k-ε方程,设置合理的边界条件并运用Airpak软件建模,进行仿真求解.不断进行查找资料和仿真分析,充分考虑数据中心的节能等问题,进一步优化我们的模型,再与实际相结合得出我们的最优模型; 求解结果合理通过上述模型求解的数据与附录中所给数据差距很小,得出的结论与查阅的文献资料相符,因而我们得出的结果是合理的; 模型假设,建立,求解思路清晰可开发潜力大,对同类模型有重要的参考意义.

  45. 五.模型评价与推广 模型优缺点分析 2. 缺点 将机房内流体为不可压缩牛顿流体,而实际情况下气体是可以压缩的,因此,模型可能会存在误差; 将机房看成封闭的系统,并忽略了其他辅助设备（如PDU等）的影响; 由于机房空调采用上部进风方式,导致靠近空调上部空间的气流聚集,不易散热,温度较高,易形成"热点",不利于绿色机房的设计; 机房是全封闭式,进风口设在空调上部,机房内内气流的回风只能通过机房房顶空间回风进风口,造成气流组织不是很好.

  46. 五.模型评价与推广 机房模型推广 可以将地域与季节因素考虑进去,对于不同的地域可以采取一些相应的改进措施,如可以加装一些空气干燥设备或加装新风换气系统,以减少空调制冷时的额外功耗; 对于采取其他结构布置的机房,可以在Airpak模型搭建的过程中加入相应的仪器设备模型（blocks,vents,fans等）使模型能够适应更多条件; 在实际的推广应用中,可将人的因素和室内外热交换考虑进去; 在实际应用中可以先考虑不同服务器,空调等的功耗和发热量的不同,对模型进行修正和微调,以增大结果的可靠性和可信性.

  47. 谢谢各位老师和同学！ 基于Airpak的绿色机房模型仿真评价与控制 讲解者:李鑫 组员:熊钊 于壮 李鑫(吉林大学)

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