基于Airpak的绿色机房模型仿真评价与控制课件.ppt
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1、基于,Airpak,的绿色机房模型仿真评价与控制,吉林大学,概述,机房模型建立及求解,变量说明,3,问题重述与分析,3,1,2,模型假设,模型评价与推广,3,5,4,一,.,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
2、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,.,?,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,.,二,.,模型假设,时间,维
3、数,扩散通量,W(t),空调系统的工作负荷,三,.,变量说明,变量,变量说明,各通道的横坐标值,纵坐标值,高度值,通用变量,速度矢量,源项,动量,热源,污染源等引起的源项,为湍流脉动动能的耗散率,各通道主机的横坐标值,纵坐标值,高度值,湍流速度,编号为,的机柜任务分配因子,编号为,的机柜附近处热点温度,编号为,的机柜的发热功率,变量,变量说明,空气动力粘度,取,机房中机柜编号,R,机房内热点处的温度,机柜满负荷工作时发热功率,标定温度法,中的标定温度,距离变量,湍流脉动功能,空气密度,取,1.237,三,.,变量说明,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
4、,求出室内热点的位置,1.,冷,热通道的热分布,热通道,冷通道,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,热通道,冷通道,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,四,.,机房模型建立及求解,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,问题二,:,机房热分布数学模型的建立与比较,1.CFD,分析方法,四,.,机房模型建立及求解,建立模型,(,Build,Model,),生成网格,(,Generate
5、 Mesh,),检测结果,(,Examine Results,),计算求解,(,Calculate Solution,),Airpak,FLUENT,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,283m,3,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
6、温边界,.,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,.,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,:,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,A
7、irpak,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,.,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,.,冷通道(通道,2,)热分布,热通道(通道,3,)热分布,1,)下图为冷,热通道的热分布图,.,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,.,距空调,2.4m,截面,:
8、,距空调位置,5m:,距空调位置,7.2m,截面,:,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,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,.,冷通道(通道,2,)速度分布,热通道(通道,3,)速度分布,1,)下图为冷,热通道的速度分布图,.,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
9、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,.,距空调,2.4m,截面,:,距空调位置,5m:,距空调位置,7.2m,截面,:,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,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,
10、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,仿真得出的机房热点温度为56.1833,出现在,Y=,6.46
11、17m,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.,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
12、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,2.,智能方法,.,倒数法,.,倒序法,.,标定温度法,平均分配,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立体图,普通
13、平均分配方案热分布气流图,此方案下的热点温度为47.5795,机房内平均温度为26.7.,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,),(,n,m,n,m,?,?,?,?,?,?,8,4,1,1,1,n,m,n,m,n,m,n,m,n,m,R,R,?,n,m,n,m,P,P,?,?,?,),(,n,m,四,.,机房模型建立及求解,问题三,:
14、,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,.,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,.,1.,利用,Airpak,求出各机柜热道附近的热点温度,;,此方案的热点温度为44.8839,机房平均温度为27.2.,四,.,机房模
15、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,n,m,R,n,m,R,?,?,?,?,8,4,1,n,m,n,m,n,m,R,n,m,?,?,?,?,?,?,8,4,1,n,m,n,m,n,m,n,m,n,m,R,R,?
16、,),(,n,m,n,m,P,n,m,n,m,P,P,?,?,?,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,).,四,.,机房模型建立及求解,此方案下的热点温度为46.2828,机房内平均温度为27.1.,问题三,:,机房实际任务量下的最优任务分配方案求解,3
17、.,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,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,四,.,机房模型建立及求解,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
18、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.,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,尬,倒数法,智能分配方案介于
19、两者之间,.,四,.,机房模型建立及求解,倒数法,智能方案,倒序法,智能方案,标定温度法,智能方案,热点温度:44.8839,热点温度:46.2828,热点温度:41.0293,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,?,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,.,方案,1,方案,2,方案,3,方案,4,方案,16,T,(),50,51,52,53,65,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
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