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3D机房建模
摘要
为了合理地给服务器分配工作任务,降低机房内热点的温度,达到节能目的。
首先,我们根据所给虚拟机房的具体情况,研究了室内气流的数值模拟模型,并用Umoni软件和Matlab软件分别得到机房内空气的三维流场、速度场和温度场以及绘出二维的冷、热通道的热分布及室内最高温度位置。
其次,以工程上广泛使用的k--ε湍流模型为基础,对附件2所给机柜分配的每种情况用Matlab软件分别画出其温度分布曲线,并得到各种情况的最高温度以及画出相应的最高温度表,与附件1得到的最高温度进行比较,并证明了Matlab软件技术可作为机房室内空气温度研究的有利工具。
再次,根据题中对机房总体任务量的假设,结合所建模型、附件1的流场数据、中央空调风口设计特点考察了下送上回气流组织形式以及附件2中对机房内部机柜机型的分布对服务器机房内空气流动和温度分布的影响,从而为机房空调送风系统和机柜分配设计提供理论依据。
计算结果表明:
第四个机柜任务量为0.8,其余均为0.5的设备分配方案满足节能和机房空气要求。
最后,根据《电子信息系统机房设计规范》(附件3)C级要求控制机房温度,在服务器设计任务量一定条件下,通过送风槽的出口风速与温度、以及从附件1的数据得到的速度分布曲线来确定控制空调的送风速度和送风温度分别大约在0.33951(m/s)、14—24℃附近徘徊。
虽然在得到的最高温度大约在距空调6.8545m、高度为2.1333m的位置取得,但得到的最高温度大约在距空调4.3068m、高度为1.8101m的位置取得,我们认为由于附件1给出的数据量太少,而附件2给出的数据量较大,所以最高温度位置存在差距是有可能的,所以Matlab软件技术仍然可作为机房室内空气温度研究的有利工具。
关键词:
机房温度过高;气流组织;流体力学;k-ε湍流模型;Matlab模拟
一、背景描述
由于高密度计算、多任务计算的需要,越来越多的高性能数据中心或互联网中心(DC、IDC)正逐渐建成。
在现代的数据中心内,由于刀片服务器成本与性价比高,体积小而被广泛使用。
由于自身能源与冷却条件限制,这类大规模的数据中心或许每年需要花费数百万美元,主要用于计算设备及系统冷却所需的能源费用。
因此有必要提高数据中心设备的能效,极大化数据中心的能源利用率及计算能力。
大约在上世纪90年代后期,IBM、HP等公司首先提出绿色数据中心的概念,并受到世界各国的广泛重视。
绿色数据中心的设计在我国处于刚起步阶段,相关的工作很少,资源缺乏。
作为绿色数据中心设计的一个重要环节是利用源自服务器及环境温度的数据,刻画数据中心的热循环过程。
机房内热环境分析是绿色机房设计的主要步骤之一。
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。
而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。
图1是较典型的一类数据中心机房虚拟示意图。
图1虚拟机房示意图
该类机房采用独立的空调通风制冷系统(HVAC),机房机柜的布置通常按一定的行业设计规范要求布置。
相邻机柜的出风口面对同一个通道。
形成热通道。
机房内热气流经循环进入HVAC顶部,在经过水冷系统冷却后从地下冷风槽通过中孔板送入机柜进风口,形成冷通道。
对于此类机房,往往由于机柜布置的不合理,以及各机柜服务器任务分配的不合理,造成机房内局部温度过高(形成热点)。
为了保证服务器的健康工作,通常需要HVAC降低送风温度或加大送风量,造成耗能增加。
绿色数据中心的主要任务之一就是根据机房的基础设施状态,按照行业规范要求合理地布置机柜,分布任务,尽量避免局部地区过热。
二、提出问题
为了解决机房温度局部过高的情况,首先我们一概解决以下问题:
(1)根据附件1的数据,绘出冷、热通道的热分布及流场分布及室内最高温度位置。
(2)建立描述该问题热分布的数学模型及算法,并与测试案例进行比较。
(3)定义该机房的总体任务量为1,根据你的模型及附件1的流场数据,确定服务器实际任务量为0.8及0.5的最优任务分配方案,并给出室内最高温度。
(4)按照《电子信息系统机房设计规范》(附件3)C级要求控制机房温度,讨论服务器设计任务量一定条件下,如何控制空调的送风速度或送风温度(可以通过送风槽的出口风速与温度来描述)。
根据以上提出的问题建立合适的数学模型,并进行适当的数据拟合,找出机房内最高温度点及其所在的具体位置,和讨论机房内机柜和任务量的合理分配方案。
冷、热通道的热分布和室内的最高温度位置,我们可以根据附件1的数据,用Matlab软件画出机房内的冷、热通道的热分布,并分别找出其最高温度点进行比较即得机房内的最高温度位置。
至于流场分布我们则用Umoni软件得出。
对于该问题热分布的数学模型及算法,我们采用Matlab软件的编程即画图模型。
确定服务器实际任务量为0.8及0.5的最优任务分配方案的确定,我们根据附件3的数据,用Matlab处理后对每种机柜不同分配的温度分布和任务量进行讨论,确定最优的任务分配方案,并给出室内的最高温度。
如何控制空调的送风速度或送风温度,我们按照《电子信息系统机房设计规范》(附件3)C级要求控制机房温度,通过通过送风槽的出口风速与温度来描述。
三、模型假设
1、气流流动为紊态流动;
2、室内气体为不可压缩流体,且符合Boussinesq假设,即认为流体密度变化仅对浮升力产生影响;
3、室内气体属于牛顿质流体,作定常流动;
4、假设流场具有高紊流Re数,流体的紊流粘性具有各向同性;
5、忽略能量方程中由于粘性作用引起的能量耗散;
6、不考虑渗透风的影响,即认为模拟房间内气密性良好。
7、外墙及服务器散热面传热均匀,按照稳态传热处理,室内各传热表面之间忽略辐射影响。
8、通过Matlab从编程到画图到找出最高温度点均在误差所允许的范围内。
四、符号说明
1、T为温度场的温度,其单位是K;
2、U为速度场的速度,其单位是m/s;
3、x为距空调位置,其单位是m。
4、y为高度,其单位是m。
5、Level和L是某点的数值,在温度曲线中代表某点的温度值,在速度曲线中代表某点的速度值。
6、A和B分别为用Matlab软件编程的过程中某一矩阵的表示。
7、X、Y、V、H分别为横坐标、纵坐标、速度、温度。
五、模型的建立与求解
本文主要采用数据统计方法,处理题中所给数据,根据各个表分别用Matlab软件编程、画图得出冷、热通道的等温线从而得到冷、热通道的热分布,并找出室内最高温度的具体位置。
例如:
第一个机柜0.8其余均为0.5的冷通道的热分布的得到如下图:
流体力学基本控制方程
考虑三维直角坐标系,设流体的速度矢量----在三个坐标上的分量分别是u,v,w,
压力为P,流体的密度为
。
这里u,v,w,P及
都是空间坐标及时间的函数。
根据
质量守恒定律、动量守恒定律及能量守恒定律,我们得到如下的流体力学控制方程:
连续性方程:
动量方程:
能量方程:
若考虑湍流运动,采用两方程模式,则还有湍流动能k方程和湍流动能耗散率
方程:
这里
和
为经验常数。
以上流体力学控制方程可表示为以下通用形式:
式中
为通用变量,可以代表u、v、w、T等求解变量,
为扩散系数。
上式四项依次称为非定常项、对流项、扩散项和源项。
问题一
附件1
通道2
通道3
高度
0.3
0.9
1.5
2.1
2.7
0.3
0.9
1.5
2.1
2.7
距空调位置2.4(m)
温度(°C)
13
13
17
30
30
27
29
29
30
29
风速(m/s)
0.6
0.6
0.9
1.1
1.1
0.4
0.6
0.7
0.8
0.9
距空调位置5(m)
温度(°C)
13
13
25
30
30
30
29
31
32
30
风速(m/s)
0.4
0.4
0.5
0.6
0.6
0.4
0.5
0.6
0.7
0.6
距空调位置7.2(m)
温度(°C)
13
13
19
30
30
27
31
31
52
31
风速(m/s)
0.4
0.2
0.2
0.2
0.2
0.4
0.6
0.6
0.6
0.5
1)根据附件1所给通道3的数据通过Matlab软件描绘出热通道温度场。
热通道温度场
2)根据附件1所给通道2的数据通过Matlab软件描绘出冷通道温度场。
冷通道温度场
3)根据附件1所给通道3的数据通过Matlab软件描绘出热通道速度场。
热通道速度场
4)根据附件1所给通道2的数据通过Matlab软件描绘出冷通道速度场。
热通道流场
5)通过一定的假设如:
室内空气处于稳态等,根据附件1所给的数据通过Umoni软件描绘出机房内的流场,我们从近100张图中找出如下几张来描述流场绘制的大致过程如下:
图1监视残差输出
图2温度场
图3速度场
图4速度矢量场
由此得出结论:
通过温度场的对比知,大约在距空调6.8545m、高2.1333m处取得最高温度约56.1648℃.
问题二
由问题一我们假设最高温度位置大约在热通道的距空调6.8545m、高2.1333m附近。
根据附件2所给数据用数据统计方法将所需数据统计整理之后用Matlab软件画出各种机柜分配的温度分布图,共大约200张温度分布曲线图,从中找出各种分配方案的最高温度分布图共72张,并用Excel表格统计其最高温度做出如下表格1:
表格1
(注:
1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12分别代表附表2中对应的每种不同任务量的机柜分布的代号;x是距空调的距离,y是高度)
从表中我们找出最高温度为36.4092℃,其位置在距空调4.3068m、高度为1.8101m。
与假设“最高温度位置大约在热通道的距空调6.8545m、高2.1333m附近”相比,最高温度位置距空调距离相差较大,高度相差不大,由此我们认为由于附表1只给出了通道3和通道2的相关数据比较少,并且热通道中的三个只给出了一个热通道的数据,结果存在差别的可能性是存在的。
由此得出如下结论:
我们根据问题一得出的结论以及上述表格1得出最高温度的位置大约为距空调4.3068m—6.8545m、高度为1.8101m—2.1333m的范围内,并且由表格1可知各种机柜分配的最高温度及其位置相差不大,所以说,用此Matlab软件画机房内温度分布的模型是正确的。
问题三
如果定义该机房的总体任务量为1,根据附件1的流场数据,即冷热通道的热分布,我们假设服务器实际任务量为0.8及0.5的最优任务分配方案为:
把任务量为0.8的机柜放在距空调5m附近的位置。
但是根据问题二中的表格1我们选择含任务量为0.8和0.5的所有方案的最高温度及其位置分布,做出如下表格2:
表格2
(注:
1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12分别代表附表2中对应的每种机柜分布的代号;x是距空调的距离,y是高度)
从表中可知我们应该选择最高温度最低的方案为最佳方案,即第五种方案,即第四个机柜任务量为0.8,其余均为0.5的分配方案。
具体来说就是把机柜任务量为0.8的机柜放该方案中最高温度最低的位置即在距空调5.0091m处,与假设相吻合。
由此得出如下结论:
最佳方案为第五种方案,即第四个机柜任务量为0.8,其余均为0.5的分配方案,并由表格2可知此方案的室内最高温度为36.234℃.
所以用Matlab软件画机房内温度分布的模型来解决此问题是正确的。
问题四
按照《电子信息系统机房设计规范》(附件3)C级要求我们需要控制机房温度在18—28℃,由附件1可知同一通道、距空调相同距离的条件下温度越大风速越大,所以我们应该选择冷通道地表的最大风速作为送风槽的出口风速。
用Matlab软件处理附件1中有关冷通道的速度的数据得到下图:
从中我们可知冷通道地表平面的最高风速大约为0.67902m/s。
由《电子信息系统机房设计规范》(附件3)的相关内容——采用活动地下板送风时,断面风速应按地下板的有效断面积计算。
符合该类机房所采用的独立的空调通风制冷系统(HVAC)即上回下送的方式,且假设送风槽内空气处于稳态,即温度和风速均无变化,所以空调的送风速度应该大约在0.67902/2=0.33951m/s附近徘徊。
由《电子信息系统机房设计规范》(附件3)的相关内容:
知该类机房所采用的独立的空调通风制冷系统(HVAC)的下送上回形式的送回风温差在4—6℃,为保证室内温度的最高温度不超过28℃,所以我们应该选择最低送回风温差即为4℃,即送风温度应该在14—24℃左右.
由此得出如下结论:
为保证室内温度的最高温度不超过28℃,我们认为应该把空调的送风速度和送风温度分别控制在大约0.33951m/s、14—24℃左右.
六、模型的检验及评价
模型检验
通过对附件所提供的数据进行数据统计之后,再用Matlab软件编程、画图、比较和计算出来的结果基本符合绿色数据中心的主要目标要求、机房设计的基本要求和能源合理利用的要求,并能解决机房设计所遇实际问题,所以有一定的合理性和可信度。
模型缺点
1、利用画图工具画图求解,没有求出其所符合的拟合和函数,求解并预测有很大的局限性。
2、没有考虑一些客观因素,例如:
机房墙壁的散热,四季室外的变化以及送风槽内的温度和风速的变化等因素,模型建立相对理想化,有一定局限性。
3、没有考虑其余因素对机房室内温度和风速的影响,如:
机房内和通风槽内流体的流动对室内和通风槽内的风速和温度的影响,以及机器工作时任务量不达标和机器性能稳定性的差别对结果的影响。
4、用作图软件和Excel做出的图和数据存在一定的误差。
模型优点
1、本模型充分考虑到数据统计对数据处理的重要性。
2、运用画图工具、MATLAB软件,使得解决该模型简单,明了。
3、运用图像可以明确的看出每种机柜分布方案的温度分布、速度分布的情况以及室内的最高温度和最高速度。
4、运用Umoni软件处理流场,使流场分布变得更加可视化。
七、模型推广
众所周知,Matlab画图软件应用非常广泛,我们可以将此模型进行推广。
本文只是阐述创建绿色机房一个因素——温度,其实还可以推广温度对机房设备的影响,以及将机房机柜产生的热量转换成其它有效能源,从而可以节约资源,更换好的创造绿色机房,绿色社会。
由于Matlab画图软件具有出色的数据可视化和图像处置功用,简直可以满足普通实践工程和迷信计算中一切图像的需求,并且可以化数学笼统为数学直观,化数学的理性艺术为理性的审美艺术,使数学活动变成真实的审美活动,我们可以将Matlab画图软件广泛应用在电路、信号与系统、数字处理及自动控制原理等诸多方面。
由于Matlab的计算触及到微积分计算、矩阵计算、符号运算与数值计算、概率统计效果的计算和数据处置等,我们还可以将此模型应用于对某一城市的未来人口数量、未来人口结构、未来人口的患病概率、未来医疗机构数量、未来医院设施等进行预测。
我们只是用自己认为合理的方法使用此模型,还可以用不同的方法使用此模型找出该机房内机柜的不同分配方案中的最优分配方案,并合理控制空调的送风风速和送风温度使耗能最小化,达到节能和绿色数据中心的目标。
此模型符合当今社会的发展状况,目前,人类都在关注者社会的有限资源,创建友好型、环保型的绿色社会,应用本文的模型及分析方法,通过对机房的温度叙述,可以避免因温度过高而引发的不良事故,同时也为创建绿色机房提供了可靠的理论和实践依据。
绿色数据中心的建立,实现了最佳数据中心基础设施能源利用效率(PUE)和动态智能制冷,精确了送配风系统,同时采用区域化和模块化设计--高热区和低热区不同的散热方式,实现对不同负载的有效支持。
对大型数据中心进行模块化设计理念整合的智能的机房监控系统 (动力设施,环境与IT设施,平台统一)实现自动化管理。
参考文献
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中国水利水电出版社·2005。
2、韩占忠,王敬,兰小平.FLUENT流体工程仿真计算实例与应用[M].北京:
北京理工大学出版社,2004
3、徐玉堂,张莉.密闭空间内的气流数值模拟.华中科技大学建筑环境与设备工程系,湖北武汉,2003
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5、岳德玉,陈东升,李悦.三维计算流体力学数值模拟.北京工业大学.2012
6、杨忠国,谢安国,王志涛,宋闲慧送风温度对置换通风房间流场影响的数值模拟..黑龙江八一农基大学.辽宁科技大.2009
7、UMONI入门.归南京通流软件有限公司.2009
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