張 杰，周 浩，馮壯波，孫 超，金 舟，龍正偉

(1. 天津大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院，天津300072，2. 天津大學(xué)超算中心，天津300072)

小型數(shù)據(jù)中心氣流組織及能耗優(yōu)化

張 杰1，周 浩1，馮壯波1，孫 超2，金 舟2，龍正偉1

(1. 天津大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院，天津300072，2. 天津大學(xué)超算中心，天津300072)

數(shù)據(jù)中心空調(diào)系統(tǒng)的首要任務(wù)是保證服務(wù)器的安全可靠運(yùn)行. 為了達(dá)到這個(gè)目標(biāo)，很多數(shù)據(jù)中心的空調(diào)系統(tǒng)在欠負(fù)荷下運(yùn)行，造成能源的浪費(fèi). 這主要是因?yàn)闅饬鹘M織的不合理造成局部區(qū)域報(bào)警從而啟動(dòng)了多余的制冷設(shè)備. 為了節(jié)省能源和研究合理的氣流組織，以一個(gè)存在上述問(wèn)題的小型數(shù)據(jù)中心為例進(jìn)行了研究. 首先用數(shù)值分析的方法建立了數(shù)學(xué)模型，然后用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)提供了模擬中需要的邊界條件，模擬得到其速度場(chǎng)和溫度場(chǎng)情況，再用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了模型模擬結(jié)果，然后根據(jù)實(shí)測(cè)和模擬結(jié)果用評(píng)價(jià)參數(shù)評(píng)價(jià)其能耗水平，最后提出改造方案. 結(jié)果表明，在熱擴(kuò)散不好的區(qū)域增加智能風(fēng)扇系統(tǒng)有效地改善了氣流組織的情況，與一般的通風(fēng)系統(tǒng)相比，這種系統(tǒng)每年可以降低38%的能耗.

數(shù)據(jù)中心；氣流組織；能耗；CFD模擬；局部通風(fēng)

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展，現(xiàn)代數(shù)據(jù)中心的電子設(shè)備越來(lái)越集成化，功能越來(lái)越豐富化，處理速度越來(lái)越迅捷化，但是這樣的發(fā)展卻可能使數(shù)據(jù)中心的能耗進(jìn)一步增加[1]．有數(shù)據(jù)顯示，2011年數(shù)據(jù)中心消耗掉了全國(guó)總電耗的2.5%左右，而在這些電耗中，有將近40%則是用于空調(diào)系統(tǒng)，也就是說(shuō)在2011年數(shù)據(jù)中心消耗的10×108,kW·h電中有4×108,kW·h是消耗在機(jī)房空調(diào)上的[2]．美國(guó)的具有代s表性的EPY公司也有統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明，數(shù)據(jù)中心消耗的電量中空調(diào)系統(tǒng)消耗的能耗占將近1/2[3]，這說(shuō)明數(shù)據(jù)中心空調(diào)系統(tǒng)能耗過(guò)高是一個(gè)普遍性的問(wèn)題，也是一個(gè)亟待解決的問(wèn)題．

造成計(jì)算機(jī)中心空調(diào)能耗系統(tǒng)過(guò)高的原因有很多，但是其中的一個(gè)重要原因是機(jī)房中不合理的氣流組織，由于送風(fēng)的不均勻造成局部區(qū)域溫度過(guò)高，為了保證這些區(qū)域的溫度達(dá)到設(shè)計(jì)要求，就要降低整體的空調(diào)送風(fēng)溫度，啟動(dòng)更多的空調(diào)機(jī)組，使得空調(diào)機(jī)組的供冷能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于實(shí)際的供冷需求，從而造成了能源的浪費(fèi)，由此可見(jiàn)，合理的氣流組織對(duì)于空調(diào)系統(tǒng)的節(jié)能性能有很大的影響．國(guó)內(nèi)外有很多學(xué)者應(yīng)用數(shù)值計(jì)算的方法來(lái)研究室內(nèi)的空氣流動(dòng)情況，并分析其節(jié)能效果．劉成等[4]用CFD模擬了數(shù)據(jù)機(jī)房的兩種送風(fēng)形式，得出了機(jī)架下送風(fēng)形式的氣流組織和節(jié)能效果都要好于機(jī)架上送風(fēng)的結(jié)論；簡(jiǎn)棄非等[5]和賓亮雄等[6]則對(duì)機(jī)房?jī)?nèi)的溫度場(chǎng)做了模擬分析，并提出了優(yōu)化方案；Cho等[7]用CFD建立了數(shù)學(xué)模型模擬了一個(gè)高密度的數(shù)據(jù)中心的空氣分布情況，并用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了驗(yàn)證；Lu等[8]則以芬蘭的一個(gè)數(shù)據(jù)中心為例評(píng)價(jià)了該中心的氣流組織和能耗情況.

筆者借鑒國(guó)內(nèi)外的一些研究經(jīng)驗(yàn)，對(duì)一小型數(shù)據(jù)中心由于氣流組織不佳造成的能耗過(guò)高問(wèn)題做了以下研究：

(1) 應(yīng)用計(jì)算流體力學(xué)軟件Fluent 12.1對(duì)數(shù)據(jù)中心建立數(shù)學(xué)模型；

(2) 對(duì)該數(shù)據(jù)中心進(jìn)行實(shí)際測(cè)量，得到用于計(jì)算速度場(chǎng)和溫度場(chǎng)的邊界條件，并用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證模擬的速度分布和溫度分布的準(zhǔn)確性；

(3) 根據(jù)實(shí)測(cè)和模擬結(jié)果，用能耗評(píng)估參數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)中心的能耗水平進(jìn)行計(jì)算；

(4) 根據(jù)數(shù)據(jù)中心存在的問(wèn)題，提出優(yōu)化方案，并結(jié)合能耗情況分析得到最佳方案．

1 數(shù)值模型

1.1 幾何結(jié)構(gòu)

本文選取的數(shù)據(jù)中心位于天津，機(jī)房位于建筑的1層，長(zhǎng)6.6,m，寬6.5,m，高2.7,m，如圖1所示．西墻上有一個(gè)大門，但是密封性很好，可以認(rèn)為沒(méi)有滲透風(fēng)通過(guò)．?dāng)?shù)據(jù)中心內(nèi)有2組機(jī)柜，每組5個(gè)，每一個(gè)機(jī)柜的尺寸為1.2,m×0.6,m×2.0,m；北側(cè)一組中的第1、3、5號(hào)機(jī)柜內(nèi)服務(wù)器較多，由于風(fēng)扇的抽吸作用，使得在這些機(jī)柜兩側(cè)有較強(qiáng)的吹風(fēng)感，出風(fēng)口處溫度較高；而南側(cè)一組中只有第1、2號(hào)機(jī)柜處有較多的服務(wù)器，吹風(fēng)感較強(qiáng)．?dāng)?shù)據(jù)中心內(nèi)采用地板送風(fēng)的形式，送風(fēng)口形式如圖1所示，送風(fēng)口布置在玻璃罩內(nèi)，緊靠2組機(jī)架，尺寸為0.7,m×0.6,m，共10個(gè)，回風(fēng)口在數(shù)據(jù)中心空調(diào)處理單元處，尺寸為0.9,m×0.97,m，共2個(gè)．空調(diào)機(jī)組全天運(yùn)行．?dāng)?shù)據(jù)中心內(nèi)，在墻的四周還擺放有一些柜子，柜子內(nèi)不具有散熱設(shè)備，在東南角處有一個(gè)電池，有冷氣散出，但是由于影響較小，所以可以忽略．

圖1 數(shù)據(jù)中心布局Fig.1 Layout of the data center

1.2 計(jì)算模型

首先根據(jù)幾何結(jié)構(gòu)，采用Gambit 6.2.3建立模型，為了提高計(jì)算準(zhǔn)確性，采用結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格，進(jìn)出口處網(wǎng)格加密處理，分別實(shí)驗(yàn)了5×104網(wǎng)格、11×104網(wǎng)格和24×104網(wǎng)格，從而對(duì)網(wǎng)格的獨(dú)立性進(jìn)行了檢查，最后考慮到計(jì)算資源以及計(jì)算準(zhǔn)確性要求，采用了11×104的網(wǎng)格．采用Fluent 12.1計(jì)算溫度場(chǎng)和速度場(chǎng)，由于RNG k-ε模型已經(jīng)被驗(yàn)證在計(jì)算各種類型的室內(nèi)空氣流動(dòng)方面有較高的準(zhǔn)確度[5-7,9-11]，所以本文采用RNG k-ε模型，但是由于RNG k-ε模型更適用于高雷諾數(shù)的湍流流動(dòng)，所以在近壁面處要采用壁面函數(shù)，對(duì)于本模型，由于y+＞10，所以采用標(biāo)準(zhǔn)壁面函數(shù)，壓力速度耦合方式采用SIMPLE算法，收斂標(biāo)準(zhǔn)控制在連續(xù)性、3個(gè)方向的速度和能量，湍動(dòng)能和湍流擴(kuò)散系統(tǒng)的殘差都達(dá)到10-3以下．

1.3 邊界條件

空調(diào)進(jìn)風(fēng)口設(shè)為速度入口，速度和溫度大小可以通過(guò)實(shí)際測(cè)量得到，回風(fēng)口設(shè)為壓力出口，回風(fēng)量由實(shí)測(cè)速度乘以面積得到．機(jī)架的進(jìn)風(fēng)口在玻璃罩內(nèi)，設(shè)為壓力出口，機(jī)架的出風(fēng)口在外面的房子內(nèi)，為了使質(zhì)量平衡，設(shè)為壓力入口，進(jìn)口溫度取該面上的平均值．圍護(hù)結(jié)構(gòu)的溫度取一個(gè)平面的平均值得到．

2 實(shí)驗(yàn)測(cè)量

為了提供模擬時(shí)的邊界條件，驗(yàn)證模擬結(jié)果的準(zhǔn)確性以及計(jì)算能耗，實(shí)驗(yàn)測(cè)量可分為3組進(jìn)行．

第1組的測(cè)量?jī)?nèi)容包括送風(fēng)口溫度、送風(fēng)口風(fēng)速、回風(fēng)口溫度和風(fēng)速、機(jī)柜的出入口風(fēng)速和溫度，以及圍護(hù)結(jié)構(gòu)表面溫度．空調(diào)送風(fēng)口的風(fēng)速和溫度的測(cè)量是在每個(gè)送風(fēng)地磚上取3個(gè)點(diǎn)測(cè)量得到30個(gè)數(shù)據(jù)后，取其平均值，如圖2(a)所示；空調(diào)回風(fēng)口的風(fēng)速和溫度是在回風(fēng)口上方多點(diǎn)測(cè)量取其平均值；機(jī)柜的出入口風(fēng)速和溫度是根據(jù)服務(wù)器上風(fēng)扇的位置分別測(cè)量后按照機(jī)柜門的面積平均后所得值；典型機(jī)柜出入口風(fēng)速和溫度的測(cè)量如圖2(b)所示，測(cè)量風(fēng)口參數(shù)的儀器是多功能風(fēng)速儀8386，速度測(cè)量范圍是0～50,m/s，測(cè)量最大誤差為±0.015,m/s，溫度測(cè)量范圍是-10～60,℃，測(cè)量誤差是±0.3,℃；圍護(hù)結(jié)構(gòu)表面溫度則是用紅外成像儀測(cè)量，其測(cè)量范圍是-40～1,200,℃，測(cè)量誤差是±1.5,℃(0～100,℃)．另外，用紅外成像儀拍照機(jī)架出入口的固體表面溫度分布也可以反映出機(jī)架出入口的溫度分布情況，從側(cè)面驗(yàn)證多功能風(fēng)速儀測(cè)量的準(zhǔn)確性，也可以驗(yàn)證模擬結(jié)果，圖3給出了散熱情況最差的北側(cè)機(jī)柜出口處的溫度分布．

圖2 風(fēng)口測(cè)量實(shí)驗(yàn)點(diǎn)布置示意Fig.2 Layout of measurement points on the inlets and outlets

圖3 北側(cè)機(jī)柜出口處溫度分布情況Fig.3 Temperature distribution at the outlets of north cabinets

第2組測(cè)量?jī)?nèi)容為走道內(nèi)速度和溫度．沿著服務(wù)器組周邊布置了16個(gè)測(cè)點(diǎn)，如圖4所示．每個(gè)測(cè)點(diǎn)在1.5,m高度處多次測(cè)量后取平均值，測(cè)量?jī)x器為多功能風(fēng)速儀．

圖4 實(shí)驗(yàn)點(diǎn)布置Fig.4 Layout of the monitor points

第3組數(shù)據(jù)則是用來(lái)計(jì)算能耗的．首先，由于數(shù)據(jù)中心沒(méi)有分項(xiàng)電計(jì)量設(shè)備，所以采取連續(xù)讀取3,d電表讀數(shù)，取平均值作為標(biāo)準(zhǔn)天的數(shù)據(jù)中心設(shè)備的總用電量．然后，可計(jì)算得到空調(diào)系統(tǒng)用電，計(jì)算所需參數(shù)在第2組數(shù)據(jù)中已經(jīng)測(cè)得．

3 結(jié)果及驗(yàn)證

測(cè)量的第1組數(shù)據(jù)為計(jì)算提供了邊界條件，由于篇幅所限，僅將一些主要的邊界條件列于表1中．

表1 主要邊界條件Tab.1 Main boundary conditions

在設(shè)定邊界條件時(shí)，由于各機(jī)架的進(jìn)出口設(shè)為壓力進(jìn)口和壓力出口，所以提供用來(lái)計(jì)算的邊界條件僅是溫度數(shù)據(jù)，而各出入口的速度是由軟件根據(jù)壓力條件計(jì)算出來(lái)的，表中所列出來(lái)的數(shù)據(jù)僅供與從Fluent中讀取出來(lái)數(shù)據(jù)對(duì)比，以驗(yàn)證模型應(yīng)用的邊界條件是否正確．本文通過(guò)對(duì)比發(fā)現(xiàn)計(jì)算結(jié)果基本和實(shí)驗(yàn)結(jié)果相吻合，在此不再贅述．

為了進(jìn)一步驗(yàn)證模型的正確性，可以用軟件計(jì)算數(shù)據(jù)中心內(nèi)的速度分布和溫度分布，然后把模擬結(jié)果和第2組實(shí)驗(yàn)提供的16個(gè)點(diǎn)的速度值和溫度值做對(duì)比，如圖5和圖6所示．

圖5 1.5 m高處實(shí)驗(yàn)和模擬速度對(duì)比Fig.5 Velocity comparison between measurement and simulation results at 1.5 m above the floor

圖6 1.5 m高處實(shí)驗(yàn)和模擬溫度對(duì)比Fig.6 Temperature comparison between measurement and simulation results at 1.5 m above the floor

由圖5可以看出，模擬值除了第8點(diǎn)以外，整體偏高一些，但是整體趨勢(shì)和實(shí)測(cè)值相同，模型可靠．另外，圖5也表明在有回風(fēng)口(點(diǎn)11、12)或者進(jìn)風(fēng)口(點(diǎn)6～8和點(diǎn)14～16)的地方空氣流速較大，而在其他地方則速度較小，這說(shuō)明場(chǎng)內(nèi)流動(dòng)情況不佳，不利于熱量的排出．

由圖6可以看出，實(shí)驗(yàn)值和模擬值各點(diǎn)的溫度值基本吻合，僅在點(diǎn)13處誤差較大，這是由于點(diǎn)13靠近電池，而電池本身有冷量散出，在模擬中忽略了這部分冷量，所以模擬結(jié)果跟實(shí)測(cè)相差較大，但是就整體而言，模擬結(jié)果可以接受，模型可靠．另外，從圖中也可以看出，在北側(cè)機(jī)柜的出口處溫度較高(點(diǎn)6～8)，散熱情況不佳，這很容易造成這組機(jī)柜里的服務(wù)器過(guò)熱，影響正常使用．實(shí)際的情況在開(kāi)一臺(tái)制冷機(jī)組的情況下，其他地方的服務(wù)器溫度都滿足設(shè)定要求，但是這里的機(jī)組由于溫度過(guò)高，所以使得監(jiān)測(cè)器報(bào)警，從而啟動(dòng)了第2臺(tái)制冷機(jī)組，才可以控制到現(xiàn)在的這個(gè)溫度值．但是事實(shí)上，沒(méi)有必要啟動(dòng)2臺(tái)空調(diào)來(lái)維持服務(wù)器的溫度，因?yàn)榈?臺(tái)機(jī)柜的啟動(dòng)完全是氣流組織不合理造成的，所以必須提出解決方案優(yōu)化這里的氣流組織，節(jié)省能源．

4 能耗分析

為了定量地評(píng)估系統(tǒng)的能耗表現(xiàn)，本文采用能耗評(píng)估參數(shù)的方法來(lái)計(jì)算數(shù)據(jù)中心的能耗水平．

機(jī)房用電效率(power usage effectiveness，PUE)參數(shù)首先是由the Green Grid[12]引入，用來(lái)計(jì)算數(shù)據(jù)中心能源利用效率．PUE的定義為

式中：PIT為IT設(shè)備耗電量，kW； Pe為空調(diào)設(shè)備耗電量，kW．

本文中PIT+Pe表示數(shù)據(jù)中心的總耗電量，電燈和其他設(shè)備耗電量相對(duì)IT及空調(diào)設(shè)備忽略不計(jì)．

PUE在理論上講可以從1到無(wú)窮大，越接近1表示能源利用效率越高，現(xiàn)在數(shù)據(jù)中心的水平一般在1.3～3.0之間[12]．

本文中數(shù)據(jù)中心的用電并沒(méi)有安裝分項(xiàng)計(jì)量裝置，所以對(duì)于被空調(diào)系統(tǒng)用掉的一部分電量無(wú)法直接測(cè)得，但是可以計(jì)算出空調(diào)設(shè)備耗電量，其計(jì)算式為

式中：Q為空調(diào)系統(tǒng)風(fēng)量，m3/s；ρ為空氣密度，kg/m3；c為空氣比熱容，J/(kg·℃)；Δt為供回風(fēng)溫度差，℃．

本文中總的用電量已經(jīng)根據(jù)電表讀數(shù)讀出，平均一天為3,600,kW·h，所以一年用電為131.4×104kW·h；而空調(diào)系統(tǒng)用電，可以根據(jù)實(shí)測(cè)的供回風(fēng)溫度差及空調(diào)空氣流量計(jì)算出來(lái)，經(jīng)計(jì)算可得空調(diào)設(shè)備一年的用電量為101.8×104,kW·h；所以PUE的值為4.4，說(shuō)明此數(shù)據(jù)中心的空調(diào)系統(tǒng)電耗超出一般水平，有待改進(jìn)．

5 優(yōu)化方案及能耗分析

為了解決上述問(wèn)題，需要對(duì)數(shù)據(jù)中心內(nèi)的氣流組織進(jìn)行優(yōu)化．本論文中提出兩種優(yōu)化方案：① 采用風(fēng)管回風(fēng)的系統(tǒng)形式，把回風(fēng)口直接布置于北側(cè)機(jī)柜出口上方，并減少1臺(tái)空調(diào)機(jī)組的運(yùn)行；② 在北側(cè)機(jī)柜處增加智能排風(fēng)扇系統(tǒng)，加大這部分區(qū)域的氣流流動(dòng)，同時(shí)減少1臺(tái)機(jī)組的運(yùn)行．下面就這兩種方案的改善效果及能耗水平做了分析．

5.1 排風(fēng)管系統(tǒng)

由于回風(fēng)口離北側(cè)機(jī)柜出口較遠(yuǎn)，回風(fēng)風(fēng)機(jī)的風(fēng)壓不足以使氣流順暢地流入回風(fēng)口，所以改用直接將回風(fēng)口布置于散熱不佳的機(jī)柜出風(fēng)口上方，風(fēng)直接回到排風(fēng)管，減少阻力．另外應(yīng)用這種方式，同時(shí)考慮減少1臺(tái)空調(diào)機(jī)組的運(yùn)行，其布置形式如圖7所示．

圖7 上部排風(fēng)管系統(tǒng)布置Fig.7 Layout of overhead duct system

改用這種形式以后，再用上述模型模擬其溫度場(chǎng)，結(jié)果如圖8所示．

圖8 1.5 m高處溫度分布對(duì)比Fig.8 Comparison of the temperature distributionsat 1.5 m above the floor

從圖8可以看出，把回風(fēng)口布置于北側(cè)機(jī)柜出口處使得從機(jī)柜出來(lái)的熱空氣不易擴(kuò)散，而是直接由回風(fēng)口回風(fēng)到空調(diào)機(jī)組中，所以走廊內(nèi)的空氣普遍低了2～3,℃，但是由于空調(diào)機(jī)組只有1臺(tái)運(yùn)行，風(fēng)壓大小不夠，所以在近機(jī)柜出口處雖然情況略有好轉(zhuǎn)，但是溫度仍然偏高，中間部位達(dá)到29,℃，所以有待于進(jìn)一步改善．

在能耗方面，假設(shè)IT設(shè)備用電量不變，空調(diào)設(shè)備用電量減少1/2，則PUE的值為2.72左右，1年則可以節(jié)省50.9×104,kW·h，從而節(jié)約了能耗．

5.2 智能排風(fēng)扇系統(tǒng)

因?yàn)樯鲜龇绞降母纳菩Ч⒉皇翘貏e理想，所以可以考慮在北側(cè)機(jī)柜處直接添加智能排風(fēng)扇系統(tǒng)，同時(shí)減少1臺(tái)空調(diào)機(jī)組的運(yùn)行．風(fēng)扇選擇排風(fēng)量為3,000,m3/h，排風(fēng)速度為12,m/s，風(fēng)機(jī)功率為0.55,kW，其布置如圖9所示，其中智能排風(fēng)扇被簡(jiǎn)化為一個(gè)正方體．用該模型計(jì)算，另外賦給排風(fēng)扇1個(gè)動(dòng)量源，可以得到如圖10的模擬結(jié)果．

圖9 排風(fēng)扇系統(tǒng)布置Fig.9 Layout of exhaust fan system

圖10 1.5 m高處排風(fēng)扇系統(tǒng)溫度分布對(duì)比Fig.10Comparison of temperature distributionsof fan system at 1.5 m above the floor

對(duì)比圖8(b)和圖10可以發(fā)現(xiàn)，加入排風(fēng)扇使得空氣的擾動(dòng)量加大，整個(gè)流場(chǎng)內(nèi)空氣混合更加均勻，對(duì)于北部機(jī)柜出口的散熱不佳的地區(qū)，情況有所改善，最高溫度降低到26,℃左右，基本解決了局部過(guò)熱的問(wèn)題，相比于上部排風(fēng)管的系統(tǒng)效果更加明顯．3個(gè)系統(tǒng)能耗情況如圖2所示．

從表2可以看出，3個(gè)系統(tǒng)中，排風(fēng)扇系統(tǒng)的能耗水平和上部排風(fēng)管系統(tǒng)相當(dāng)，都比原系統(tǒng)能源利用效率高，排風(fēng)扇系統(tǒng)的總電耗降低到80.9×104kW·h，相對(duì)原系統(tǒng)節(jié)省38%左右，而排風(fēng)扇系統(tǒng)和上部排風(fēng)管系統(tǒng)相比則是在能耗增加不多的情況下，使氣流組織問(wèn)題得到了很好的解決．

表2 3個(gè)系統(tǒng)能耗對(duì)比Tab.2 Comparison of energy consumption of the three systems

6 結(jié) 論

(1) 在原有系統(tǒng)下，北側(cè)機(jī)柜處出口處散熱效果不佳，造成局部區(qū)域過(guò)熱，系統(tǒng)報(bào)警，從而啟動(dòng)更多的制冷設(shè)備，使得數(shù)據(jù)中心的空調(diào)在欠負(fù)荷下運(yùn)行，PUE值達(dá)到了4.4，能源浪費(fèi)情況嚴(yán)重．

(2) 改用上部排風(fēng)管系統(tǒng)，并關(guān)閉1臺(tái)制冷機(jī)組，整體效果有所改進(jìn)，能耗水平降低，但是由于回風(fēng)機(jī)的風(fēng)壓不夠，使得過(guò)熱地區(qū)的改善效果仍然不夠理想．

(3) 改用增加1臺(tái)局部排風(fēng)扇的系統(tǒng)以后，氣流組織得到了很好的改善，消除過(guò)熱區(qū)域，能耗相對(duì)原系統(tǒng)也減少了38%，可見(jiàn)這是一個(gè)安全、可靠、低能耗運(yùn)行的系統(tǒng)．

［1］ Karlsson J F，Moshfegh B. Investigation of indoor climate and power usage in a data center[J]. Energy and Buildings，2005，37(10)：1075-1083.

［2］ 程 輝. 機(jī)房節(jié)能潛力巨大[N]. 中國(guó)經(jīng)濟(jì)導(dǎo)報(bào)，2011-12-24.

Cheng Hui. Huge Potential of Energy Saving in Data Centers[N]. China Economic Herald，2011-12-24(in Chinese).

［3］ 王玉成. IDC機(jī)房空調(diào)系統(tǒng)優(yōu)化配置方法及綜合節(jié)電分析[D]. 北京：北京郵電大學(xué)電信學(xué)院，2009.

Wang Yucheng. Optimization and Integrated Energy-Saving Analysis on IDC Room Air Conditioning System[D]. Beijing：School of Telecommunications，Beijing University of Posts and Telecommunications，2009(in Chinese).

［4］ 劉 成，陳樂(lè)天，王 穎. 通信機(jī)房空調(diào)氣流組織合理化研究[J]. 建筑熱能通風(fēng)空調(diào)，2010，29(5)：80-84.

Liu Cheng，Chen Letian，Wang Ying. Study of rational air distribution on the air conditioning system for telecom rooms [J]. Building Energy and Environment，2010，29(5)：80-84(in Chinese).

［5］ 簡(jiǎn)棄非，魏 蕤，顏永明，等. 通信機(jī)房氣流組織的模擬與分析[J]. 節(jié)能技術(shù)，2009，27(1)：35-39.

Jian Qifei，Wei Rui，Yan Yongming，et al. Analysis and simulation of air distribution in a data center [J]. Energy Conservation Technology，2009，27(1)：35-39 (in Chinese).

［6］ 賓亮雄，謝頂良. 欽州電廠通訊機(jī)房氣流組織數(shù)值模擬研究[J]. 制冷與空調(diào)，2009，23(5)：49-52.

Bin Liangxiong，Xie Dingliang. Numerical simulation study on air distribution of the communication equipment room in Qinzhou thermal power plant[J]. Refrigeration and Air Conditioning，2009，23(5)：49-52(in Chinese).

［7］ Cho J，Lim T，Kim B S. Measurements and predictions of the air distribution systems in high compute density(internet)data centers[J]. Energy and Buildings，2009，41(10)：1107-1115.

［8］ Lu Tao，Lü Xiaoshu，Remes M，et al. Investigation of air management and energy performance in a data center in Finland：Case study[J]. Energy and Buildings，2011，43(12)：3360-3372.

［9］ Chen Qingyan. Comparison of different k-ε models for indoor air flow computations[J]. Numerical Heat Transfer，1995，28(3)：353-369.

［10］ 孫賀江，吳 塵. 基于正交試驗(yàn)法的大型客機(jī)座艙氣流組織優(yōu)化及熱舒適性分析[J]. 天津大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)與工程技術(shù)版，2013，46(5)：415-422.

Sun Hejiang，Wu Chen. Optimization of air distribution with orthogonal test and thermal comfort analysis in commercial aircraft cabin[J]. Journal of Tianjin University：Science and Technology，2013，46(5)：415-422(in Chinese)．

［11］ 劉俊杰，劉素梅，孫賀江，等. 大型客機(jī)座艙合理排數(shù)的數(shù)值模擬[J]. 天津大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)與工程技術(shù)版，2013，46(1)：8-15.

Liu Junjie，Liu Sumei，Sun Hejiang，et al. Numerical simulation of the reasonable row number for commercial aircraft cabins[J]. Journal of Tianjin University：Science and Technology，2013，46(1)：8-15(in Chinese)．

［12］ The Green Grid. The Green Grid data Center Power Efficiency Metrics：PUE and DCiE[R]．The Green Grid，2007.

（責(zé)任編輯：田 軍）

Optimization on Air Distribution and Energy Consumption of a Small Data Center

Zhang Jie1，Zhou Hao1，F(xiàn)eng Zhuangbo1，Sun Chao2，Jin Zhou2，Long Zhengwei1
(1. School of Environmental Science and Engineering，Tianjin University，Tianjin 300072，China；2. High Performance Computing Center，Tianjin University，Tianjin 300072，China)

The air conditioning system of data centers gives priority to the normal operation of the servers. However, in many data centers, the air conditioning system runs in the under-load state which is significantly energy-consuming. The main reason for it is that additional equipments are started up because the unreasonable air distributions result in alarms of the monitors. In the paper, a typical data center was selected as an example to investigate the optimal air distributions to save energy. Numerical models were established with the input data obtained from on-site measurements. The measured profiles were also used to validate the air velocity and temperature distributions of simulation results. Then, the energy consumptions were evaluated by indexes based on the measurement and simulation results. Finally，the modification plan was presented．The results show that the air distribution was improved by adding intelligent fan system to the regions with excessive heat. The energy consumption could be reduced by 38% annually compared to normal ventilation systems.

data center；air distribution；energy consumption；CFD simulation；local ventilation

TU834.3

A

0493-2137(2014)07-0647-06

10.11784/tdxbz201306035

2013-06-17；

2013-07-13.

國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(973計(jì)劃)資助項(xiàng)目(2012CB720100)．

張 杰（1987— ），女，博士研究生，jiezhang25@tju.edu.cn.

龍正偉，longzw@tju.edu.cn.

時(shí)間：2014-04-01.

http：//www.cnki.net/kcms/doi/10.11784/tdxbz201306035.html.