【摘 要】
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随着数据中心热密度的增加,冷热气流混合的问题突出,为了解决这个问题,需要对数据中心的气流组织形式进行研究,并对其进行优化。首先,采用了计算流体动力学（CFD）的方法,对数据中心进行建模和数值分析,研究出冷热气流混合可能发生的区域或者机柜,结果表明:越靠近空调的机柜所获得的冷却气体量越少,而且机柜上部出现这种问题的可能性更大。然后,针对出问题的区域即靠近空调的A1机柜,引入智能辅助风扇并对其CFD建
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（N160304006）；
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随着数据中心热密度的增加,冷热气流混合的问题突出,为了解决这个问题,需要对数据中心的气流组织形式进行研究,并对其进行优化。首先,采用了计算流体动力学（CFD）的方法,对数据中心进行建模和数值分析,研究出冷热气流混合可能发生的区域或者机柜,结果表明:越靠近空调的机柜所获得的冷却气体量越少,而且机柜上部出现这种问题的可能性更大。然后,针对出问题的区域即靠近空调的A1机柜,引入智能辅助风扇并对其CFD建模,并通过网格独立性和数值模拟验证模型的可行性。结合响应曲面中心组合设计方法,对两个输入变量即出风量Q和高度H和机柜入口最高温度T进行二阶设计和变量分析,结果表明:在H=0.87m和Q=0.21m3/s情况下,机柜温度满足ASHRAE9.9TC标准而且较为节能。接着,在这个方案下,研究了冷通道的一侧A1-A5及重点机柜A1机柜入口截面的温度和速度数值,并与原数据中心相对应的物理量比较分析,结果表明:引入智能辅助风扇能改善气流组织,特别是在机柜上部冷热气流混合区域。运用热环境评价指标中的无量纲参数,对数据中心的运行标准做一个评价,并与原模型进行比较,结果表明:在引入智能辅助风扇后,冷热气流混合评价指标SHI变小,表明数据中心冷量利用效率提高。最后,为了使得智能辅助风扇能提前到达冷热气流混合的区域,通过FloTHERM软件对不同空调出风温度下的温度监测点仿真分析,并对仿真出的135个样本数据,取前90个数据作为训练数据,后面的45个数据为温度预测数据,运用RBF神经网络在MATLAB中建模,并对数据进行拟合,结果表明:后45个数据的拟合度较高,误差在5%以内,在这种精度要求条件下,可以用RBF神经网络来预测机柜入口温度,可以提前对热点或者气流混合区域进行处理,解决了在实际操作中,空调响应慢,效率低,能耗浪费严重的问题。
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