基于 CFD氣流組織模擬的某數據機房節能優化實踐

楊靈泉，包 衍，施瑜豪，婁潔良，趙 逸

（1.中國電信股份有限公司上海分公司，上海 200000；2.上海郵電設計咨詢研究院有限公司，上海 200000）

1 某機房現狀分析

1.1 機房基本情況

本次研究選取了某數據中心典型機房作為研究對象，該機房面積約 408 ㎡，采用傳統下送風布局方式，高架地板高度為 60 cm，機柜為標準3.5 kW機柜，送風方式為下進風后出風。地板下送風設計，主要平面布局如圖1所示。

圖1 某典型機房布局圖

1.2 機房熱負荷分析

從典型機房的特質分析：該機房為無人值守機房，該機房長 22.65 m，寬 18 m，高 3.6 m，以機房邊界隔熱條件完好為前提，主要熱源來自機房內的IT主設備、少量照明、消防等保障設備，同時IT主設備以顯熱為主，考慮功耗都轉為熱量，另加建筑圍護結構的傳導熱以80～100 W/m2，本文以100 W/m2計算[1]。

該機房內共 148 個機柜，單機柜設計功率為3.5 kW；全部為柜內底部進風、后/上出風的散熱設計；機柜內主要為服務器和網絡設備，遠期設計負載約為518 kW，目前IT 設備運行總功率約為 130.8 kW。

機房內發熱量為Q=130.8 kW+0.1×（22.65×18） kW=157.14 kW

1.3 機房制冷能力分析

機房兩側裝有 7 臺某品牌下送風精密空調，單臺制冷量為100 kW,送風量單臺為40 000 m3/ h，機房空調冷量足以冷卻機房內部熱負荷，并有較大冗余。

但機房存在制冷能耗高和局部熱區問題，判斷是由于部分服務器反向安裝，導致向機柜熱通道吸風，向冷通道排風，同時功率較大服務器集中布置，部分區域熱量需求遠大于其他區域，造成冷量不能有效送達和大量冷量浪費問題[2]。通過對每個機架封閉冷通道0.3、1.2、2 m的高度總計1 173個溫度測點進行了測量，相關測點的溫度分布如圖2所示。

圖2 機房熱點分布圖

空調目前的運行及設定情況見表1。

表1 某典型空調運行及設定表

同時機房存在過冷問題，為解決熱點區域問題，造成IT負荷較低機架的冷量不能有效利用，大量冷量浪費問題。部分機架冷量計算如表2所示。

表2 部分機架冷量計算表

1.4 優化前PUE計算

電能使用效率（Power Usage Effectiveness，PUE）是衡量數據中心機房節能程度的最重要指標，TGG和ASHRAE給出的PUE的定義相同，為數據中心總能耗與IT設備能耗之比：

式中，Et為數據中心總能耗，EIT為數據中心IT設備總能耗。

由于衡量數據中心能效的規范、標準給出的方式都不盡相同，本文在計算中采用GB/T32910.3—2016《數據中心資源利用第3部分：電能能效要求和測量方法》的計算方法：

PUE=（IT 系統耗電量 + 機房照明統耗電量 + 空調系統耗電量 +UPS 自身損耗）/IT系統耗電量 （2）

（1）IT 設備的用電量：從列頭柜機房現場采集的 IT 設備功耗表我們可以得出該機房的 IT 設備總用電量為9 417.6 kW·h。

（2）機房照明部分：機房內照明按節能方式開啟，照明共計能耗為40.32 kW·h。

（3）空調部分：空調系統為風冷型精密空調。根據對應空調配電柜電量統計，空調機組瞬時能耗為4449.6 kW·h。

（4）UPS 設備部分機房配置的 UPS 設備為高頻機，輸出效率較高，根據UPS設備前后級配電屏功率計算，損耗為689.76 kW·h。

優化前該典型機房PUE=（9 417.6+40.32+4 449.6+689.76）/9 417.6 ≈ 1.55

2 CFD建模分析

2.1 CFD建模概述

基于以上典型機房物理結構、熱負荷、冷量數據等屬性的概述，著手進行CFD建模，保證模擬工況的準確性[3]。建立的三維模型包括：

（1）建筑圍護結構、門、窗、梁、柱、通風口、照明設備等。

（2）高架地板，地板通風格柵，吊頂開孔、通風口等。

（3）機柜：網絡機柜、服務器機柜、交換機、服務器等 IT 設備。

（4）電力系統：列頭配電柜。

（5）空調：下送風精密空調。

（6）送風系統：風機，風管等。

（7）走線架：強電走線架、弱電走線架等。

按照機房實際長寬高建立模型空間，建立可能影響出風與回風的立柱及橫梁，以實際架空地板高度0.6 m處建立架空地板，將7臺空調、8列頭柜及機架按照實際大小及安裝位置建模，如圖3所示。

圖3 某典型機房側視圖

由于典型機房機柜采用的是下進風后出風模式，因此需要對前進風后出風機柜模型進行調節優化[4]。每個機柜中按實際情況建立斜擋板導風、封閉進風口、調整出風開孔率、調整服務器安裝位置、按照實際情況將每個機柜中的服務器按U位建入其中并進行盲板封閉、按實際情況設置每臺服務器的能耗，如圖4所示。

圖4 機柜建模側視圖

2.2 CFD建模仿真數據校驗

經過前期模型校準，機柜進風溫度的模擬值已與現場實測值接近，由于現場測試條件所限，所用工具為點溫儀，適用于測量設備表面溫度，而CFD模擬算法模擬溫度為空氣溫度，因此與實測值有誤差，經過比對，最大誤差不超過6.5%，基本可以認定仿真數據有效，仿真數據與現場測量值對比如表3所示。

表3 仿真數據對比現場測量值對比

同時對進出風風速進行抽樣綜合比對，現場機柜各點風速與CFD模擬數據接近一致，空調回風風速、下送風風速由于測量條件限制有4%～6%的誤差[5]。

2.3 CFD建模結果分析及優化思路

通過運用CFD軟件對某典型機房進行模擬，對比現狀的校驗和數據分析，某典型機房存在以下的情況和問題。

2.3.1 問題1

機房實測IT設備入口溫度范圍為18.5～35.7 ℃，溫度差為17.6 ℃，通過模擬發現現場開啟的5臺空調，輸出制冷能力雖然遠高于現場實際需求，但由于冷量分配不均，熱區滿足散熱需求的情況下，低負荷區域溫度已低于20 ℃，出現冷量過剩情況造成能耗的損失，機房A列—C列溫度分布如圖5所示。

圖5 A列—C列溫度分布

2.3.2 問題2

根據計算及現場測量，單列機柜前后進風量不均，距離空調最近的機柜由于架空地板下風速過高，實際輸送至機架內部的風量較小，B列機柜進風風速分布如圖6所示。

圖6 B列機柜進風風速分布圖

2.3.3 問題3

空調風機橫置安裝，出風并非均勻向前，同時受建筑立柱影響，部分區域存在渦旋現象，造成風冷的損失，氣流分布不均。

2.3.4 解決的相應策略

通過以上問題的分析，借助CFD工具對可行的策略模擬計算和經驗論證，進行了針對性的現場實施改造。

（1）策略1：根據CFD軟件模擬的結果，對于過冷區域，調節對該區域影響最大的空調，提高空調回風溫度并降低送風風速，消除存在的冷量過送問題。

（2）策略2：對于高負荷區域及部分機柜進風不足問題，采用主動將氣流導向機柜措施。為了起到良好的導流效果，擋板按一定夾角放置，同時，為了保證后方的空氣流通，將擋板中間挖空，使得下半部分的風可以從中穿過，如圖7所示。

圖7 氣流擋板示意

（3）策略3：機柜縫隙封堵，阻止了冷空氣從機柜底部開口直接進入熱通道造成冷量浪費，并提升空調的回風溫度，提高空調運行效率。通過加裝地板下導流裝置使氣流組織更有序化，將冷空氣送到指定區域，從而消除各列機柜底部風量波動，同時也減少了特定區域的溫度不均勻現象，改造前后效果對比如圖8所示。

3 優化后數據結果分析

3.1 現場空調參數調整

根據熱負荷模擬，空調運行模式可以從5+2優化為4+3，同時提升2臺空調回風設定溫度，降低4臺開啟空調的風機轉速，現場根據模擬結果進行了實際調整，調節后空調運行及設定如表4所示。

表4 調節后空調運行及設定表

3.2 現場導流板安置

根據模擬，現場對A—C列功耗較高區域進行導流板安置，在每列頭部1號 2號機柜及尾部18號19號各安置一塊導流板。安置擋板對于對應機柜的散熱有著顯著的幫助，將機柜內溫度降低3.7 ℃，散熱溫度降低3.3 ℃，效果對比如表5所示。

通過擋板安置前后的數據對比，可以發現氣流導流對改善下進風機柜具有針對性效果，同時該方案有很強的可調配性，可以根據現場需求，調整擋板間夾角和位置，調整擋板下挖去部分的大小等。

3.3 優化后PUE計算

結合一周的現場采集綜合數據，PUE計算結果如下：

表5 擋板前后效果對比

（1）IT 設備的用電量：從列頭柜機房現場采集的 IT 設備功耗表我們可以得出該機房的 IT 設備總用電量為22939.2 kWh。

（2）機房照明部分：機房內照明按節能方式開啟，照明共計能耗為：94.08 kWh。

（3）空調部分：空調系統為風冷型精密空調。根據對應空調配電柜電量統計，空調機組能耗為9 679.6 kWh。

（4）UPS 設備部分機房配置的 UPS 設備為高頻機，輸出效率較高，根據UPS設備前后級配電屏功率計算，損耗為1651.44 kWh。

優化后 PUE =IT 系統耗電量 + 機房照明統耗電量 + 空調系統耗電量 +UPS 自身損耗 /IT 系統耗電。

PUE=（22 939.2+94.08+9 679.6+1 651.44）/22 939.2 ≈ 1.498。

4 結 論

氣流優化是實現風冷數據中心能耗優化的一項重要措施，本文通過對機房現場問題的分析，以機房CFD建模作為主要分析工具，通過模型的校驗、數據對比中發現造成機房實際能耗偏高的問題原因，針對性進行優化策略的制訂，同時在現場部署前，通過對優化策略進行模擬，驗證策略的有效性，也驗證策略的安全性，確保機房運行的安全。通過在典型機房的試點，該優化方法取得了良好效果，可為類似情況提供借鑒。