某通信机房的温度场及气流组织研究

杨 慕,陈嘉伟，王骏超

(1.中国长城工业集团有限公司，北京 100054；2.中国船舶科学研究中心，无锡 214082)

某通信机房的温度场及气流组织研究

杨 慕1,陈嘉伟2，王骏超2

(1.中国长城工业集团有限公司，北京 100054；2.中国船舶科学研究中心，无锡 214082)

随着网络通信技术快速的发展，数据通信机房也面临升级及改造。现代数据通信机房的能量密度更大、故障应急要求更高、节能指标需求更强烈。针对以上需求，需要对通信机房的温度场及气流组织进行详细的评估，以制定在经济和工程上合理的节能及故障处理方案。本文以典型的通信机房为研究对象，利用CFD软件模拟温度场及气流组织分布，并模拟了空调故障后的机房情况，给出了在工程上合理的节能解决方案，对类似机房的节能方案设计的思路有一定参考意义。

通信机房；温度场；气流组织；节能

某通信机房在运行过程中，用户对机房的气流组织配置是否合理存在疑问，为了更清楚的掌握机房的运行情况，发现并排除可能存在的隐患，需对机房的空调配置及应用情况做一个综合测评，了解机房的温度场分布情况，评估部分空调出现故障时机房的温度场分布及对服务器安全运行的影响，并核算机房的热负荷，评估机房的冷量是否足够，气流组织方案存在哪些问题，研究机房空调系统的节能改进方案。

1 机房布置情况及分析

该通信机房构造情况如图1所示。主机房面积约450平方米，机房一面为外墙，两面挨着走廊，另一面内墙与隔壁机房相邻。机房的布置情况见图1。地板到天花板的高度约为4.5米，目前机房内已安装空调风管、走线桥架以及消防、照明等配套基础设施，机房内无架空地板。

机房安装有佳力图空调5台，其中3台型号为9AU22，2台型号为9AU18，采用风管送风方式，空调的摆放位置如图1所示，目前部分机房设备采用统一朝向布置。

机房主要的热负荷来源于设备的发热量及围护结构的热负荷，具体如下。

图1 机房总体布置

1.1 机房主设备负载

机房的设备负载均由列头柜接出，各列头柜输出的总电流如下：

直流列头柜：375 A；

交流列头柜：684 A；

因此，机房设备热负荷 Q1：375A×48V+684A×220V=168.5 kW

1.2 机房建筑热负荷

建筑负荷Q2=q×S=72kW

q——机房的夏季建筑负荷，按0.1～0.18 kW/m2估算，由于夏天室外环境温度较高，且机房外墙有太阳直射，取偏大值160W/m2；

S——机房总面积，450 m2。

机房其它热负荷还包括补充的新风负荷、照明、人员的散热等，这些值总量偏小，已包含在建筑热负荷中进行测算。

机房总显热负荷为240.5 kW。查设备技术规格书得到，在环境温度为22 ℃、相对湿度为50%的情况下，9AU22的显冷量为70.7 kW，9AU18的显冷量为55 kW，则当前机房总显冷量为322.1KW。目前机房冷量冗余量为(322.1-240.5)/240.5*100%=33.9%。根据《电子信息系统机房设计规范》的要求，一般情况下需要制冷冗余20%～30%，所以目前的机房冷量冗余量基本满足要求。

2 机房温度场及气流组织的数值模拟

2.1 控制方程

首先假设通信机房的密闭性都良好，那么机房内气体的流动问题必须满足质量守恒定律。在此模型中可以近似的将进入机房和回流的气体看作为不可压缩气体，且机房属于大尺度空间，所以气体为湍流状态[1]。

不可压缩流体的瞬时控制方程为：

divu=0

(2.1)

式中，u、v、w表示x、y、z三个方向的速度分量，ρ为流体密度，p为流体压力，v为运动粘性系数，t表示时间，f表示体积力。

若直接求解该瞬态方程，计算量十分巨大，并不适用于实际工程。而且机房为大尺度模型，人们更关心湍流引起的平均流场的分布状况，所以可以采用Reynolds平均法[1-2]。

对不可压缩流体的Navier-Stokes方程进行时间平均，得到RANS方程如下：

(2.2)

(2.3)

2.2 湍流方程

RANS方程中，雷诺应力项属于新增未知量，为使方程组封闭，需要引入湍流模型，假设流体按照该湍流模型运动[3]。

涡粘模型是一种工程中常用的湍流模型，它引入了湍流粘度，将湍流应力表达为湍流粘度的函数。其中SSTk-ω应用较为广泛，其优势是在近壁自由流动中具有广泛的应用范围与较高精度。SSTk-ω模型建立在Wilcoxk-ω模型和k-ε模型的基础上，并考虑了交错扩散的影响[4]。

(2.4)

其中，σω2=0.856，F1表示为：

(2.5)

(2.6)

由于考虑了交错扩散项的影响，以及考虑湍流剪应力而修改了湍动粘度公式等原因，其与Wilcoxk-ω模型相比，SSTk-ω模型在广泛的流动域内具有更高的精度与可信度，因此本文将采用SSTk-ω模型作为湍流模型。

2.3 求解方法

RANS方程并不封闭，因为连续性方程中不含有压力项，在求解的变量方程以压力和速度作为变量表达时，需要在满足连续性方程的条件下，使压力场的变化与速度场的变化耦合。因此选用PISO算法，PISO算法是SIMPLE算法的改进算法之一，该算法在SIMPLE算法的基础上添加了一个修正步。尽管在每次迭代中需要涉及更多的计算，但是PISO算法提高了计算的收敛性，减少了达到收敛所需要的迭代次数[5-6]。

2.4 软件模型建立

本文利用6SigmaDC软件建立如图2所示的机房模型。

图2a中蓝色表示设备前门，即进风方向；红色表示设备后门，即出风方向。从图中可以看出，各列机柜没有设置冷热通道分离，因此容易出现前排设备排出的热气流会直接进入后排设备的正面进风口，导致后排设备温度偏高而出现过热现象。

图2b中不同颜色代表不同负载分布，蓝色表示发热量最小，红色表示发热量最大。图中依次标注了1至5号空调机柜，1至3号是制冷量位，4号和5号是制冷量位。通过CFD仿真发图中4号和5号空调机组附近部分机柜发热量较大且分布相对集中，这几列机柜出现局部过热的可能性比较大，应该调整风道风口布置，加大对这几列机柜的送风量[1]。

(a) (b)图2 机房模型

3 CFD仿真及结果分析

3.1 气流组织仿真

图3为通信机房的回风气流组织图，各空调的回风气流通畅无阻挡，但是回风覆盖范围和距离很短，甚至未到机房中部位置。空调安装在机房一侧，远端机柜的回风距离本来就长(约20米)，回风气流的特点是流速衰减很快，如果没有热风引流措施回到空调，很容易导致远端设备气流换气速度下降，热量堆积，从而形成局部过热。

目前机房解决回风的办法是在机房中间过道附近，增加几个轴流风机来加强回风，效果上看不失为一种方法。

图3 机房气流组织仿真图

3.2 温度场分布仿真

图4为通信机房温度场模拟结果，从上面的温度场分布图可以看出，整个机房的温度情况较好，温度绝对值和场地分布状况都不错。各机柜的进风温度基本都在21℃至22℃之间，顶部的温度稍高，距地面1米处的温度相对较低。机房温度较高的区域主要分布在4号和5号空调器附近，个别机柜出风温度达30℃。对比图2b机柜的热负荷分布图可以看出，这部分机柜的发热量很大，而制冷量没有相应增加。

从现场情况来看，由于几台空调共用静压箱进行送风，提升了空调的备用性和房间温度的安全性。但由于回风口面对的机柜情况不同，因此，不同空调发生故障时，产生的效果不会完全一样。由于4号和5号空调正对的机柜发热量较大，这两台空调发生故障时，可能会对这几列机柜的气流组织产生较大影响，我们可以通过CFD 进行模拟分析。

3.3 空调故障后机房温度场分析

图5为4号空调器故障后的机房温度场分布，根据上述两个高度温度场分布图，当4号空调出现故障关机时，其正对的几列机柜区域均出现过热，局部温度甚至达到35℃。机房对应的1米温度场受热气流上升的影响，温升现象明显。这部份机柜本身热负荷大，所以4号空调故停机对影响尤其明显。

同理，可以模拟5号空调器故障关闭后房间的温度场，模拟发现机房上部3米处的温升区域(24℃～28℃)更广泛。原因是风管不能实现完全的均压分流作用，因此单台空调故障时的影响并不一样。

上面的故障模拟针对4号和5号空调器，用于评估出现故障时局部区域机房的运行情况比较有典型意义。

(a)1m高处 (b)3米高处图4 机房温度场模拟结果

(a)1m高处 (b)3米高处图5 4号空调故障后机房温度场模拟

4 优化方案设计

通过CFD仿真可以看出目前机房中存在着局部机柜温度过高的情况，导致这种情况的主要原因有两个：(1)机柜布局不合理，部分前后列机柜进出口气流短路，导致部分设备温度偏高；(2)空调风管送风口位置和数量分布不合理，未能根据各列机柜的不同热负荷进行有效和针对性地调整。

为降低局部热点的温度，同时考虑到机房改造方案操作的可行性，采取移动机房当前的风管风口位置的办法。同时可将风口形式改为双层百叶或带调节阀，针对各机柜不同热负荷特点进行风量配置，提高进口冷气流的利用率。

该方案不动原来的各风管，只对风管上的风口位置和数量进行调整，调整后的布局平面如图6所示，高热负荷区域增加风口，低热负荷区域关闭、减少送风口。图中绿色风口为新增，蓝色风口为关闭。

图7为优化后的房间温度场分布，从图上的温度场分布来看，调整后机房高热负荷区域平均温度略降，过热点明显减少，低热负荷区域并未因为风口减少而出现温度明显上升的情况，整体温度场更均匀。

图8模拟了机房中冷量最大的空调4号停机备用时机房的运行情况。由于4号和5号空调器面对的区域为热负荷较高的区域，因此这两台空调其中一台停机备用或出现故障时，机房的温度情况如何，具有代表性的参考价值。

从图8的温度场分布来看，各区域的温度场较之未调整风口布置时的温度场更加均衡，各机柜的进风温度基本都能满足要求。同理可以模拟5号空调器故障后的情况。

图6 优化后的风口布置图

(a)1m高处 (b)3米高处图7 优化后机房温度场模拟

(a)1m高处 (b)3米高处图8 优化后4号空调故障后机房温度场模拟

从上面的模拟可见，经过风管风口的调整，对各区域的送风量根据热负荷的大小进行合理配置，使得各区域的冷量分配更合理，整体温度场更好，此种改造思路可行。并且改造后，冷量最大的4号或5号空调故障或停机备用时机房基本可以运行在安全范围内，因此其它空调出现故障时对机房的影响基本不大。

5 结论及建议

通过对机房目前温度场及气流组织模拟分析，以及对各种可能出现的空调故障(或停机备用)时机房设备运行情况的模拟，得出了相关结论及建议总结。

通过CFD软件对机房进行评估，发现该机房存在以下问题：

(1)热负荷分析。当前机房空调冷量配置有一定的冗余，但余量较大，考虑空调在多年运行后的制冷量衰减，该机房在停用一台空调后的余量仍有25%左右。

(2)机房摆放位置。分析机房部分机柜设备采用统一朝向布置，这种摆放方式部分机柜会出现前排设备排出的热风会进入后排机柜的正面，设备进出风口的气流短路会直接导致机房局部过热的现象。

(3)温度场及气流组织分析。通过对现有机房的温度场及气流组织模拟分析，4号、5号空调正对部分机柜发热量较大且分布相对集中，这几列机柜出现局部过热的可能性比较大，应该调整风道风口布置，加大对这几列机柜的送风量。

(4)空调故障分析。由于目前各风管各风口分部均匀，热负荷高的区域并未相应增加风量和冷量供应，导致在4号或5号空调出现故障时，机房中部分机柜会出现过热现象，温度最高可达40℃。

(5)机房风管问题分析。机房中各风管的风口分布均匀，未能根据机柜热负荷进行有效的风量和冷量配置，使得气流的利用效率下降，并且为了维持高负荷区域的温度，而增加了总风量和冷量的输出，浪费了电能。

建议对该机房采取以下节能方案或措施：

(1)采用原来送风支管，调整部分风口位置，移走过道中间的风机。同时把送风口的形式改为双层百叶方式，根据各区域负荷特点进行灵活调整送风面积大小。

(2)根据当前机房冷量配置，以及对风口进行改造后，对各台空调进行停机备用测试。同时为增加运行的可靠性，建议对各台空调进行群控管理，当机房温度升高到设定点，或发生重大报警时，备用空调能自动启动运行。

(3)目前机房设备采用同一朝向的布置方式，前面的模拟结果表明对设备的影响较大，建议在后续新建机房设备采用面对面、背对背的冷/热通道形式。

[1]陈嘉伟.数据通信机房的热环境研究[D].青岛：中国海洋大学,2014.

[2]李倩.通信机房热环境的模拟及测量方式的改进[D].青岛：中国海洋大学,2014.

[3]陈杰.数据机房冷通道封闭技术应用及模拟分析[J].暖通空调,2015(6):37-40.

[4]沈向阳,陈嘉澍.数据机房冷区内气流组织的优化[J].流体机械,2014(3):71-75.

[5]安真.某高密度数据机房解决方案浅析[J].暖通空调,2014(10):38-40.

[6]张恺,张小松.地板送风数据机房空调系统气流组织的优化[J].东南大学学报:自然科学版,2016(1):62-69.

(责任编辑 赵冰)

Research on Temperature Field and Airflow Distribution of a Data Center

YANG Mu1, CHEN Jia-wei2, WANG Jun-chao2

(1.China Great Wall Industry Corporation, Beijing 10054, China;2.China Ship Scientific Research Center, Wuxi Jiangsu 214082, China)

With the rapid development of network communication technology, the data communication centers need transformation. Modern data communication centers have greater energy density and require higher level of emergency measurement. At the same time, the operators have stronger demand for energy-saving. For these needs, we should do detailed study on the air distribution and temperature field of data communication to make economically reasonable solutions of energy-saving and troubleshooting. In this paper, a typical date center is chosen as the research goal, and CFD software is used to simulate airflow distribution and temperature field. This paper gives a reasonable energy saving solutions in engineering. This design ideas and methods of data center energy-saving program are meaningful for the similar situation.

data center; temperature field; airflow distribution; energy saving

2016-10-18

杨慕(1990—)， 女，河南郑州人，北京大学软件工程硕士，中国长城工业集团有限公司工程师，主要从事通信电子、流体力学等方面的研究。

10.13783/j.cnki.cn41-1275/g4.2016.06.024

TU834

A

1008-3715(2016)06-0123-06