数据中心新风系统设计
数据中心新风主要为提高数据中心内空气质量,保持正压,以及保证人正常工作的需求。
2.维持机房正压所需的新风量(主机房对走廊或其它房间之间的正压≥5Pa、对室外的正压≥10Pa)。
数据中心应确定一个适宜的新风量,新风量过小或过大不能满足机房温、湿度和洁净度的要求。建议按维持数据中心所需正压值和每人≥40m³/h两项中的较大值计算新风量。维持机房正压所需新风量较难计算。要维持机房对走廊(或其它房间)的正压≥5Pa,则通过机房门窗等缝隙的出风速度≥2.8m/s,新风量应为缝隙总面积与出风速度的乘积;由于缝隙总面积很难计算,因此维持机房正压所需的新风量亦难于计算。
由于维持机房正压所需新风量难以计算,根据经验及参照洁净室的设计,可按1-2次换气/h来计算新风量。若机房四周围护结构的密封性较好,可采用≥1次换气/h来计算新风量;若密封性较差,可适当提高换气次数并采取密封措施。最有效并且节能的办法是对四周围护结构采取密封措施,特别应注意活动地板下和吊顶内的密封,所有穿过机房围护结构的管线敷设后均应将孔洞封堵严密防止漏风。
新风量大的优点在于:
1) 较易维持机房的正压;
2) 可供给工作人员较多的新鲜空气。
缺点在于:
1)在我国许多地区,夏季新风热、湿负荷均较大,若新风量大,将会给空调系统增加较大的负担;例如夏季若将5000m³/h新风处理到机房内的状态(温度23℃、相对湿度55%),北京地区需冷负荷57.5kW,上海地区需冷负荷72kW。
2)在较寒冷的地区,若冬季新风量大,所需的加湿量和加热量均较大。例如冬季若将5000m³/h新风处理到机房内的状态(温度20℃、相对湿度55%),北京地区需加湿量43.8kg/h;大型机房专用空调机每台的加湿量仅8-10kg/h,若新风量大将给空调系统增加很大负担。在较寒冷的地区,冬季若直接将大量新风未经加热直接送入机房,当新风温度低于机房露点温度时易引起结露现象,此时须将新风加热后再送入;若新风量大,所需加热量大,造成能源的浪费。
3)新风量大,所需新风过滤器数量多,初投资和维护工作量均较大。
新风量小的优点在于:
1)夏季处理新风所需空调负荷小,冬季所需加湿量和加热量亦小,节省初投资和运行能量;
2)所需新风过滤器数量少,初投资和运行维护费用均较小。
新风量小的缺点在于:
1)较难维持机房所需的正压值。若机房正压值低甚至是负压,机房的温湿度和洁净度很难维持;
2)室外未经处理的空气通过门窗等缝隙直接进入机房,夏季在较潮湿地区造成机房相对湿度过高,冬季在较寒冷地区造成机房相对湿度过低。由于室外空气未经过滤经缝隙进入,机房洁净度亦无法保证。
新风系统一般采用新风机组对新风进行预处理后,送入机房与回风混合再进入专用空调机处理;新风系统应包括新风过滤装置和新风温、湿度预处理装置:
1)新风过滤装置。最少应有两级空气过滤器,第二级过滤器应为亚高效空气过滤器,才有可能保证机房的洁净度达到所需的要求。室外空气质量差的区域,需采用三级过滤。
2)新风温、湿度预处理装置。用新风机对新风进行预处理,夏季降温、降湿,热泵式空调机冬季还可用于加热;在较寒冷的地区,冬季热泵式空调机不能制热运行或制热量不够时,需另加新风加热器以防新风送入机房后结露。
为保证数据中心内新风需求和避免不必要的浪费,建议采用新风量设计和智能控制相结合的方式来达到较好效果。
数据中心热密度
数据中心的热密度越来越高,从原来的1-2Kw/Rack,到5-6kW /Rack,10kW /Rack,在目前的超算数据中心已经出现了80 kW /Rack的案例。高热密度设计随着IT设备的变化在发展,但低于几年前的预测,因为随着计算能力的迅速提高,IT节能技术也在发展,IT设备的功耗增加并不如10年前预测的单机柜平均达到15kW,目前单机柜功率维持在3-7kW左右,很多互联网或者云计算客户,单机柜功率可达10kW左右,部分超算用户单机柜较高,可达几十kW。总体上高热密度需求在逐步提高,但步伐比预测要小。根据国内外已有的客户案例,并结合数据中心行业的发展趋势,一般认为单机柜散热量 > 7KW为高热密度数据中心。单机柜指常见的一台标准服务器机柜,参考尺寸是:宽度600mm~800mm,深度1000mm~1200mm,高度2000mm~2500mm。
高热密度对数据中心空调设计产生了较大的影响,如气流组织,空调设备和机柜的相对位置,甚至芯片冷却。高热密度数据中心一般采用靠近热源的冷却方案,如列级空调和机柜级空调。通常高热密度设计会使空调系统能效更高,降低数据中心PUE,主要的原因在于:
1)高热密度通常可以使回风温度更高,可以提高冷源效率,增加自然冷却时间;
2)风机更接近热源,风机能耗更低;
3)单位面积空调系统冷源的输送效率更高。
采用高热密度除适应IT设备和减少占地面积外,也可以降低PUE,降低空调系统能效,所以在有条件是可以多考虑采用高热密度数据设计,投资回报率较高。