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研究生:張銘陽
研究生(外文):Ming-Yang Chang
論文名稱:網路資料中心空調節能設計之模擬分析研究
論文名稱(外文):Simulation Analysis of HVAC Energy Saving Design for Internet Data Center
指導教授:李魁鵬李魁鵬引用關係
口試委員:龔育諄施陽正
口試日期:2009-07-27
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺北科技大學
系所名稱:能源與冷凍空調工程系碩士班
學門:工程學門
學類:其他工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2009
畢業學年度:97
語文別:中文
論文頁數:79
中文關鍵詞:網路資料中心計算流體力學動態建築模擬軟體能源消耗指標
外文關鍵詞:Internet Data CenterCFDeQUESTPower Usage Effectiveness
相關次數:
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由國內能源用戶各類建築電力消費量(EUI)統計分析研究調查報顯示,IT科技廠、電信機房、網路資料中心(Internet Data Center, IDC)機房分別佔居前三名。美國柏克萊國家實驗室(LBNL)針對資訊機房分析調查平均電腦機房能源效率指標(Power Usage Effectiveness, PUE)在2003年平均為1.95,至2005年平均為1.63,根據LEED之能源評估必要條件,以300RT等級之IDC整體,PUE值至少須達到1.52以下為基本門檻,但反觀國內網路資料中心機房經由實際量測結果PUE平均約為1.9以上。因此若能夠對於IT產業的節能減碳技術提升,將有助於我國溫室氣體減量也更能夠提高我國產業對全球的競爭力。
本研究以國內IDC為案例,依照實際監測之結果,PUE值為1.82,空調用電占整體的38%。針對實際案例之耗能因子分析,與環境整體條件,以改變空調出風方式,規劃冷熱之通道並加入隔板避免冷熱空氣混風,藉由計算流體力學軟體(CFD)模擬預估氣流與溫度分佈之結果,可說明良好的出回風配置可以提高空調之送風溫度及冰水溫度。並將CFD之模擬結果,建立動態建築模擬耗能之模型,運用節能手法預估改善後之節能潛力,結果說明有效之環境規劃,相較實際案例現況可節能了6%,冰水主機部分節能11.8%,泵浦節能26.5%,風扇節省21.8%。最終耗能表現之最佳節能手法為,若結合環境改善之手法,並參照ASHRAE90.1之改善空調設備效率,整體資料中心能源效率可提升13%,冰水主機提升47.99%,泵浦提升35.64%,風扇提升7.45%。
The EUI statistic data surveyed in Taiwan indicates the IT technology industry, telecom and Internet Data Center (IDC) are the top three. The average Power Usage Effectiveness (PUE) of data center surveyed by Lawrence Berkeley National Laboratory (LBNL) was 1.95 in 2003 and 1.63 in 2005. Based on the design per LEED the IDC’s PUE needs to reach at least 1.53 for 300RT HVAC system. However, the average PUE of data centers surveyed in Taiwan is 1.9, which is quite lower energy efficiency than the previous two cases. Therefore, if the IT industry can improve the technology for energy saving and carbon reduction, it will help Taiwan to reduce the greenhouse gas emission and also increase the industry’s worldwide competition..
The case study in this research shows that the PUE is 1.82 after a comprehensive measurement. The HVAC consumed 38% of the total energy in this case. According to the CFD and energy simulation analysis, the energy conservation measures create 6% energy saving of total facility, chiller 11.8%、pump 26.5%、fan 21.8% respectively. The energy conservation measures include improvement of air distribution, creation of hot-aisle/cold-aisle layout to avoid mixing of the cool air with the hot exhaust air. Finally, per ASHRAE Std. 90.1- 2007 and the above two improvements, the total energy efficiency can increase 13%, chiller 47.99%,pump 35.64%, and fan 7.45% respectively.
摘 要 i
ABSTRACT ii
致謝 iii
目錄 iv
表目錄 vii
圖目錄 viii
第一章 緒論 1
1.1研究動機與目的 1
1.2文獻回顧與探討 3
1.3研究方法與步驟 7
第二章 網路資料中心介紹 9
2.1何謂網路資料中心 9
2.2空調設計方式種類 11
2.2.1 直膨式空調系統 11
2.2.2 中央空調系統 12
2.2.3 外氣預先處理空調系統 12
2.3 IDC機房空調設計與送風方式 13
2.3.1 高架地板送風方式 15
2.3.2 天花板(風管)送風方式 16
2.3.3 出風口的配置 17
2.4 IT設備散熱方式 17
2.4.1 冷熱通道概念 18
2.4.2 IT風扇擺設位置 20
2.4.3 背板式冰水熱交換系統 21
2.5效能評估方式 22
2.5.1依電力評估 22
2.5.2依環境評估 23
2.6 IDC環境與耗能監測分析 26
2.6.1建築物理環境調查 26
2.6.2電力監測 27
2.6.3 IDC環境量測 28
2.6.4設備規格 30
2.6.5超音波流量量測及冰水進出水溫量測 30
2.6.6量測結果與問題分析 31
第三章 CFD 氣流模擬理論與方法 32
3.1 電腦模擬軟體介紹 32
3.2 統御方程式 34
3.3 數値方法 35
3.3.1 對流–擴散方程式的差分形式 35
3.3.2 速度-壓力耦合方程式 36
3.3.3 鬆弛因子離散方式 38
第四章 網路資料中心之流場分析 39
4.1 電腦3D模型與起始條件與邊界設定 39
4.1.1實際案例之模擬 39
4.1.2 模擬影響資料中心性能之參數 41
4.1.3 改善案例之模擬 41
4.2 網格獨立分析 43
4.3 模擬結果評估分析 44
4.3.1實際案例之模擬結果 44
4.3.2改善案例之模擬結果 49
4.3.3改善結果分析節能效益評估 54
第五章 建築動態模擬分析 56
5.1 eQUEST動態耗能模擬程式介紹 56
5.2 網路資料中心之耗能模擬 62
5.2.1 模擬與實際案例之比較 63
5.2.2 網路資料中心耗能因子與節能手法分析 65
5.2.3模擬條件分析 67
5.2.4 模擬結果分析 67
第六章 結論 75
研究後續發展建議 76
參考文獻 77
符號彙編 79
[1] How technology sectors grow Benchmarking IT industry competitiveness 2008 A report from the Economist Intelligence Unit.
[2] LBNL, Data center website of Lawrence Berkeley National Laboratory, http://datacenert.lbl.gov/, 2003.
[3] 李魁鵬,王獻堂,朱國權,吳建德,電機月刊,綠色資料中心國際現況與技術,不斷電系統與電源供應裝置專輯,第223期,2009年
[4] ASHRAE,ASHRAE Handbook - HVAC Applications, Data Processing and Electronic Office Areas,2007, pp.17.1-17.16.
[5] Roger Schmidt, Don Beaty, Jay Dietrich, “Increasing Energy Efficiency In Data Centers”, ASHARE Journal, 49, 18-24, 2007.
[6] LBNL, Data center website of Lawrence Berkeley National Laboratory, http://datacenert.lbl.gov/, 2005.
[7] C.Kurkjian, J. Glass, Air-Conditioning Design for Data Centers Accommodating Current Loads and Planning for the Future, ASHRAE Transactions 111, 715-724, 2005.
[8] Vail Sorell, S. Escalante, J Yang, Comparison of Overhead Underfloor Air Delivery Systems in a Data Center Environment Using CFD Modeling, ASHARE Transaction 111, 756-764, 2005.
[9] V. Sorell , V. Gandhi, Y Abougabal, A. Watve, K. Khankari, An Analysis of the Effects of Ceiling Height on Air Distribution on Data Centers, ASHARE Transaction 112, 623-631, 2006.
[10] K. Herrlin , Rack Cooling Effectiveness in Data Centers and Telecom Central Offices: The Rack Cooling Index(RCI), ASHARE Transaction 111, 725-732, 2005.
[11] H.S. Sun, S.E. Lee, Case study of data centers’ energy performance, Energy and Building; 38 (2006) 522-533.
[12] J. Fredrik Karlsson, Baharm Moshfegh, Investigation of indoor climate and power usage in a data center, Energy and Buildings; 37 (2005) 1075-1083.
[13] Kailash C. Karki, Suhas V. Patankar, Airflow distribution through perforated tiles in raised-floor data centers, Building and Environment; 41(2006) 734-744.
[14] Roger R. Schmidt, Best Practices for Data Center Thermal and Energy Management-Review of Literature, ASHARE Transaction 113; 206-218,2007.
[15] ASHRAE Environment Guidelines for Datacom Equipment, 2008.
[16] ASHRAE. 2004. Special Publication, Thermal Guidelines for Data Processing Environments. American Society of Heating, Refrigerating and Air-Conditioning Engineers, Inc., Atlanta, GA.
[17] The Uptime Institute. High Density Computing: The path Forward. p.2 www.sandc.com/edocs_pdfs/EDOC_046758.pdf , 2006.
[18] AIRPAK 3.0 User’s Guide, FLUENT Inc, 2007.
[19] ASHRAE Technical Committee TC 9.9.
[20] Magnus K. Herrlin, Ph.D. Rack Cooling Effectiveness in Data Centers and Telecom Central Offices:The Rack Cooling Index (RCI), ASHRAE Transaction, Vol. 111, Part 2 ,2005
[21]H.S. Sun, S.E. Lee, Case study of data centers’ energy performance, Energy and Buildings; 38 (2006) 522-523.
[22] Pacific Gas and Electric Company, "High Performance Data Centers, A Design Guidelines Sourcebook," 2006, pp. 57.
[23] 2009 The Green Grid“Proxy Proposalsfor Measuring Data Center Productivity contributors “,Jon Haas .
[24] 陳相輪,非製造業能源大用戶建築耗能統計分析與診斷系統之研究,碩士論文,國立臺北科技大學能源與冷凍空調工程系研究所,台北,2007。
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