Numerical investigation of CRAH bypass in the air-cooled data centers

Abstract

Bir veri merkezi, verilerin i¸slenmesi ve saklanması amacıyla sunucu raflarından olu¸sanbir tesistir. Tüm dünyada, özellikle ABD'deki veri merkezleri, enerji tüketimininönemli bir bölümünü olu¸sturur. Yakın bir ara¸stırmaya [1] dayanarak, 2014 yılında,ABD'deki veri merkezlerinin hesapladı˘gı güç kullanımı yakla¸sık 70 milyar kWh veyatoplam ABD elektrik tüketiminin yakla¸sık %1.8 'i kadardı. Bu çalı¸sma 2010-2014yılları arasında veri merkezleri tarafından tüketilen elektri˘gin yakla¸sık %4, ve 2005'ten2010'a kadar % 24 arttı˘gını göstermektedir. Veri merkezlerinde 2014'ten 2020'yekadar ektrik tüketiminin bu yükselen trendı sürdürmesi beklenmektedir. Bu nedenle,veri merkezlerinin enerji verimlili˘gini arttırmak için çok çabaya ihtiyac duyulur.Veri merkezlerinde so˘gutma sistemleri tarafından yapılan enerji tüketimi, toplam enerjikullanımının yarısını olu¸sturabilir ve toplam i¸sletme maliyetlerine önemli ölçüdekatkıda bulunur. Bu nedenle, so˘gutma sistemlerinin güç kullanımını azaltmak, verimerkezlerinin enerji verimlili˘gini iyile¸stirmede önemli bir parametre olarak kabuledilebilir. Tipik bir veri merkezinde, so˘gutma talebini kar¸sılamak için genellikleso˘gutulmu¸s bir su sistemi ve bir hava akımı döngüsü kullanılır. Sonuç olarak, etkilihava akı¸sı yönetimi ile birlikte optimize edilmi¸s bir so˘gutulmu¸s su sistemi, sadeceenerji tüketimini ve emisyonu azaltmakla kalmaz, aynı zamanda IT ekipmanınıngüvenilir çalı¸smasını sa˘glar [2].Genellikle hava so˘gutmalı veri merkezleri sert veya yükseltilmi¸s zemin düzenindeolu¸sur ve sunucu rafları tipik olarak sıcak ve so˘guk koridorlar olu¸sturmak için havaso˘gutmalı veri merkezlerinde arka arkaya ve önden öne yerle¸stirilir. ¸ Sekil 1.3, genelbir açık so˘guk koridor (OA) ve kapalı koridor (EA) veri merkezinin ¸semalarınıgöstermektedir. Yükseltilmi¸s zemin yapılandırmasında veri merkezindeki CRAH/ CRAC (bilgisayar odası klima santrali) üniteleri, yer altı plenumundan so˘gukkoridorlara so˘guk hava akı¸sı sa˘glar ve ısıtılmı¸s havayı sıcak koridorlardan çeker. Havaakı¸s alanı veri merkezinin so˘gutulmasını etkiledi˘ginden, yüksek güç yo˘gunlu˘gu vetermal yüklerde sıcaklık ve akı¸s alanlarının izlenmesi kritik. Hesaplamalı akı¸skanlardinami˘gi (CFD), dü¸sük maliyetli hava akı¸s yollarının yanı sıra çe¸sitli noktalarınsıcaklı˘gı hakkında ayrıntılı bilgi göstermek için güçlü bir araçtır.Kapalı koridor, hava so˘gutmalı veri merkezlerinde sunucu kabinlerinin giri¸slerindekisıcaklık homojenli˘gini azaltır ve daha yüksek sıcaklıkta çalı¸sma sa˘glar. Daha yüksekçalı¸sma sıcaklı˘gı sadece so˘gutma sistemi verimlili˘gini arttırmaz, aynı zamanda serbestso˘gutma olasılı˘gını da arttırır. Kapalı koridor, veri merkezlerinde en dü¸sük so˘gutmagücünü sa˘glamaz. Aslında, bilgisayar odası hava ta¸sıyıcı (CRAH) fanlarının, gereklitüm raf hava akı¸sının yanı sıra, plenum ve oda arasında do˘gal olarak bulunan sızıntıakı¸sını da sa˘glamaları gerekir ve bu nedenle CRAH fanları, so˘gutma gücünün belirginbir bölümünü olu¸sturur. CRAH bypass (BP) yöntemi, dü¸sük akı¸s dirençli BP karoları veya sızıntı yollarına oda havasını indükleyerek veya zorlayarak sunucu raflarınıngerekli hava akı¸sının bir kısmını sa˘glamak için delikli fayansların altına monte edilmi¸sek fanları kullanır. Bu yöntem, CRAH ünitelerinin yüksek akı¸s direnci bile¸senlerindehava akı¸sını azaltır. Her ne kadar CRAH BP yöntemi, veri merkezindeki toplam fangücünü dü¸sürse de, oda plenuma bir miktar sıcak hava sa˘gladı˘gından, dü¸sük sıcaklıkçalı¸sması nedeniyle so˘gutucu gücü artar. Literatürdeki azaltılmı¸s dereceli modellemearaçları, fan gücünü yeterli bir ¸sekilde öngörerek, bu optimizasyon problemi ile ba¸saçıkmak için raf giri¸slerinde iyi bir ¸sekilde karı¸stırılmı¸s bir sıcaklı˘ga sahip oldu˘gunukabul etmekte ve görmezlikteki sıcaklı˘gın homojen olmamalarının etkisini ölçmekteba¸sarısız olmaktadır.Bu çalı¸sma, bir veri merkezi test hücresindeki sıcaklıkları öngörmede CRAH BPyöntemi için CFD modellemesinin deneysel bir do˘grulamasını içerir. Bu bölüm, enuygun CFD simülasyonunu bulmak için çe¸sitli modelleme parametrelerinin etkisiniara¸stırmakta ve CFD sonuçlarını iyile¸stirmede geometri detaylarını en güçlü faktörolarak belirlemektedir. Yapılan CFD do˘grulama, CFD kullanarak modelleme veoptimizasyon çabası için kılavuzlar sa˘glar. Kullanılabilir CFD simülasyonları, ticariCFD yazılımı Ansys Fluent 18.1 kullanılarak yapıldı. Takip eden parametrikçalı¸sma, hem kapalı hem de açık koridor konfigürasyonlarında indüklenen ve zorlananCRAH BP'yi ara¸stırmanın yanı sıra çe¸sitli plenum yüksekliklerini, IT yükünü vesunucu hava akı¸sını kar¸sıla¸stırmanın yanı sıra, hem kapalı hem de açık koridorkonfigürasyonlarında ara¸stırmak için hem CFD hem de indirgenmi¸s modelleme (TDM)araçlarını kullanır. Sonuçlar, dü¸sük sipari¸s modelleme araçlarının nerede oldukçaiyi performans gösterdi˘gini ve CFD ihtiyacının ortaya çıkmaya ba¸sladı˘gı yerlerigöstermektedir ve CRAH BP yöntemi için çe¸sitli uygun veri merkezi tasarımlarını veçalı¸sma ko¸sullarını tanımlamaktadır.¸ Sekil 3.7 iki adımlı akı¸s ve enerji modelleme yakla¸sımını özetlemektedir. Bukapsamda akı¸s a˘gı modellemesi (FNM) için ticari bir ürün olan AFT Fathom adlıyazılım kullanılacaktır. Bu yazılım ile olu¸sturulan akı¸s a˘gı modelleri CRAH BPyöntemi uygulaması yapılan deneysel bir veri merkezinde deneysel olarak teyitedilmi¸stir [25][26]. Hızlı çalı¸sması nedeniyle FNM, optimizasyon çalı¸smasına çokdaha yatkın bir araç oldu˘gu için bu çalı¸sma kapsamında da optimizasyon çalı¸smalarınıntemelini olu¸sturacaktır. Zira FNM CRAH ve BP fan gücü de˘gerlerini detaylı CFDçalı¸smalarına gerek duymadan tahmin eder. FNM fan gücü tahminlerinde oldukçaba¸sarılı sonuçlar verirken, bu sonuçları de˘gerlendiren indirgenmi¸s model yakla¸sımının(TDM) özellikle yüksek BP akı¸slarında sıcaklık da˘gılımındaki düzensizliklerinartmasıyla hangi ¸sartlarda güvenilir sonuçlar vermekten uzakla¸stı˘gı ancak detaylıCFD modelleriyle görülebilecektir. Eksiksiz bir analiz için fanlar dı¸sında so˘gutmaaltyapısının güç gereksiniminin de gerçekçi bir yakla¸sımla tahmin edilebilmesi gerekir.Bu çalı¸smada TRNSYS adlı yazılım kullanılarak veri merkezi so˘gutma altyapısınıntemel bile¸senlerine ait güç kullanımları (chiller, so˘gutma kulesi, pompalar, fanlar vb.)ve oda seviyesinde önemli noktalardaki sıcaklıklar mükemmel karı¸sım varsayımıylatespit edilecektir. CRAH BP çalı¸sması esnasında artı¸s gösteren ve CFD ile tespitedilecek sıcaklık düzensizlikleri mükemmel karı¸sım varsayımının güvenilirli˘gini testedecek, gereken yerlerde düzeltmelerin yapılabilmesini sa˘glayacaktır.Bu ara¸stırma kapalı koridorlu (EA) veri merkezlerinde enerji verimlili˘gini arttırmakamacıyla önerilen CRAH baypas (BP) yönteminin hem EA hem de açık koridorlu(OA) veri merkezlerindeki akı¸s ve sıcaklık da˘gılımına etkisini hesaplamalı akı¸skanlardinami˘gi (CFD) modelleriyle tespit etmi¸stir, uygulamanın enerji tasarruf potansiyeliniCFD sonuçlarıyla desteklenen indirgenmi¸s termodinamik modellerle de˘gerlendirmekve sistemin ekonomik potansiyeline yönelik bir çalı¸sma yapılmı¸stır. Bu do˘grultuda birtemsili veri merkezi dü¸sünülmektedir;1MW kabin yüküne sahip temsili bir veri merkezinin EA ve OA, farklı tasarımparametreleri ve farklı BP yöntemlerini kapsayan CFD modelleri olu¸sturulmu¸s.Bu modellerle CRAH BP yönteminin olu¸sturdu˘gu akı¸s ve sıcaklık da˘gılımlarındanindirgenmi¸s modelleri destekleyecek veriler elde edilmi¸s.CRAH BP uygulamasıyla hava akı¸sı ve fan güçlerinin pratik tahmini için akı¸sa˘gı modelleri (FNM) ve so˘gutma altyapısının enerji sarfiyatını tahmin etmek içintermodinamik modeller (TDM) olu¸sturulmu¸s.Hem FNM ve TDM modelleriyle hemde CFD sonuçları göz önünde bulundurularak temsili veri merkezinin CRAH BPyöntemiyle enerji optimizasyonu yapılmı¸s, farklı konfigürasyonlarda indirgenmi¸smodel yakla¸sımı (FNM ve TDM) ve CFD arasındaki optimizasyon sonuçlarıkar¸sıla¸stırılmı¸s.

Aisle containment decreases the temperature non-uniformities across the server rackinlets in air-cooled data centers and allows higher temperature operation. Higheroperating temperature not only enhances the cooling system efficiency but alsoincreases the possibility of free cooling. Enclosed aisle does not ensure the lowestcooling power in data centers. Actually, computer room air handler (CRAH) fansneeds to supply the entire required rack airflow as well as leakage flow, which naturallyexists between plenum and room, and hence CRAH fans form noticeable part ofcooling power. CRAH bypass (BP) method employs additional fans installed underthe perforated tiles to provide a fraction of server racks' required airflow either byinducing or forcing room air through the low flow resistance BP tiles or leakage paths.This method reduces the airflow across high flow resistance components of CRAHunits. Although the CRAH BP method decreases the total fan power in the data center,the chiller power increases due to lower temperature operation since the room suppliessome fraction of hot air to the plenum. The reduced-order modeling tools in theliterature adequately predicting the fan power assume well-mixed temperature at rackinlets to deal with this optimization problem and fail to quantify the impact of ignoringtemperature non-uniformities. This study includes an experimental verification of CFDmodeling for CRAH BP method in predicting temperatures in a data center test cell.This part investigates impact of various modeling parameters in order to find the mostappropriate CFD simulation and determines the geometry details as the most powerfulfactor in improving CFD results. The performed CFD verification provides guidelinesfor the modeling and optimization effort using CFD. Available CFD simulationshave been carried out by using commercial CFD software Ansys Fluent 18.1. Thesubsequent parametric study uses both CFD and reduced-order modeling tools on amore representative quadrant of a large data center to investigate induced and forcedCRAH BP in both enclosed and open aisle configurations as well as comparing variousplenum heights, IT load and server airflow rate. Results indicate where reduced-ordermodeling tools perform reasonably well and where the need for CFD starts to emerge,and identify various favorable data center designs and operating conditions for CRAHBP method.