[논문]고발열 CPU 냉각용 증기 압축식 냉각 시스템의 증발기 최적화

김선창; 전동순; 김영률

doi:10.3795/ksme-b.2008.32.4.255

고발열 CPU 냉각용 증기 압축식 냉각 시스템의 증발기 최적화
Optimization of Evaporator for a Vapor Compression Cooling System for High Heat Flux CPU 원문보기

大韓機械學會論文集. Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers. B. B, v.32 no.4 = no.271, 2008년, pp.255 - 265

김선창 (한국생산기술연구원 열유체시스템팀) , 전동순 (한국생산기술연구원 열유체시스템팀) , 김영률 (한국생산기술연구원 열유체시스템팀)

Abstract ▼ AI-Helper

This paper presents the optimization process of evaporator for a vapor compression cooling system for high heat flux CPU. The CPU thermal capacity was given by 300W. Evaporating temperature and mass flow rate were $18^{\circ}C$ and 0.00182kg/s respectively. R134a was used as a working fluid. Channel width(CW) and height(CH) were selected as design factors. And thermal resistance, surface temperature of CPU, degree of superheat, and pressure drop were taken as objective responses. Fractional factorial DOE was used in screening phase and RSM(Response Surface Method) was used in optimization phase. As a result, CW of 2.5mm, CH of 2.5mm, and CL of 484mm were taken as an optimum geometry. Surface temperature of CPU and thermal resistance were $33^{\circ}C\;and\;0.0502^{\circ}C/W$ respectively. Thermal resistance of evaporator designed in this study was significantly lower than that of other cooling systems such as water cooling system and thermosyphon system. It was found that the evaporator considered in this work can be a excellent candidate for a high heat flux CPU cooling system.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

반응최적기 실행결과로 얻어진 4개의 반응값들은 실제 실험결과가 아닌 반응표면 분석결과로 얻어진 회기식을 이용하여 예측한 결과이다. 따라서 본 연구에서는 설계최적화 과정을 통하여 얻어진 최적 설계값의 검증을 위하여 최적화된 증발기에 대한 7회의 반복실험을 수행하였다.
본 연구에서는 고발열 Desktop PC용 CPU 냉각을 위한 증기 압축식 냉각시스템 개발을 위하여 냉각능력 300W급 증발기에 대한 최적화 연구를 수행 하였으며, 이에 따른 시료용 증발기를 제작하고 최적 설계값에 대한 검증 실험을 수행하였다.
본 연구에서는 증발기의 최적 설계값에 대한 검증을 위하여 시료용 증발기를 제작하고 이에 대한 성능 실험을 수행하였다. 시료용 증발기의 설계인자로는 채널폭, 채널높이 및 채널길이로 선정 하였다.

가설 설정

CPU의 표면온도는 앞 절에서 언급한 바와 같이 히트블럭의 표면온도로 가정 하였으며, 냉매 과열도는 식 (6)과 같이 구하였다.
히트블럭은 CPU의 발열량 모사를 위한 것으로 동으로 만든 직육면체 블럭에 원통형 카트리지 히트를 삽입하여 제작하였다. 히트블럭 상부에는 온도 측정을 위한 열전대 부착용 홈을 가공하여 3개의 T형 열전대(T-type thermocouple)를 부착하였으며, 이 때 측정한 온도의 평균값을 CPU의 표면 온도로 가정하였다.

제안 방법

그러나 본 연구에서는 1/2부분요인 실험계획법(1/2 fractional factorial DOE)을 통하여 각 인자들의 수준조합에 대한 8개의 실험조건과 한 개의 중심값 조건을 포함한 총 9개의 실험조건만을 생성하여 실험을 수행하였으며, 1/2부분요인 실험계획법에 의한 실험조건 및 각 실험조건에서의 실험결과로 얻은 반응값들을 Table 3에 나타내었다.
또한 다수의 채널폭과 채널높이의 조합중 반응값의 규격을 가장 잘 만족시켜주는 채널폭과 채널높이를 찾기 위하여 Fig. 10에 나타낸 반응최적기(response optimizer)를 이용하였다. 반응최적기는 반응표면 분석결과를 통해서 얻어진 각 반응값들에 대한 회귀식을 이용하여 최적의 반응값을 예측하는 도구이다.
또한 채널 단면적(CW×CH)과 채널길이에 영향을 받게되는 냉매 압력강하량(dP) 역시 반응값으로 선정하였으며, 증발기 설계를 위하여 Fig. 4와 같은 증발기 설계 프로그램을 구축하였다.
본 연구에서 구축한 증발기 설계 프로그램은 주어진 증발기의 작동조건(Table 1 참조)과 입력된 각 설계인자(CW, CH, t1 및 t2)의 조건에서 채널길이와 냉매 압력강하량을 계산하여 준다. 채널 길이 및 압력강하량 계산에 필요한 관계식⁽¹¹⁾들을 식 (1)~식 (5)에 나타내었다.
중첩등고선도는 반응값의 수가 다수인 경우 각 반응값들의 규격을 동시에 만족시켜 주는 인자들의 범위를 나타내주는 그림이다. 본 연구에서는 반응값인 채널길이와 냉매 압력강하량에 대한 규격을 각각 500~600mm와 0~30kPa로 선정 하였다. 반응표면 분석결과 두 반응값에 대한 규격을 동시에 만족시켜주는 채널폭과 채널높이의 영역이 등고선의 흰색 부분으로 중첩되어 나타났다.
Table 7에 중심합성계획법에 의해 설계된 실험조건과 각 실험 조건에서의 반응값들을 나타내었다. 최적화 단계에서의 반응값으로는 CPU 표면온도(TCPU), 증발기 출구에서의 냉매 과열도(dTh), 열 저항(R) 및 냉매 압력강하량을 선정 하였다.
13의 (a) 및 (b)는 각각 본 연구에서 제작한 히트블럭 및 카트리지 히터의 사진이다. 히트블럭은 CPU의 발열량 모사를 위한 것으로 동으로 만든 직육면체 블럭에 원통형 카트리지 히트를 삽입하여 제작하였다. 히트블럭 상부에는 온도 측정을 위한 열전대 부착용 홈을 가공하여 3개의 T형 열전대(T-type thermocouple)를 부착하였으며, 이 때 측정한 온도의 평균값을 CPU의 표면 온도로 가정하였다.

대상 데이터

7의 결과와 유사한 경향을 보이고 있음을 알 수 있다. 따라서 본 연구에서는 4개의 설계인자 중에서 채널폭 및 채널높이를 주요 설계인자로 선정 하였다.
11은 본 연구에서 제작한 시료용 증발기의 사진이다. 시료용 증발기는 냉매 채널이 형성되어 있는 하판과 냉매의 입출구 배관이 설치되어 있는 상판으로 이루어져 있으며, 상판과 하판은 브레이징 접합을 하였다.
본 연구에서는 증발기의 최적 설계값에 대한 검증을 위하여 시료용 증발기를 제작하고 이에 대한 성능 실험을 수행하였다. 시료용 증발기의 설계인자로는 채널폭, 채널높이 및 채널길이로 선정 하였다. 채널폭 및 채널높이에 대한 수준은 최적설계를 통하여 얻은 2.
50mm × 50mm의 제한된 크기에서는 채널길이의 변화에 따라 채널 굴곡부의 수 즉, 채널의 수가 달라지게 되며 증발기의 폭이 고정되어 있으므로 채널 사이의 벽두께가 달라지게 된다. 위와 같은 3개의 설계인자들과 각 인자들의 수준에 대하여 반응표면법을 이용한 실험설계를 수행한 결과 Table 5와 같은 인자들의 서로 다른 수준 조합을 얻을 수 있었으며, 이를 바탕으로 하여 총 15개의 시료용 증발기를 제작하였다.
2의 Section A에 대한 상세 단면도이다. 증발기 설계인자는 Fig. 3에서와 같이 채널폭(CW), 채널높이(CH), CPU와 접촉되는 바닥두께(t1) 및 채널사이의 벽두께(t2)로 선정 하였다. 한편, CPU의 발열량(300W)을 증발기 바닥면을 통하여 흡수하기 위해서는 임의의 전열면적이 요구된다.
12에 나타내었다. 증발기 성능실험장치는 냉매 저장용기(receiver), 마그네틱 기어펌프(magnetic gear pump), 예열기(preheater), 히트블럭(heat block) 및 냉각기(subcooler) 등으로 구성되어 있다. 예열기는 증발기 입구에서 냉매의 온도를 조절하는 용도로서 전기히터 및 온도 조절장치로 구성되어 있다.
2에 나타내었다. 증발기의 외부 치수는 현재 사용되고 있는 Desktop PC용 CPU의 치수를 고려하여 가로 50mm, 세로 50mm로 선정하였으며 높이는 4mm로 하였다. 증발기의 재질은 알루미늄이며, 내부에는 단면이 직사각형인 채널을 통하여 냉매가 흐를 수 있도록 하였다.
증발기의 외부 치수는 현재 사용되고 있는 Desktop PC용 CPU의 치수를 고려하여 가로 50mm, 세로 50mm로 선정하였으며 높이는 4mm로 하였다. 증발기의 재질은 알루미늄이며, 내부에는 단면이 직사각형인 채널을 통하여 냉매가 흐를 수 있도록 하였다.
채널폭 및 채널높이에 대한 수준은 최적설계를 통하여 얻은 2.0mm를 중심값으로 한 1.5mm~2.5mm로 선정하였으며, 채널길이는 50mm×50mm인 증발기의 크기와 스크리닝 단계에서 예측된 값을 고려하여484mm~660mm로 선정였다.

이론/모형

증발기의 최적 설계를 위해서는 증기 압축식 냉각 시스템의 최적 운전 사이클에서의 증발기 작동 조건에 대한 데이터를 필요로 한다. 본 연구에서는 김영률 등⁽¹⁰⁾의 사이클 해석 결과를 참조하여 증발기의 작동 조건을 선정하였으며, 최적 운전 사이클에서의 증발기 작동 조건을 Table 1에 나타내었다.
본 연구에서는 스크리닝 단계에서 주요 설계 인자로 선정된 채널폭과 채널높이에 대한 최적화를 위하여 반응표면법(RSM ; responsible surface method)을 이용한 실험계획 및 분석을 수행 하였다. 실험조건의 생성은 반응표면법의 중심합성계획법(central composite design)을 사용하였다.
앞서 언급한 4개의 설계인자 중 반응값에 가장 큰 영향을 미치는 주요 설계인자를 선정하기 위하여 스크리닝 실험계획법(screening DOE)을 사용하였다. 스크리닝 실험계획법은 인자(factor)의 수가 많은 경우, 반응값(response)에 대한 각 인자들의 주효과 분석을 통하여 각 반응값에 가장 큰 영향을 미치는 주요인자들을 선정하는 실험계획법으로 본 연구에서는 부분요인 실험계획법(fractional factorial DOE)을 사용 하였다.
본 연구에서는 스크리닝 단계에서 주요 설계 인자로 선정된 채널폭과 채널높이에 대한 최적화를 위하여 반응표면법(RSM ; responsible surface method)을 이용한 실험계획 및 분석을 수행 하였다. 실험조건의 생성은 반응표면법의 중심합성계획법(central composite design)을 사용하였다. 중심합성 실험계획법에서는 인자의 수가 2개인 경우, 각 인자별 수준의 조합과 각 인자의 중심값에 대한 반복실험을 포함한 총 13회 실험 조건을 생성하여 각 인자의 수준은 5수준으로 설정하여 준다.
앞서 언급한 4개의 설계인자 중 반응값에 가장 큰 영향을 미치는 주요 설계인자를 선정하기 위하여 스크리닝 실험계획법(screening DOE)을 사용하였다. 스크리닝 실험계획법은 인자(factor)의 수가 많은 경우, 반응값(response)에 대한 각 인자들의 주효과 분석을 통하여 각 반응값에 가장 큰 영향을 미치는 주요인자들을 선정하는 실험계획법으로 본 연구에서는 부분요인 실험계획법(fractional factorial DOE)을 사용 하였다.

성능/효과

(1) 본 연구의 스크리닝 단계에서는 부분요인 실험계획법에 따른 실험 및 분석을 통하여 증발기의 설계인자인 바닥두께, 채널 벽면두께, 채널폭 및 채널높이 중에서 채널폭 및 채널높이가 반응값인 채널길이와 압력강하에 주요한 영향을 미치는 인자임을 알 수 있었다.
(2) 최적화 단계에서는 반응표면법을 이용하였으면 반응표면법에 의한 실험 및 분석결과 증발기의 최적 설계값으로 채널폭 및 채널높이는 모두 2.5mm이고 채널길이는 484mm로 나타났다. 이경우 반응최적기를 통한 CPU 표면온도, 과열도, 열저항 및 냉매 압력강하량에 대한 예측값들은 각각 33.
(3) 최적 설계값에 대한 검증을 위하여 최적 증발기에 대한 반복실험을 수행하였으며, 그 결과 반응최적기에 의한 예측값은 실험결과와 잘 일치함을 알 수 있었다.
(4) 본 연구를 통하여 최적화된 증발기는 열저항이 0.053℃/W로, 기존의 공기냉각시스템(0.2~0.4℃/W) 및 수냉식 냉각시스템(0.1~ 0.3℃/W)의 열저항에 비하여 매우 작은 값을 얻을 수 있었으며, 300W의 고발열 조건에서도 기존의 냉각방식에 비하여 매우 낮은 CPU의 온도(약 33.4℃)를 유지할 수 있었다.
14는 채널폭 및 채널높이에 따른 CPU 표면 온도에 대한 반응표면 분석 결과를 등고선도(contour plot)로 나타낸 것이다. 등고선도에 나타난 바와 같이 채널폭이 증가함에 따라 CPU 표면온도도 증가함을 알 수 있으며, 채널높이는 채널폭에 따라 서로 다른 임의에 임계점이 존재함을 알 수 있다.
17에 나타내었다. 반응최적기 실행을 통하여 채널폭, 채널높이 및 채널길이에 대한 최적 설계값으로 각각 2.5mm, 2.5mm 및 484mm를 얻을 수 있었다. 이때의 CPU 표면온도는 33.
본 연구에서는 반응값인 채널길이와 냉매 압력강하량에 대한 규격을 각각 500~600mm와 0~30kPa로 선정 하였다. 반응표면 분석결과 두 반응값에 대한 규격을 동시에 만족시켜주는 채널폭과 채널높이의 영역이 등고선의 흰색 부분으로 중첩되어 나타났다. 즉, 채널길이와 냉매 압력강하량의 요구 조건을 동시에 만족시켜주는 채널폭과 채널높이의 최적 설계값은 중첩등고선상의 흰색 중첩영역에 포함되는 다수의 조합으로 얻을 수 있다.
3℃/W로 이때의 CPU 표면온도는 대략 50~60℃ 정도로 유지되는 것으로 알려져 있다. 본 연구를 통하여 제작된 증발기는 CPU 발열량이 300W일 때의 열저항이 0.053℃/W이며, 이때 CPU 표면온도를 33.4℃로 유지할 수 있었다.
반응최적기는 반응표면 분석결과를 통해서 얻어진 각 반응값들에 대한 회귀식을 이용하여 최적의 반응값을 예측하는 도구이다. 설계 최적화 단계에서 반응최적기를 실행한 결과 채널폭 및 채널높이에 대한 최적 설계값은 모두 2.0mm로 나타났으며, 이때 반응값인 채널길이는 555.6mm, 냉매 압력강하량은 22.6kPa로 예측되었다.
5mm이고 채널길이는 484mm로 나타났다. 이경우 반응최적기를 통한 CPU 표면온도, 과열도, 열저항 및 냉매 압력강하량에 대한 예측값들은 각각 33.1℃, 0.2℃, 0.050℃/W 및 33.4kPa로 나타났다.
Table 9에 반응최적기를 이용한 예측값과 7회 반복 실험에 대한 평균값을 비교하여 나타내었다. 표에서와 같이 반응최적기를 이용한 예측값은 실험값과 잘 일치함을 알 수 있었다.

후속연구

그러나 지속적인 CPU의 고집적화 경향으로 미루어 볼 때, 향후 수년 이내에 CPU의 발열량은 약 300W까지 도달할 것으로 예상되며, 이와 같이 CPU의 발열량이 약 150W 이상인 경우에는 수냉식 냉각 시스템도 적절한 대안이 되지 못할 것으로 예상된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	스크리닝 실험계획법이란 무엇인가?	앞서 언급한 4개의 설계인자 중 반응값에 가장 큰 영향을 미치는 주요 설계인자를 선정하기 위하여 스크리닝 실험계획법(screening DOE)을 사용하였다. 스크리닝 실험계획법은 인자(factor)의 수가 많은 경우, 반응값(response)에 대한 각 인자들의 주효과 분석을 통하여 각 반응값에 가장 큰 영향을 미치는 주요인자들을 선정하는 실험계획법으로 본 연구에서는 부분요인 실험계획법(fractional factorial DOE)을 사용 하였다.
	증발기의 재질은 무엇인가?	증발기의 외부 치수는 현재 사용되고 있는 Desktop PC용 CPU의 치수를 고려하여 가로 50mm, 세로 50mm로 선정하였으며 높이는 4mm로 하였다. 증발기의 재질은 알루미늄이며, 내부에는 단면이 직사각형인 채널을 통하여 냉매가 흐를 수 있도록 하였다.
	본 연구에서 고발열 CPU 냉각용 증기 압축식 냉각 시스템의 증발기 최적화에 대한 연구를 통하여 어떤 결론을 얻었는가?	(1) 본 연구의 스크리닝 단계에서는 부분요인 실험계획법에 따른 실험 및 분석을 통하여 증발기의 설계인자인 바닥두께, 채널 벽면두께, 채널폭 및 채널높이 중에서 채널폭 및 채널높이가 반응값인 채널길이와 압력강하에 주요한 영향을 미치는 인자임을 알 수 있었다. (2) 최적화 단계에서는 반응표면법을 이용하였으면 반응표면법에 의한 실험 및 분석결과 증발기의 최적 설계값으로 채널폭 및 채널높이는 모두 2.5mm이고 채널길이는 484mm로 나타났다. 이경우 반응최적기를 통한 CPU 표면온도, 과열도, 열저항 및 냉매 압력강하량에 대한 예측값들은 각각 33.1℃, 0.2℃, 0.050℃/W 및 33.4kPa로 나타났다. (3) 최적 설계값에 대한 검증을 위하여 최적 증발기에 대한 반복실험을 수행하였으며, 그 결과 반응최적기에 의한 예측값은 실험결과와 잘 일치함을 알 수 있었다. (4) 본 연구를 통하여 최적화된 증발기는 열저항이 0.053℃/W로, 기존의 공기냉각시스템(0.2~0.4℃/W) 및 수냉식 냉각시스템(0.1~ 0.3℃/W)의 열저항에 비하여 매우 작은 값을 얻을 수 있었으며, 300W의 고발열 조건에서도 기존의 냉각방식에 비하여 매우 낮은 CPU의 온도(약 33.4℃)를 유지할 수 있었다.

참고문헌 (11)

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상세보기
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상세보기
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Coollier, G. J., 1981, Convective Boiling and Condensation, Mcgraw-hill inc

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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