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[국내논문] 데이터센터의 공조효율 향상을 위한 공조파티션시스템 성능평가에 관한 연구
Evaluation of Aisle Partition System's Thermal Performance in Large Data Centers for Superior Cooling Efficiency 원문보기

설비공학논문집 = Korean journal of air-conditioning and refrigeration engineering, v.22 no.4, 2010년, pp.205 - 212  

조진균 ((주)한일 엠이씨) ,  정차수 ((주)한일 엠이씨) ,  김병선 (연세대학교 건축공학과)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In a typical data center, large numbers of IT sever racks are arranged multiple rows. IT environments, in which extensive electronic hardware is air-cooled, cooling system inefficiencies result when heated exhaust air from equipment prematurely mixes with chilled coolant air before it is used for co...

주제어

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 랙 서버 상부의 온도가 25 ℃를 넘어가면 고장이나 장비수명 단축과 같은 문제가 발생하기때문에 cold aisle과 hot aisle의 공조구역 영역의 공기가 서로 혼합되지 않도록 하는 것이 매우 중요하다. 본 연구는 데이터센터의 IT서버 발열제거와 관련된 공조효율 증대를 위한 공조파티션시스템을 제안하고 그 성능을 객관적으로 분석하는데 목적이있다.
  • 본 연구는 데이터센터의 관리자나 엔지니어가공조파티션시스템 적용성을 판단하는데 보다 객관적인 데이터를 제공함과 동시에 효율적인 공조시스템 운영에 대한 대안 제시가 가능하므로 그 자체로도 가치가 있을 것으로 예상된다.

가설 설정

  • 벽면조건은 건축계획상 외란의 영향을 최소화하기 위해 이중벽체를 구성하여 완충공간을 구성하고, 서버룸의 4열 모듈 일부구간을 해석하였기 때문에 벽체조건이 없거나, 어떠한 발열도 없는 단열된 상태로 가정하였다. 랙 서버는 내부에 4kW/rack의 발열을 주었으며 표면은 단열로 가정하였다.
  • Outlet의 경우도 환기풍량은 급기와 동일한 45, 600CMH로 선정하였다. 마지막으로 유체는 이상기체로 설정하여 온도와 압력에 따라 결정되어 부력이 작용하는 것으로 설정하였다.
  • 또한 서버발열이 전체 부하의 95%이상을 차지하기 때문에 전등과 인체 등의 내부발열은 무시하였다. 벽면조건은 건축계획상 외란의 영향을 최소화하기 위해 이중벽체를 구성하여 완충공간을 구성하고, 서버룸의 4열 모듈 일부구간을 해석하였기 때문에 벽체조건이 없거나, 어떠한 발열도 없는 단열된 상태로 가정하였다. 랙 서버는 내부에 4kW/rack의 발열을 주었으며 표면은 단열로 가정하였다.
  • 2 m이 며 , 모델링 에 사용된 격자는 polyhedral cell type으로 격자수는 약 30만 개이다. 본 시뮬레이션은 공조효율 분석하기 위하여 실시되었으며, 이때 공조파티션 패널 설치 유무를 제외한 모든 실내조건은 동일하다고 가정하였다. 또한 서버발열이 전체 부하의 95%이상을 차지하기 때문에 전등과 인체 등의 내부발열은 무시하였다.
  • 형태는 Fig. 4(c)와 같이 단순화하여 급, 배기 슬롯을 4개씩 가지는 것으로 가정하였으며 각각 동일한 풍량으로 합계 650CMH로 설정하였다. 그리고 IT서버룸 전체 inlet 조건은 랙 60대의 발열량을 기준으로 CRAC 유닛의 용량을 선정하고 급기는 CRAC 유닛 2대에서 16 ℃의 공기가 총 45, 600 CMH로 급기되는 것으로 하였다.
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참고문헌 (9)

  1. Korea Information Technology Service Industry Association, 2008, Definition and classification of datacenter, Report of ITSA, 2008-05. 

  2. Magunus K. Herrlin, 2005, Rack Cooling Effectiveness in Data Centers and Telecom Central Offices, Transactions(ASHRAE), Vol.III, Part 2. 

  3. Cho, J. K. et al., 2009, Measurements and predictions of the air distribution systems in high compute density (Internet) data centers, Energy and Buildings, Vol. 41, No. 11, pp. 1107-1115. 

  4. Energy Efficiency and Renewable Energy, 2009, Data Center Energy Efficiency Training, US Department of Energy 

  5. Cho, J. K. et al., 2008, Cooling systems for IT environment heat removal in (Internet) Data Centers, Journal of Asian Architecture and Building Engineering Vol. 7 No. 2, pp. 387-394. 

  6. Lars Larsen, 2008, White Paper:Open rack approaches for maximizing the effi ciency of equipment in a cold-aisle/hot-aisle data center environment, Ortronics/Legrand. 

  7. TC 9.9-Mission Critical Facilities, 2005, Thermal Guidelines for Data Processing Environments, ASHRAE. 

  8. Magunus K. Herrlin, 2008, Airflow and Cooling Performance of Data Centers:Two Performance Metrics, Transactions(ASHRAE), Vol. 114, Part 2, 2008. 

  9. Magunus K. Herrlin, 2007, Improved Data Center Energy Efficiency and Thermal Performance by Advanced Airflow Analysis, Digital Power Forum. 

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