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서버 컴퓨터의 발열량이 변화한 경우의 데이터센터 내의 기류 및 온도분포 특성에 대한 연구
A Study on the Distribution of Airflow and Temperature in a Data center under the Various Conditions of Heat Generation Rates of Server Computers 원문보기

설비공학논문집 = Korean journal of air-conditioning and refrigeration engineering, v.26 no.3, 2014년, pp.108 - 114  

장현재 (홍익대학교 건축공학부) ,  김제영 (홍익대학교 대학원 건축공학과)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

On a large scale of data center, heat generation rates from sever computers occupy almost the entire cooling load of the building, and it is gradually increasing. The efficiency of air distribution system in data centers can be affected by heat generation rates of server computers. In this study, th...

주제어

#데이터센터   #발열량   #전산유체역학  

AI 본문요약
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문제 정의

  • CFD 해석을 위한 경계조건을 Table 1에 나타낸다. 본 연구에서는 서버 컴퓨터의 발열량을 독립변수로 하고 있으며, 랙당 발열량을 3 kW에서 8 kW까지 1 kW씩 증가시킨 경우를 대상으로 검토한다. 랙당 발열량이 변화한 경우에도 서버 컴퓨터의 냉각을 위한 유입 및 유출공기의 온도차는 10℃가 되도록 컴퓨터의 유입 및 유출공기량을 조절하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
데이터센터가 내부 발열량이 매우 큰 이유는 무엇인가? 최근의 IT 산업의 성장에 힘입어 데이터센터가 중요한 시설로서 자리매김하고 있으며, 신사업분야로도 각광받고 있다. 데이터센터에는 수많은 서버 컴퓨터 등이 설치되어 있기 때문에 내부 발열량이 매우 크며 일반 오피스 건물의 10∼20배에 이른다. 스마트 폰 등에 의한 인터넷의 수요가 증가하면서 보다 고성능의 서버 컴퓨터가 설치되는 추세에 있으며 이에 따라 서버 컴퓨터의 발열량도 증가하고 있다(Fig.
데이터센터의 공조방식 중 일반적으로 많이 적용되는 방식은 무엇인가? 데이터센터의 공조방식은 냉풍의 공급방식에 따라 여러 가지로 분류(2) 될 수 있으나 Fig. 2와 같이 항온항습기에 의해 냉각된 공기가 액세스 플로어 하부의 언더 플레넘(under plenum) 공간을 통해 콜드 아일(cold aisle)로 공급되어 서버 컴퓨터로 유입되고, 서버 컴퓨터로부터 취출된 더운 공기는 핫 아일(hot aisle)을 통해 천장속의 플레넘(ceiling plenum) 공간으로 유입되어 항온항습기로 되돌아가는 방식이 일반적으로 많이 적용되는 방식이다.
데이터센터의 서버 컴퓨터의 발열량이 증가하고 있는 이유는 무엇인가? 데이터센터에는 수많은 서버 컴퓨터 등이 설치되어 있기 때문에 내부 발열량이 매우 크며 일반 오피스 건물의 10∼20배에 이른다. 스마트 폰 등에 의한 인터넷의 수요가 증가하면서 보다 고성능의 서버 컴퓨터가 설치되는 추세에 있으며 이에 따라 서버 컴퓨터의 발열량도 증가하고 있다(Fig. 1 참조).
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참고문헌 (6)

  1. Datacom equipment power trends and cooling applications, ASHRAE, 2012, p. 34. 

  2. Datacom Equipment Power Trends and Cooling Applications, 2012, ASHRAE, pp. 29-39. 

  3. Chang, H. J., Jung, Y. H., and Seo, J, H., 2013, A study on the methodology of simulation on the distribution of airflow and temperature in a date center by utilizing porous boundary condition, J. of KIAEBS, KIAEBS, pp. 289-294. 

  4. ANSYS FLUENT MANUAL, ANSYS. 

  5. Sharma, R. K., Bash, C. E., and Patel, C. D., 2002, Dimensionless parameters for evaluation of thermal design and performance of large scale data centers, Proceedings of AIAA 2002-3091, American Institute of Aeronautics and Astronautics Conference. 

  6. Cho, J. K. and Kim, B. S., 2011, Evaluation of air management system's thermal performance for superior cooling efficiency in highdensity data centers, Energy and Buildings, pp. 2145-2135. 

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