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데이터센터의 급기온도 변화가 서버 냉각 성능에 미치는 영향에 대한 연구
A Study on the Effects of Supply Air Temperature on the Server Cooling Performance in a Data Center 원문보기

설비공학논문집 = Korean journal of air-conditioning and refrigeration engineering, v.30 no.2, 2018년, pp.83 - 91  

장현재 (홍익대학교 건축공학부)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

A datacenter is a high energy consuming facility whose cooling energy consumption rate is 10~20 times larger than general office buildings. The higher the temperature of supply air from a CRAC (computer room air-conditioner) is supplied, the more energy efficient cooling is possible because of impro...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 즉, 서버 인입공기의 온도는 CRAC의 급기온도만이 아니라 데이터센터 내의 기류 혼합 특성에 따라서도 달라지므로, 적정한 CRAC 급기온도를 판단하기 위해서는 기류 혼합특성과 관련지어 검토할 필요가 있다. 본 연구에서는 이와 같은 데이터센터의 기류혼합 특성을 반영하여, CRAC 급기온도의 변화가 서버 냉각성능에 미치는 영향에 대해 검토한다.

가설 설정

  • 본 연구의 데이터센터 해석 모델과 경계조건은 국내에서 일반적으로 설치되는 데이터센터의 랙 배치와 냉방시스템의 구성 및 운전조건을 가정하여 설정한 것이다. 따라서 랙의 배치를 포함한 위의 조건들이 변경되면 결과도 달라질 수 있으므로 각 케이스 별로 검토할 필요가 있다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
데이터 센터의 특징은 무엇인가? 최근 들어 에너지 다소비 건물인 데이터센터의 에너지 절약을 위한 연구들이 활발히 이루어지고 있다. 데이터 센터는 서버컴퓨터 등에서의 발열이 매우 크기 때문에 연중 냉방부하가 발생하는 열적 특성을 가지고 있다. 따라서 CRAC에서 공급되는 공기온도를 높이는 것은 이코노마이저의 활용기간이 증대되고, 냉동기의 COP가 개선되어 에너지 절약에 크게 도움이 된다.
CFD 시뮬레이션의 경계조건 같은 조건 이외의 변화된 조건은 무엇인가? CRAC의 급기온도를 13℃부터 3℃ 간격으로 25℃까지 변화시켰으며, 다른 조건은 모두 같다. 급기온도의 선정은, 과거의 국내 데이터센터 설계 시에 급기온도로서 13℃를 많이 적용해왔기 때문에 급기온도의 하한치로 선정하였으며, 상한치는 ASHRAE 권장기준의 최고 온도인 27℃에서 안전율을 고려하여 이 보다 2℃ 낮은 25℃를 선정하였다. CFD 시뮬레이션에서 콜드 아일의 다공판은 포러스(Porous) 경계조건(12, 13)을 적용하였다.
Kim et al.(1)이 제안한 내용은? Kim et al.(1)은 외기온․습도 조건에 따라 외기냉수냉방 시스템(Waterside economizer cycles)과 외기냉방 시스템(Air-side economizer cycles)을 병용하는 멀티 외기이용 냉방시스템을 제안하고 그에 따른 에너지 절약효과에 대해 검토하였으며, Park et al.(2)은 국내 5개 지점에 멀티 외기이용 냉방시스템을 적용했을 때의 냉방에너지 절약 효과를 비교․분석 하였다.
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참고문헌 (17)

  1. Kim, J. Y., Chang, H. J., Jung, Y. H., Cho, K. M., and Augenbroe, G., 2017, Energy Conservation Effects of a Multi-Stage Outdoor Air Enabled Cooling system in a Data Center, Energy and buildings, Vol. 138, pp. 257-270. 

  2. Park, M. K. and Chang, H. J., 2017, A Study on the Regional Energy Conservation Effects of a Multi-Stage Outdoor Air Enabled Cooling System in a Data Center, Journal of the Korean Solar Energy Society, Vol. 37, No. 1, pp. 71-80. 

  3. ASHRAE, ASHRAE datacom series : Thermal guidelines for data processing environments, 2011. 

  4. Patterson, M. K., 2008, The Effect of Data Center Temperature on Energy Efficiency, IEEE 2008, 978-1-4244-1701-8, pp. 1167-1174. 

  5. Fallah, F. and Pedram, M., 2005, Standby and Active Leakage Current Control and Minimization in CMOS VLSI Circuits, IEICE Transactions on Electronics, Vol. E88-C, No. 4, pp. 509-519. 

  6. Moss, D. and Bean, J. H., 2011, Energy Impact of Increased Server Inlet Temperature, APC White paper 138. 

  7. Neudorfer, J., 2016, Controlling supply air intake temperatures, Special reports of DATA CENTER Frontier. 

  8. Patankar, S. V., 2010, Airfolow and cooling in a data center, Journal of Heat Transfer, Vol. 132, pp. 073001-1- 073001-17. 

  9. Ham, S. W., Park, J. S., and Jeong, J. W., 2015, Optimum supply air temperature ranges of various air-side economizers in a modular data center, Applied Thermal Engineering, Vol. 77, pp. 163-179. 

  10. Cho, J. K. and Kim, B. S., 2008, The cooling and air distribution systems for the optimal IT environment control in the internet data center, Journal of the architectural institute o Korea (Planning & design), Vol. 24, No. 2, pp. 313-320. 

  11. Chang, H. J. and Kim, J. Y., 2014, A Study on the Distribution of Airflow and Temperature in a Data center under the Various Conditions of Heat Generation Rates of Server Computers, Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering, Vol. 26, No. 3, pp. 108-114. 

  12. 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. 

  13. ANSYS FLUENT MANUAL, ANSYS. 

  14. 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. 

  15. 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. 

  16. Herrlin, M. K., 2005, Rack cooling effectiveness in data centers and telecom central offices: the rack cooling index (RCI), ASHRAE Transactions, Vol. 111, No. 2, pp. 1-11. 

  17. Herrlin, M. K., 2007, Improved data center energy efficiency and thermal performance by advanced airflow analysis, in : Proceedings of Digital Power Forum, pp. 10-12. 

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