【HVAC】数据中心冷却失效对机房温升有多大影响？

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2　基本结论推导

笔者收集了国际上知名IT企业和互联网公司测试给出的数据中心冷却失效引起的温升速率数据，见表2。

表2　不同功率密度下冷却失效引起的温升速率

将表2温升速率数据绘成曲线并应用外推法，可以发现温升速率（ y ）和功率密度（ x ）大致合理的最佳拟合关系式为 y ＝0.002 4 x ² ＋0.027 5 x ＋0.000 3，如图4所示。

图4　温升速率与功率密度（0～30 kW/机柜）的多项式关

将拟合关系式改写成y＝0.1 x ×0.024 x ＋0.027 5 x ＋0.000 3，并对拟合关系式的多项式系数进行主因子分析，可以发现：当功率密度（ x ）等于10 kW/机柜时，二次项因子为0.1×10×0.024×10＝0.24，小于一次项因子0.027 5×10＝0.275。当功率密度（ x ）小于10 kW/机柜时，一次项系数为主因子，并决定整个多项式的值，因此可简化为一次多项式，即在功率密度小于10 kW/机柜时，温升速率（ y ）与功率密度（ x ）更接近线性关系： y ＝0.050 1 x －0.032 5（如图5所示）。比较图4和图5拟合曲线的残差 R ² 也容易看出，当功率密度（ x ）小于10 kW/机柜时，在现有试验数据条件下用线性关系式表达拟合关系更准确。

图5　温升速率与功率密度（0～10 kW/机柜）的线性关系

当功率密度（ x ）大于10 kW/机柜时，由于二次项系数为主因子，并决定整个多项式的值，因此温升速率（ y ）与功率密度（ x ）更接近二次多项式关系： y ＝0.002 4 x ² ＋0.027 5 x ＋0.000 3。根据多项式拟合关系式进行拟合数据外推，可以导出10～30 kW/机柜功率密度范围内的温升速率，如表3所示。

表3　10～30 kW/机柜功率密度范围内的温升速率

前人的研究结论各不相同，这是合理的也是正常的。首先，各自的测试环境和工况不同；其次，影响温升的因素很多，比如功率密度、冷却系统架构、机柜数量、机柜布局、机房层高、架高地板高度、甚至机柜材质都会影响数据中心冷却失效后的温升。因此，不同数据中心冷却失效后的温升情况不一样，不能一概而论。

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