致力于數字孿生體技術的研究與發展

通過解決方案和工程化應用造福人類

來源：數字孿生體實驗室原創

作者：王永康

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導? 讀

《基于Flownex的數字孿生體解決方案》是我們最近完成的系列落地方案之一。該方案適用于熱力系統、冷卻系統、通風空調、油氣管網、航空發動機與燃機等應用場景的數字孿生體搭建。

本文介紹該方案在數據中心熱流數字孿生體中的應用實例，其概念示意如圖1所示。?

圖1 數據中心熱流數字孿生體的概念示意

數據中心熱流數字孿生體架構和兩大系統

數據中心熱流數字孿生體的架構及關鍵技術如圖2所示。

圖?2 數據中心熱流數字孿生體的架構

數據中心熱流數字孿生體CAE仿真主要包括建立數據中心制冷系統熱流孿生體和數據中心物理機房熱流孿生體，這兩大系統的構成和關系如圖3所示。

圖3 數據中心熱流數字孿生體的兩大系統

數據中心熱流數字孿生體的搭建過程

如圖4所示，物理數據中心運營時流程極其復雜，涉及戶外冷卻塔、室內循環機組、板式換熱器、水箱、管道閥門、微模塊末端管翅空調、空調風扇、服務器機柜等等多個工業品，它們之間相互耦合，互相影響。

圖4制冷系統和機房的構成

建立數據中心熱流的數字孿生體，可以在物理數據中心與孿生數據中心之間建立熱流狀態的“準實時”聯系，基于物理數據中心與孿生數據中心之間的雙向數據傳輸與交互，從而以精確的數字形式，對物理數據中心過去、當下、未來的行為進行動態呈現，可以對數據中心不可運營的極端場景(比如空調斷電、損壞等)進行物理、全面的反應，以洞察其運營的物理狀態；數據中心熱流數字孿生體也可以對物理數據中心的運營執行智能化的干涉行動，優化物理數據中心的運營管理。

無仿真，無孿生。數據中心熱流孿生體的關鍵技術是數字孿生熱流模型的CAE仿真計算及熱流參數的ROM降階；通過ROM降階技術，可以將數字孿生熱流模型中的不同變量與數據中心物理實體的輸入輸出關系描述出來，以便快速尋找不同輸入對應的輸出數值。最終孿生模型可以對輸出的數據進行大數據、AI學習，分析處理，并尋找最佳運行策略，再向數據中心物理機房發送運營參數設置指令等等。

數據中心熱流數字孿生體的價值

建立數據中心熱流的數字孿生體后，可以實現以下價值：

1)將物理數據中心的熱流參數映射到虛擬空間中，設計及運營人員可對孿生體模型進行拆解、復制、修改、刪除等等操作；可以讓很多由于物理條件限制、必須依賴于物理實體而無法完成的操作，如大批量修改服務器類型、不同機柜虛擬裝配于微模塊內、預測極端天氣對物理機房的影響等等；這樣更能激發人們去探索新的途徑及方式來優化物理機房的運營。

2)使用數據中心熱流數字孿生模型，運營人員可以對物理數據中心戶外管網、機房內部的熱流參數實現全場量的精準分析和優化；通過采集有限的物理傳感器對應的指標數據，并借助大樣本庫，借助于CFD算法、物聯網和大數據技術再現出一些原本無法直接測量的指標或者無法測量的區域。

基于數據中心熱流數字孿生體吐出的全量數據，運營人員可以對數據中心過去、當前及未來的運營狀態進行預判，提供更全面的決策支持，以指導運營人員調正運營策略，降低PUE；有助于運營人員全方位探知數據中心內各類產品(服務器、交換機等)所處的熱流環境(如溫度、速度、濕度等)，并對產品所處的惡劣熱環境進行物理的改善行為。

3)使用數據中心熱流數字孿生模型，可以將其合理的運營經驗數字化。數據中心熱流數字孿生體可以對物理數據中心出現的熱流故障問題進行再現，在孿生體模型內對故障問題進行“精準”改善，并將改善行動得到驗證，將不同類型的故障問題進行歸檔，形成物理數據中心的標準故障解決庫。最終可以通過大數據技術、AI技術等手段，實現對物理數據中心故障問題的智能化診斷和解決。

作者簡介

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王永康，熱能工程專業，目前任職安世亞太科技股份有限公司ANSYSIcepak產品經理

長期從事電子產品熱設計、熱咨詢工作，有著多年的電子熱仿真優化咨詢經驗，做過多個不同方向電子工業品的熱設計優化咨詢；

出版了《ANSYIcepak電子散熱基礎教程》、《ANSYIcepak進階應用導航案例》等學習用書。

數字孿生體技術白皮書( 2019 )

2019年12月27日，數字孿生體實驗室與安世亞太聯合正式發布了《數字孿生體技術白皮書(2019)》。

希望本白皮書能為業內同行提供參考，對數字孿生體技術在中國的發展和應用具有推動作用。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的数字孪生体技术白皮书_基于Flownex的数字孪生体解决方案 系列介绍之二：数据中心应用实例...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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