PROJEKTDATEN
Kunde: Data4
Zeitraum: 2025–2026
Technologie: CFD-Simulation
EINLEITUNG
Im Rahmen dieses Projekts analysieren wir die Funktionsweise des Kühlsystems zweier Rechenzentren mit einer IT-Leistung von etwa 2 MW unter verschiedenen, mit dem Kunden abgestimmten Betriebsszenarien. Dazu verwenden wir
Simulationsmodelle auf Basis der numerischen Strömungsmechanik (CFD).
Das Hauptziel besteht darin, sicherzustellen, dass die Temperatur der Server und die Luftfeuchtigkeit im Raum innerhalb der optimalen Betriebsbereiche bleiben, um das Entstehen von Wärmeansammlungen und Luftzirkulationsphänomenen zu vermeiden, die die Effizienz des Systems beeinträchtigen könnten.
Die Lüftungs- und Kühlsimulationen wurden durchgeführt, indem die Gänge mit den im Raumdesign vorgesehenen Einfassungen modelliert wurden. Zudem wurden die Luftinfiltrationen zwischen den Gängen, die Druckverluste an den Lüftungsgittern und die von den Gebläsen abgegebene Wärme angepasst, um die tatsächlichen Betriebsbedingungen zu berücksichtigen. Diese Annahmen wurden in allen Analysen konstant gehalten, um einen realistischen Vergleich zwischen den verschiedenen untersuchten Szenarien zu ermöglichen.
CFD-MODELLE
Zunächst erstellten wir anhand der Pläne und der Daten der Innenraumgeräte in den verschiedenen vorgeschlagenen Layouts eine für die thermische Untersuchung angepasste Geometrie. Die vorgeschlagene geometrische Modellierung ermöglicht uns eine effiziente Berechnung sowohl des Luftstroms als auch des Temperaturfeldes, da die Anforderungen an die Gittergröße in Bereichen von geringem Interesse reduziert werden.
Für dieses Projekt wurden thermische
ScStream-Modelle entwickelt, die in der Lage sind, das Temperaturfeld und die Luftströmung sowie die Feuchtigkeitsverteilung und die Druckverluste der Anlage abzubilden.
Anschließend konfigurierten wir das CFD-Modell mit den im Entwurf definierten Zu- und Abluftbedingungen unter Berücksichtigung des im Kühlsystem vorgesehenen Durchflussgleichgewichts. Darüber hinaus wählten wir ein Turbulenzmodell, das es ermöglichte, die für die Studie relevanten Phänomene mit einem für die Analyseziele geeigneten Gitter zu erfassen.
STUDIEN IM STATIONÄREN ZUSTAND
Nachdem die Modelle definiert wurden, können wir die verschiedenen Fallstudien berechnen, indem wir die Gleichungen, die die Luftbewegung und das Temperaturfeld für eine inkompressible turbulente Strömung beschreiben, numerisch lösen. Zunächst bewerten wir die Konvergenzkriterien, indem wir die Fehler und die Stabilität der untersuchten Parameter überwachen, insbesondere die Fehler und die Geschwindigkeiten. Sobald die Berechnungen der Modelle abgeschlossen sind, fahren wir mit der Ergebnisauswertung in der Nachbearbeitungsphase fort.
Das Ziel der stationären Fälle bestand darin, zu überprüfen, ob die geeigneten thermischen Bedingungen in den verschiedenen Szenarien und möglichen Aufstellungen der Racks aufrechterhalten wurden, die Luftverteilung zu bewerten und sicherzustellen, dass die mit dem Kunden vereinbarten Standards eingehalten wurden. Zu diesem Zweck stellten wir Temperatur- und Feuchtigkeitskarten in verschiedenen repräsentativen Ebenen sowie Druckkarten zur Bewertung möglicher Leckagen (Leaks) zwischen den Gängen und den Strömungslinien bereit.
ÜBERGANGSSTUDIE IM FALLE EINES STROMAUSFALLS
Der letzte Schritt dieser Untersuchungen besteht darin, das Verhalten des Systems bei einem Stromausfall zu überprüfen, der zum Ausfall der Kühlanlagen führt. Dabei wird vom stationären Zustand ausgegangen; der Stromausfall wird als Unterbrechung der Kühlung modelliert, die eine durch die elektrische Konfiguration festgelegte Zeit andauert. Wenn die Notstromaggregate anlaufen, wird die schrittweise Wiederherstellung der Kühlung durch eine lineare Rampe bei Durchfluss und Kälteleistung modelliert. Schließlich wird die Entwicklung des Durchflusses und seiner Temperatur bis zum erneuten Erreichen zulässiger Temperaturen simuliert, wodurch die Wiederherstellungszeit des Raums berechnet wird.
Diese Studie sorgt für Sicherheit bei der Auslegung von Kühlsystemen und deren Verhalten bei Stromausfällen und ermöglicht es, kritische Bereiche und Verbesserungspotenziale bereits in frühen Projektphasen zu identifizieren.
