Les défaillances des systèmes de refroidissement dans les centres de données peuvent causer des surchauffes, endommager les équipements sensibles et provoquer des interruptions de service coûteuses. C’est pourquoi les simulations avancées de la physique du bâtiment jouent un rôle crucial dans la conception de ces centres. Elles permettent de modeler les systèmes de refroidissement, de réduire les risques, d’améliorer l’efficacité énergétique et d’aider les propriétaires à optimiser les pratiques opérationnelles.
Dans le monde actuel dépendant des données, la capacité opérationnelle et la continuité des services des centres de données sont cruciales. Des exigences strictes sont en place pour garantir qu’ils maintiennent leur intégrité opérationnelle, même en cas de défaillance, comme les normes Tier III ou IV de l’Uptime Institute. Traditionnellement, cette résilience est obtenue par la redondance et une capacité suffisante, avec des alimentations de secours et des systèmes de refroidissement. Toutefois, cette approche peut ne pas analyser ni traiter les risques opérationnels tels que la dynamique thermofluide complexe du refroidissement, la circulation de l’air interne, les modèles météorologiques externes et les événements transitoires, comme la perte et le rétablissement de l’alimentation électrique.
" Les simulations physiques avancées sont essentielles pour atténuer ces risques.
Si un système de refroidissement tombe en panne ou fonctionne en dessous de sa capacité en raison de l’un de ces risques, même pour une courte période, cela peut entraîner une surchauffe, des dommages à l’équipement et des temps d’arrêt potentiels dépassant les limites autorisées par les normes de conception Tier III ou IV.
Chez Deerns, nous utilisons des simulations pour aller au-delà de la simple redondance conventionnelle dans la conception des centres de données, en modélisant les comportements dynamiques dans l’environnement de l’installation. Des techniques comme la dynamique des fluides numérique (CFD) et les simulations thermofluides unidimensionnelles (1D) nous fournissent des informations cruciales pour optimiser à la fois la conception et l’exploitation des centres de données. De plus, la modélisation dynamique de l’énergie et de la thermique permet d’obtenir une vision globale de la réponse thermique et de la demande énergétique des centres de données, en tenant compte des variations climatiques et des schémas d’utilisation.
Exploiter la dynamique des fluides numérique (CFD) dans les centres de données
La dynamique des fluides numérique (CFD) permet d’analyser et de comprendre les problèmes liés aux flux de fluides, comme l’air et l’eau, dans des environnements critiques. Dans le contexte des centres de données, la CFD est utilisée pour simuler l’écoulement de l’air et le transfert de chaleur dans divers espaces critiques. Cela nous donne une compréhension précise des performances des systèmes de refroidissement dans différentes conditions, telles que la variation de la charge des équipements ou le mode de fonctionnement des unités de refroidissement (normal et en cas de défaillance).
Les simulations CFD nous aident également à formuler des recommandations sur le positionnement des équipements dans le centre de données. En modélisant le mouvement de l’air et le transfert de chaleur/refroidissement dans un espace à refroidissement critique, ainsi que leur interaction avec l’équipement actif, nous pouvons identifier les points chauds potentiels et suggérer des solutions d’atténuation.
Simulation transitoire avec modélisation unidimensionnelle des thermofluides pour les centres de données
La modélisation des thermofluides en 1D est un autre outil puissant que nous utilisons dans la conception des centres de données et l’analyse des opérations. Contrairement à l’analyse tridimensionnelle des flux de fluides et du transfert de chaleur réalisée par la CFD, la modélisation 1D des thermofluides repose sur les interactions thermofluides entre différents nœuds, qui représentent les équipements, les composants et les espaces de zones spécifiques. Cette approche permet d’accélérer les temps de simulation par rapport aux modèles CFD traditionnels pour un même espace. Ainsi, il devient possible de modéliser le comportement dynamique de vastes systèmes fluidiques dans le temps, en capturant les effets des événements transitoires et des interactions à l’échelle du système. Par exemple, la modélisation 1D peut être utilisée pour analyser l’ensemble du système d’eau glacée d’un centre de données et son impact sur le refroidissement côté air dans des espaces critiques.
Les simulations 1D permettent de prévoir le comportement des systèmes de refroidissement lors d’événements transitoires tels que la perte ou le rétablissement de l’alimentation électrique, les pannes d’équipement ou les changements soudains de charge – et de comprendre leurs effets sur les opérations en amont et en aval. Nous pouvons ainsi anticiper la réaction d’un système de refroidissement dans le temps, notamment la vitesse à laquelle la température augmentera en cas de défaillance ou de changement de charge, ainsi que la durée nécessaire pour ramener les températures à des niveaux sûrs une fois la capacité rétablie. Nos concepteurs utilisent ces données pour atténuer les risques liés à la conception et aident les propriétaires et exploitants de centres de données à minimiser les risques opérationnels.
Un exemple classique de l’utilisation de la modélisation 1D est l’analyse d’un scénario de perte et de rétablissement d’alimentation. La modélisation peut indiquer combien de temps le système de refroidissement peut maintenir des températures sûres en l’absence d’alimentation et à quelle vitesse il peut récupérer une fois l’alimentation rétablie. Cela est essentiel pour garantir que le centre de données puisse résister à des perturbations d’alimentation sans risquer de surchauffe des équipements ou des interruptions de service.
Modélisation énergétique et thermique dynamique pour les centres de données
Cet outil applique les calculs énergétiques et thermiques fondamentaux, tels que les gains/pertes de chaleur et la consommation d’énergie pour les charges régulées (comme les pompes à chaleur et les refroidisseurs) et non régulées (comme les serveurs), dans un environnement dynamique. Il prend en compte les changements des conditions d’entrée qui se produisent à intervalles de temps discrets, y compris (mais sans s’y limiter), les conditions météorologiques ambiantes, les modèles d’occupation, la température, l’humidité, et les points de consigne de la ventilation, etc.
Cette approche, associée à la souplesse de configuration des paramètres de performance pour la structure du bâtiment, les charges et l’efficacité des systèmes MEP, crée un outil puissant pour prédire la performance thermique et la consommation d’énergie d’un bâtiment. De plus, lorsqu’elle est associée à l’importation de données sur la performance énergétique opérationnelle du bâtiment sur des périodes définies, elle peut aider les exploitants à anticiper les implications financières et de performance liées aux modifications des stratégies opérationnelles. Cela permet non seulement de réduire la consommation d’énergie et les coûts, mais aussi d’améliorer l’efficacité et de diminuer les émissions de CO2 opérationnelles.
Voici comment nous exploitons la modélisation complexe
Les techniques avancées de simulation de la physique du bâtiment, telles que la CFD, la modélisation 1D et la modélisation énergétique et thermique, jouent un rôle crucial dans la compréhension, l’optimisation et la validation de la conception robuste et des performances opérationnelles des centres de données.
Grâce à ces outils, nos ingénieurs peuvent aller au-delà des stratégies de redondance traditionnelles et d’acquérir une meilleure compréhension des facteurs complexes qui influencent les performances des centres de données. Cela nous permet de collaborer efficacement avec les propriétaires et les exploitants pour anticiper à la fois les événements prévus et imprévus, garantissant ainsi une véritable résilience opérationnelle.
L’avenir est à la simulation
Grâce aux progrès incroyables réalisés au cours des dernières décennies dans le domaine du calcul à haute performance et des logiciels qui en découlent, il est désormais possible d’obtenir de meilleures informations et de meilleures capacités de prévision en ce qui concerne les performances des bâtiments. Deerns continue de repousser les limites du possible en menant des recherches dans des domaines innovants, comme l’utilisation de la modélisation basée sur l’intelligence artificielle et d’autres technologies de pointe similaires, afin d’apporter une valeur ajoutée maximale à ses clients.
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