设备支架冷却性能的评估系统和方法

专利名称：：设备支架冷却性能的评估系统和方法
技术领域：
：本发明的至少一个实施方案通常涉及用来分析和管理设备功率和;令却的方法和系统。
背景技术：
：用于计算机、通信和其它电子设备的集中式数据中心已^皮使用许多年，最近随着英特网的逐渐增加的使用，为英特网服务供应商(ISP)、应用程序服务供应商(ASP)和英特网内容供应商提供主机租货服务的大规模数据中心正变得更盛行。典型的集中式数据中心包含很多设备支架，这些设备支架需要电力、冷却和与外部通信i殳施的连接-。在现代的凝:据中心和网症各室中，用于这些诏:施的计算设备的逐渐增加的密度已经增加了那些设施的供电和冷却系统的负担。过去，数据设备中用于每个设备机箱的典型的耗电量是大约l千瓦。随着在设备支架中服务器托板和其它高功率密度i殳备的使用，i殳备支架有IO千瓦、甚至高达25千瓦的功率吸取并非罕见。通常，计算机设备消耗的功率被转变成热，而且设备的冷却需求是基于设备的功率需求确定的。典型的数据中心利用架空地板下面的强制通风空间分配通过数据中心的冷却空气。一个或多个计算机室空调机(CRAC)或计算机室空气处理器(CRAH)通常沿着数据室的外围分布，而且这些单元抽取,人房间或天花^1强制通风室返回的空气并且在架空地板之下分配冷却空气。多孔的地板石争可能一皮;故在4寺冷却的i殳备支架的前面或下面以允i午来自；也4反下面的冷却空气冷却该支架里面的i殳备。最近，4亍内冷却器已经用来从数据中心热过道抽取暖风并使凉风返回数据中心冷过道。随着计算机设备的冷却和功率需求逐渐增加，在最初设计设备之时和在可能添加新设备或替换设备之前确定在该设备中是否有可利用的适当的功率和冷却对于数据中心管理者是必不可少的。通常，数据中心管理者可能知道或能确定数据中心的总冷却能力就总功率提取而言是否是充份的。然而，设备中危险区域可能发展，尤其是在使用高功率密度设备的地方，而且只在设备水平分析冷却能力可能是不够的。为了尝试识别危险区域，数据中心管理者可能诉诸遍及设备的人工温度测量和尝试实现固定以纠正危险区域。这样的固定可能包括多孔地板嵌板的重新排列或替换、机箱的重新排列、和/或增加冷却能力。无i仑如何，这些固定通常是以反复试验为基础上进行的，而且当一些危险区域可能被消除的时候，该固定可能导致由于冷却空气在设备中变向而出现其它危险区域。这种尝试法能导致料想不到的设备故障，这在关键的数据中心中是无法接收的。为了避免这样的故障，数据中心管理者通常加大安全系数地设计设备而且无法充分发挥设备的全部能力。
发明内容无量纲的捕获指数(CI)是在至少一个实施方案中使用的冷却性能纟軒量标准而且以与供应给支架的凉风和乂人支架除去的热空气相关联的气流图为基础。捕获指数通常是逐支架的#f量标准，其凄K直在零和100%之间；4交高的^tj直通常暗示冷却体系结构有好的冷却性能和可缩放性。在一些实施方案中，捕获指数提供关于支架入口温度和其它冷却指标的附加信息。捕获指数的两个变量可能被用于至少一个实施方案，一个用于冷过道分析，而另一个用于热过道分冲斤。本发明的一个方面指向确定数据中心冷却特性的方法。该方法包括接收涉及数据中心设备配置的数据，识别该设备配置的支架群并且针对每个支架群确定该支架群究竟是热过道群还是冷过道群，以及以确i人至少一个支架群为热过道群或冷过道群为基础确定至少一个的支架群的至少一个i殳备支架的捕获指数。在该方法中，接收数据可能进一步包括接收涉及与设备相关联的气流和功率的信息，包括那至少一个支架群可利用的冷却空气气流和冷却空气的温度。此外，涉及气流的^"息可能包4舌冷却器抽走支架排;改热风的气流，而且可能包4舌支架一M文热风的温度。支架群可能包括至少一个热过道群而且可能包括至少一个冷过道群。该方法可能—进一步包i舌选择为至少部〗分i也以i殳备配置为基础确定捕获指数选定的计算模型和使用选定的计算模型计算捕获指数。选定的计算模型可能是代数模型。在一个版本中，该代数模型以支架处的总捕获气流与总供应气流之比为基础计算热过道群中的支架的捕获指数，总捕获气流是基于热过道群中所有冷却器的气流和从冷却器到该支架的水平距离计算的，而总供应气;危是基于该支架的气流、相邻支架的气;危禾口相々卩支架离开该支架的距离计算的。总供应气流和总捕获气流可能是使用给该支架对面的一排支架的计算气流加权的耦合系数进一步计算的。在该方法的另一个版本中，代数模型基于支架处总供应气流与总捕获气流之比计算在有架空地板的冷过道群中的支架的捕获指数，总捕获气流是基于该支架的气流、相邻支架的气流和相邻支架离开该支架的水平距离计算的，而总供应气流是基于支架处与架空地氺反的地々反石争的气流相关耳关的供应气流和地4反石争离开该支架的几何学距离计算的。总捕获气流可能是使用给支架对面的一排支架的计算气流力口权的耦合系数计算的。在另一个版本中，代数模型基于支架处的总供应气流与总捕获气流之比计算有架空地板和至少一个冷却器的冷过道群中的支架的捕获指数，其中总捕获气流是基于该支架的气流、相邻支架的气流和相邻支架离开该支架的水平3巨离计算的，而总供应气流是基于(1)支架处与架空地板的地板砖的气流相关联的供应气流和地板砖离开该支架的几何学距离和(2)冷过道群中冷却器的气流、冷却器的气流路径和冷却器离开该支架的水平距离计算的。在该方法的其它版本中，选定的计算^^型可能是计算流体动力学模型、神经网络模型或PDA-CFD才莫型。在该方法中，数据中心可能包括安排在一排设备支架中的至少一个4亍内冷却单元，而且该方法可能进一步包4舌基于在与4亍内冷却单元相关联的群里面每个支架的捕获指数确定返回那至少一个4亍内冷却单元的空气的溫/复。该方法可能进一步包4舌确定至少一个支架群的总逸失功率和纟是供总逸失功率的指示。该方法可能还包括把捕获指数与阈值进行比较并提供捕获指数是否低于阈值的指示。该方法可能包括将以至少一个群的支架有低于阈值的捕获指数的指示为基础优化至少一个群的布局并且提供优化的布局图。另一个方面指向有卩诸存在它上面的指令序列的计算才几易读媒体，该指令序列包括将导致处理器接收涉及数据中心设备配置的数据、识别该设备配置中的支架群并针对每个支架群确定该支架群究竟是热过道君f还是冷过道群、以及以确认那至少一个支架群为热过道群或冷过道群为基础确定至少一个支架群的至少一个i殳备支架的捕获指数的指令。该计算机易读媒体可能进一步包括将导致处理器接收涉及与设备相关联的气流和功率的信息的指令，而且可能包括将导致处理器以至少一个支架群可利用的冷却空气的气流和冷却空气的温度为基础确定捕获指数的指令。该指令序列可能进一步包括将导致处理器以;坡冷却器抽走支架朝^文热风的气流为基础确定捕获指数的指令和以支架排放热风的温度为基础确定捕获指数的指令。该指令序列可能进一步包括将导致处理器为一个有行内冷却器的热过道群的至少一个支架确定捕获指数的指令。该指令序列可能包括将导致处理器为一个4妄受来自架空地4反的多孔地板砖的冷却空气的冷过道群的至少一个支架确定捕获指数的指令。凄t据中心可能包括安排在一排i殳备支架中的至少一个4亍内冷却单元，而且该指令序列可能进一步包4舌将导致处理器以在与4亍内冷却单元相关联的群内每个支架的捕获指数为基础确定返回至少一个行内冷却单元的空气的温度的指令。该指令序列可能包括将导致处理器确定至少一个支架群的总逸失功率和提供总逸失功率的指示的指令。该指令序列可能包括将导致处理器把捕获指数与阔值进行比较并提供捕获指数是否低于阈值的指示的指令。该指令序列可能包括将导致处理器以至少一个群的支架有低于阈值的捕获指数的指示为基础优化至少一个群的布局并4是供优化布局图的指令。另一个方面指向婆t据中心管理系统。该教j居中心管理系统包括用来储存数据的存储器和与存储器耦合的控制器，其中控制器被配置成接收涉及数据中心设备配置的数据、识别该设备配置的支架群并针对每个支架群确定该支架群究竟是热过道群或还是冷过道群、以及以确^人那至少一个支架群为热过道群或冷过道群为基础确定至少一个支架群的至少一个设备支架的捕获指数。在该系统中，控制器可能配置成接收涉及与设备相关联的气流和功率的4言息而JL可能配置成以那至少一个支架群可利用的冷却空气的气流为基础确定捕获指数。控制器可能配置成以冷却空气的温/复、冷却器抽走支架排;故热风的气流和和支架排;改热风的温度为基础确定捕获指数。控制器也可能被配置成确定有行内冷却器的热过道群的至少一个支架的捕获指凄t,和^皮配置成确定接受来自架空地板的多孔地板砖的冷却空气的一个冷过道群的至少一个支架的捕获指数。控制器可能^皮进一步配置成以在与4亍内冷却单元相关联的群内每个支架的捕获指数为基础确定返回至少一个4亍内冷却单元的空气的温度。控制器可能#皮进一步配置成确定至少一个支架群的总逸失功率并且提供总逸失功率的指示。控制器可能被进一步配置成把捕获指数与阈值进行比较并且提供捕获指数是否低于阁值的指示。控制器可能被进一步配置成以至少一个群的支架有低于阈值的捕获指的指示为基础优化至少一个群的布局并且^是供优化的布局图。该系统可能进一步包括与控制器耦合的图解式输出装置，而且控制器可能#:配置成把至少一个支架群的布局的图解式输出提供给该图解式输出装置。附图不打算依比例绘制，在附图中，在各种不同的附图中举例说明的每个同一的或几乎同一的组成部分是用相似的数字表示的。为了清楚，并非每个组成部分在每张附图中都净皮标注出来。在这些附图中图la展示在凄t据中心的冷过道周围的支架群；图lb展示在凄t据中心的热过道周围的支架群；图2展示一个实施方案的程序流程图3a展示依照一个实施方案计算捕获指数的范例；图3b展示在第二实施方案中计算捕获指数的范例；图4a展示在一个实施方案中依照CFD计算在所用的冷过道周围的支架群范例；图4b展示在一个实施方案中依照CFD计算在所用的热过道周围的支架群范例；图5a和图5b展示依照一个实施方案计算宽广的群性能衡量标准；图6a展示在一个实施方案用于冷却性能计算的支架群平面图6b展示就冷却性能优化的图6b的支架群平面图7展示依照一个实施方案的代数方法用于确定捕获指数的图表；图8a和图8b示范依照至少一个实施方案4吏用的PDA边界条件；图9a展示可以依照至少一个实施方案分析的数据中心的布局图；图9b展示依照一个实施方案对图9a的一部分数据中心布局图完成的分析的结果；图10a展示可以依照至少一个实施方案分析的数据中心的布局图10b展示依照一个实施方案在图10的一部分数据中心布局上完成的分析的结果；图lla和图lib/良示本发明的CI计算方法用于两个不同的支架群的比较；图12a和图12b/艮示图lla和图1lb的支架群的优化布局图13是可以用于本发明的实施方案的计算才几系统的功能方冲匡图；而图14是可以连同图13的计算机系统一起使用的存储系统的功能方框图。具体实施例方式本发明的实施方案不局限于在下面的描述中陈述的和在附图中举例说明的组成部分的构造和安排的细节。本发明的实施方案能够以各种不同的方式实践或实施。另外，在此使用的措辞和术语是为了描述而不应该纟皮纟见为限制。"包4舌"、"包含"、"有"、"包含""涉及"及其变化的运用意p未着嚢4舌其后列出的项目及其同等物以及附加的项目。在凄t据中心里面，电子i殳备的支架通常是成行安排的，冷却空气是经由架空地板通过多孔地板砖供应的。暖风通常回到房间环:竟并最后回到4立于房间周界周围的冷却单元。另一个选项是直接-4巴冷却单元定位在凝:4非支架里面或周围以<更在支架负载和冷却资源之间一是供紧密的匹配，而且因为所有必需的冷却是局部纟是供的，所以这样的设计自然是可缩;改的。采用任一体系结构，设备往往被安排在交替的冷热过道中以促使冷风补给流和暖风返回流更好的分离。虽然这样的设备安排能用来更有效地为数据中心的设备^是供冷却，^f旦是凄史据中心管理者无法精确地确定数据中'"、的冷却性能仍然能导致昂贵的数据中心超裕度i殳计而且可能导致i殳备由于过热发生古丈障。在此通过引i正^皮并入的于2006年1月27日以"MethodsandSystemsforManagingFacilityPowerandCooling"为题申i青的美国专利申i青第11/342,300号揭示了用来分析有数排设备支架的数据中心的冷却性能的系统和方法。在提及的申请中，气流分析用来4吏用若干不同的衡量标准(包括捕获指数(CI))评估数据中心的冷却性能。在此讨论的其它衡量标准包括再循环指数(RI)、供应热指数(SHI)、返回热指数(RHI)和逆向冷却指凄i(RCI)。返回热指数(RHI)和供应热指数(SHI)以焓为基础度量冷风供应流和和暖风返回流的分离程度，因此，是以温度为基础的。逆向冷却指数(RCI)是数据中心中多样的支架保持在某个推荐的入口温度范围内的程度的度量。在提及的申请中，支架的捕获指数被定义为被支架释放到热少一个在此讨论的实施方案指向用来把捕获指数衡量标准用于热过道和冷过道分析和优化凄t据中心的冷却性能的系统和/或方法。支架的冷过道捕获指数在一个实施方案中^皮定义为起源于本地冷却资源(例如，多孔地板砖或本地冷却器)^皮支架才聂取的空气的分凄t，而热过道捕获指凄史在一个实施方案中#皮定义为支架排方丈的空气,皮本地抽耳又物(例如，本地冷却器或回风口)捕获的比例。图la展示架空地板环境中简单的冷过道群102。该群102包括安排在第一排中的设备支架104a和安排在第二排中的设备支架104b,i殳备支架104a的正面面对i殳备支架104b的正面。冷过道1064巴第一排与第二排分开，该冷过道包括架空地板的多孔地板砖108为支架上的设备提供凉风。设备支架104a和104b配置成才妻受进入支架正面用于设备的凉风和排方文乂人支架背面出来的暖风。在至少一个在此描述的实施方案中，〗呆i正所有的支架入口温度维持在指定的范围之内是设计目标。所用的策略是保证支架主要摄取来自多孔地板砖的冷却气流而不是已经被电子设备加热的再循环的暖风。支架可能有完全不同的气流需求，而且可能在可能包4舌整个冷过道的近邻区域中4皮此竟争由所有的多孔地才反石争供应的冷却气流。因此，确定冷却性能是冷过道里面和周围的气流动力学-连同送风温度和环境室温一起，而冷过道群是特别有用的i更计和用于特定的实施方案的分一斤单元。图lb展示在有本地行内冷却器120的硬地板环境中简单的热过道群112。群112包括安排在第一排中的设备支架114a和安排在第二排中的设备支架114b，设备支架114a的背面面对设备支架114b的背面。i殳备支架114a和114b配置成4妄受进入支架正面用于设备的凉风并且把从支架背面出来的暖风排放到热过道中。图中每个行内冷却器120都是一半支架宽度的冷却单元，该冷却单元把暖风从热过道里抽走并且把凉风4是供给支架114a和支架1Mb以及其它相邻支架(未展示)的正面。在特定的实施方案中，当支架排放的热风被就地捕获的时候(如图lb所示)，可能使用"房间中立"设计策略，其中本地冷却器(或回风口)被配置成捕获大部份热支架排放的气流同时把冷却空气在室温下或在室温附近才是供给冷过道。如果房间中立目标得以实现，许多这样的群可能在数据中心各处展开，整个房间环境没有或小几乎没有净加热，而且所有的设备入口将接受统一调节的空气。因此，该冷却:没计是"可缩放的"。至少在一些〗吏用房间中立i殳计策略的实施方案中，热过道实际上是封闭的，4昔此^f吏它与周围的tt据中心环境隔离。因此，它是在热过道里面和周围的气流动力学，这将决定房间中立设计策略的成功，所以，热过道群至少在本发明的一些实施方案中是特别有用的i殳计和分片斤单元。因为每个支架的捕获指数至少在一些实施方案中是参照本地冷却资源(例如，支架附近的多孔地板砖气流或冷却器吸取气流)定义的，所以讨i仑和范例在此集中在个别的群上。然而，4甫获指凄t在实施方案中的运用不局限于图la和lb所示的群的类型；举例来说，冷过道群可能一皮定义为由若干甚至不需要直4姿与支架毗连的多孔地板砖服侍的单排支架。依照前面的讨论，支架的冷过道捕获指凄t至少在一些实施方案中被定义为起源于本地冷却资源(例如，多孑L地板砖或本地冷却器)被支架摄取的空气的分数。热过道捕获指数一皮定义为支架排放的空气被本地抽取物(例如，本地冷却器或回风口)捕获的比例。所以，CI在0和100%之间变化，專交好的冷却性能通常用砵交大的CI值表示。在冷过道分析中，高的CI值保证支架摄取的大部分空气来自本地冷却资源而不是乂人房间环境或可能已经:故电子设备加热的空气抽取的。在这种情况下，支架入口温度将接近地跟踪多孔地板砖气流温度，假定这些温度在预期的范围之内，可接收的冷却将被实现。在热过道分析中，高的CI值保证支架排气^皮就地捕获和对周围房间环境有一点点加热。虽然好的(高的)CI值通常暗示好的冷却性能；^f旦是低的CI值并非必定暗示无法接-收的冷却性能。举例来it，乂十于在乂人周围的房间环境而不是从多孔地板砖抽取其大部分气流的架空地板环境中的支架，支架的冷过道CI将4艮^f氐；然而，如果周围的房间环境足够凉爽，那么支架的入口温度可能仍然是可4妄收的。在这种情况下，支架的冷却需求是靠外部的房间环境而不是靠支架群里面的多孔地板砖满足的。如果这个过程在数据中心被重复许多次，那么i殳备冷却将是复杂的而且可能是不可预知的。高的CI<直自然导至丈可缩;改的君f布局和更可预期的房间环境。在上面的实施方案中，CI已经纟皮定义为与本i也冷却资源相关的支架级量。在其它的实》fe方案中，CI的定义可能延伸到入口和出口的任何编组，举例来说，以单一多孔地板石争为基准的单一月良务器。在这种情况下，该衡量标准将指出起源于单一多孔地板砖被服务器摄取的气流的分数。至少在一些实施方案中捕获指数量化"支架入口气流起源于哪里，，(冷过道CI)或"排气气流最后流到哪里"(热过道CI)。至少在一些实施方案中，CI是相对于本地冷却资源针对每个支架计算的，所以，量化本地^是供的冷却和周围房间环境引起的冷却之间的断裂。举例来说(图3A),在CI为65%的架空地板冷过道群中支架接受的冷却气流65%来自它自己的冷过道，而剩余的35%来自房间环境。因此，CI是对冷却解决方案的房间独立性和可缩放性的逐个支架度量。在至少一个实施方案中，捕获指凄U軒量标准在凄t据中心管理应用程序里面用来评估数据中心的冷却性能和优化该冷却性能。评估和最佳化可能是作为数据中心的初始i殳计部4分、作为凄t据中心的翻新改造部份或在现有的数据中心中定期地完成的。除此之外，至少在一些实施方案中，^^内冷却器的回凉温度可能是作为分析部份确定的，并且被用来优化数据中心的冷却性能和保证冷却器有效地操作。数据中心管理应用程序可能与其它的应用程序协同定位在数据中心的服务器上，可能在专用服务器上运行，和/或可能并入现有的数据中心管理解决方案，例如，可从WestKingston,RI.的美国肖fe量專争才灸々^司(AmericanPowerConversionCorporation)P沟买的InfraStruXureCentral,口InfraStruXureManager。现在将参照展示程序200的流程图的图2描述依照至少一个实施方案^吏用#:据中心管理应用程序i殳计和分4斤凄史据中心的禾呈序200。在该程序的第一阶,殳202,凄t据中心的初始布局^皮确定下来。该布局可能适合于新的凄史据中心，适合于现有的数据中心，或适合于待升级的数据中心。在一个实施方案中，该布局可能祐L提供给4吏用，举例来说，现有的CAD信息的应用程序，在其它的实施方案中，该布局可能由前面才是及的美国专利申i青第11/342,300号进一步描述的应用程序自动确定。在该禾呈序的下一个阶革殳204，识别该布局中的支架群，其中两排平4亍的i殳备组成。热过道群、冷过道群和混合才莫式群^皮识别。冷过道群通常用于分析使用架空地板冷却的群，而热过道群通常用于分析利用行内冷却器的群。除了热过道群和冷过道群之外，特定的支架群在使用行内冷却器和多孔地板砖冷却的时候可能#皮确i人为混合才莫式群。就混合4莫式群而言，在至少一个实施方案中，^吏用冷过道CI分析。在一个实施方案中，支架可能^皮包含在不止一个群中，而且那些支架的CI可能是针对每个群中这才羊的支架计算的。当多样的CI值蜂皮确定用于某个支架的时^f奖，较高的CI在分冲斤中^皮选定作为适合该支架的CI,然而，在其它的实施方案中，可能使用较低的CI，可能使用两者，或可能使用CI值的平均值或某种其它数学组合。在该程序的下一个阶段206,某个群被选定，而且在阶,殳208对选定的群进4于捕获指凄t分析并且为该群中的每个支架确定捕获指数。关于展示分析的细节将在下面进一步提供。依照下面的讨-沦，在本发明的实施方案中，若干不同的计算方法可能用来确定捕获指数。在该程序的阶段210,将该群中每个支架的CI与某个阈值进4亍比專交，该阈^直可能耳又决于最大的目标支架入口温度和补给气流温度之间的温差，其中补给气流包括多孔地板砖和冷却器供应的冷却气流。当目标温度和补^合温度之间的差减少的时4美，用于"好的"冷却性能的CI阈值增加。在一个实施方案中，凄t据中心管理应用程序将在显示屏上纟是供该群的CI结果。在荧屏上，CI的计算值能连同绿色、黄色和红色之类的色码一起显示，以1更指出该支架的CI是令人满意的(绿色)、不令人满意的(红色)或边缘的(黄色)。如果群中的每个支架都有令人满意的结果，那么该程序在阶_度212确定是否有更多的群#皮要分析。如果阶,爻212的结果是肯定的(YES),该程序回到阶段206,选定并分析下一群。如果阶段212的结果是否定的(NO),那么该程序在阶段214结束。如果阶段210的结果是否定的(NO)，那么该程序继续进行到优化阶|殳216，在那里优化该群的布局以改善性能。在优化之后，程序回到阶,殳206，针对优化的布局确定CI。在优化程序期间，支架和冷却器在群中的位置、所用冷却器的类型、穿孔面板的位置和其它变量都可以被优化，直到群中每个支架的CI都大于阈值。在至少一个实施方案中，该优爿化程序可能是借助数据中心管理应用程序自动化和运行的，在其它的实施方案中，可能要求用户修改数据中心设计以便优化冷却性能。依然在其它的实施方案中，优化程序可能包括自动优化和用户输入的组合。关于优化程序的细节将在下面进一步提供。4吏用上述程序200，捕获指凄ttf量标准能用来产生有令人满意的冷却性能的凄t据中心布局。现在将进一步详细地描述关于在本发明的实施方案中使用CI的特定范例和进一步的细节。依照前面的讨i仑，4軒量标准CI能用来优4匕支架和冷却器在有与图lb所示的那个相似的本地冷却器的热过道群中的布置。该群的设计目标在至少一个实施方案中是保i正全部支架4非气都纟皮冷却器捕获，以致没有对房间的净加热。在这种情况下，逐个支架的CI值明确地表示每个支架的气流有多少一皮捕获，所以适当的i殳计变化可能,皮实现，直到可接受的(或最佳的)解决方案一皮发现。在这种情况下，支架入口溫度和基于温度的指标仅^f又指出热支架排气未一皮完全捕l炎的症兆，而CI值识另'j引起支架入口温度升高的支架。通过识别问题支架，发现设计解决方案通常是非常直截了当的程序。举例来i兌，可以移动电子i殳备或计算才几负载，可以增添冷却器或可以按自然法则容纳个别支架或整个热过道的排气。下面4是供举例说明4吏用CI值优化本地冷却器环境中的热过道群布局的范例。釆用架空地4反环境中，通常不能4吏用房间中立"i殳计策略，因为支架排;故的热风"经过房间"回到冷却单元。在这种情况下，CI分4斤焦点在冷过道而不是热过道里面和周围的气流和温度上，而且支架入口温/复明确地鉴别问题支架，所以适当的设计变化可以实现，直到可接受的(或最佳的)解决方案被发现。举例来说，可能移动电子"i殳备或计算才几负荷，可能改变多孔地4反石争的类型和位置，或可能添加附加的冷却单元。在架空地板环境(或冷过道是设计焦点的其它环境)下，为什么CI值在补充或顶替支架入口温度方面是有用的，有两个主要理由。第一，依照上面的讨i仑，CI值指出冷却资源是从哪里提供的，并因此度量i殳计的与房间无关性和可缩;改性。虽然安排固定的一组"i殳备可能有多才羊的方法全能产生可接受的，甚至理想的支架入口温度，但是最好的布局可能是对房间环境影响最少的那一个。群对房间环境的全部影响能依据下面讨论的总逸失功率(以CI为基础的全群4舒量标准)确定。第二，在一些应用程序中，即使在不能预测温度的时候也能以某种精确度预测气流图。在至少一个实施方案中，每个支架的CI是基于计算流体动力学(CFD)或相似的才莫拟计算的。为了计算CI,在冷过道中^皮支架摄取的或在热过道分析中被冷却器摄取的气流源被定量地确定下来。这能通过策略地4巴一个或多个一皮动的浓缩物种引进数字模型来实现，其中物种i在流体中任何点的浓度被定义为,=物品质量zm一流体总质量、J其中"流体"在这里指的是空气和所有的浓缩物种。每个浓缩物种^0武予与婆t据中心空气相同的物理性质；它的作用是独自地充当被动的跟踪者。通常，在冷却空气补给口或支架排气口的浓缩物种在凄t字才莫型中—皮-见定为邀:值"1"，4灸句话i兌，冷却或支架排气流变成完全由被动的跟踪者浓缩物组成的。当浓缩物种在在冷或热过道里面和周围旅行的时候，它们与其它的流体混合；然后，在支架或冷却器入口计算的浓缩物种稀释量能用来计算捕获指数。前面斗既曰各i兌明的才支术是通过CFD分才斤实J见的，其中物种守恒方禾呈可以连同其它^空制气流的守恒方禾呈一起同时;也求解。作为z氏，因为^皮动的浓缩物种不影响气流图，所以浓缩物分布可以与已知的气流分开确定；举例来"i兌，作为后处理步-银。在冷过道群中每个支架的CI是作为直接来自群内的多孔地板石争或冷却器的支架气流的分数计算的。因此，只有一个浓缩物种(C^或简单地C)需要定义，而且被用来识别从所有的多孔地板石争或本地冷却器显露出来的空气。所有进入群的冷却气流通常#皮赋予浓度C冷却，而每个支架i处的捕获指数能被依照下式计算<formula>formulaseeoriginaldocumentpage24</formula>其中Ci是在支架i的入口处的浓度。由于C冷却的值是任意的，所以在数字分析中设定C冷却=1是方便的，从而使捕获指数变成数字上与在每个支架处计算的入口浓度相等c/,=c,(3)请注意并非冷却气流所有的本地来源需要被赋予C冷却的数值。举例来说，如果来自唯一的一块多孔地4反石争的气流是用C冷却"作标记"的，那么计算的捕获指凄t将指出多少支架的气流来源于那》夹多孑D也4反石争。图3a展示在架空地板环境中为支架230计算冷过道捕获指凄t的简单范例。浓乂复C=1一皮夫见定纟合多孑L地一反石争气流。一部分支架气流直才妄来自多孔^4反石t,而且剩余部分由乂人房间环境或支架排气抽耳又的空气组成。两股气流混合，而且lt字分析表明在支架入口的浓度是〔=0.75,而且基于方程3捕获指数是75%。与冷过道捕获指数的定义一致，图3a展示支架气流的75%直接来自多孑Li也一反石争CI=675/900=0.75。在热过道群中每个支架的CI能作为被支架群内所有冷却器捕获的支架气流的分数计算。为了跟踪来自每个支架的气流，一个浓缩物种e用来个别地识别来自每个支架的排气。(替代方法将是4吏用单一物种浓/复而且改为每次只对一个支架计算CIM人而完成的计算次数与覆盖群中所有的支架所需要的次数一样多)。从支架i排放的并被冷却器(或本地抽取物)j捕获的空气的分数是其中C、是在排气或支架i处规定的物种i的浓度dj是在冷却器j的入口计算的物种i的浓度Qi是经过支架i的体积空气流速Qj是经过冷却器j的体积空气流速为了方i"更，浓/复和支架指标相对应。举例来"i兌，浓缩物种1被指定给支架1的排气，浓缩物种2被指定给支架2的排气，依此类推。方程4的f^在本发明的实施方案中可能是独自有用的，因为它精确地量化来自每个支架的多少气流一皮本地群中的每个特定的冷却器捕获。捕获指数是对所有的N个本地冷却器求和的从支架i排出并^fe冷却器j捕获的空气分凄t之和(5)因为Ci的数值是任意的，所以在数字分析中设定(^=1是方便的，从而使捕获指数变成(6)与冷过道捕获指数不同，热过道捕获指数计算取决于支架(和冷却器)空气流速。出现差别是因为当考虑支架空气流速定义ci的两个变量的时候，在冷过道分析中感兴趣的计算值是支架入口浓度，而在热过道分析中的那些是冷却器入口浓度。在上述的讨论中，捕获指数是参照本地冷却器计算的。为了确定多少来自每个支架的气流最后流到任何抽耳又物(例如，位于房间周界附近的传统的冷却单元或在邻近支架群中的本地冷却器)，可能遵/人相同的程序。图3b展示在有行内冷却器250的本地冷却器环境中为支架240计算热过道捕获指数的简单范例。浓度C=l(用来识别浓缩物种的上标是不必-要的，因为在该范例中只有一个支架并因此只有一个感兴趣的浓缩物种)是在支架排气口^见定的。支架的一部分排气一皮冷却器250捕获，而剩余部分漏失到房间环境之中。冷却器/人感兴趣的支架和其它支架或房间环境4由耳又气流。凄t字分冲斤表明抽耳又物在冷却器250处的浓度是C-0.35,如图3b所示，基于方禾呈6计算的CI=0.78。与热过道捕获指凄史的定义一致，图3b表示78%的支架气《"皮,令一却器4乾获CI=702/900=0.78。因为CI总是介于0和1之间的数字，所以方程6限制与群中每个支架相关if关的实际上可能的冷却器入口浓度。为了"i仑i正冷过道和热过道捕获指lt的计算和物理解释，现在将用CFD分析分析图la和图lb的群。CFD软件程序可从许多来源获4寻，在一个实施方案中，CFD分才斤是4吏用/人Flomerics,GroupPLC,Surrey,UK.购买的库欠4牛FloventSoftwarev6.1完成的。在两种情况中除了在冷过道范例中气流统一地经过天花才反排出之外都假定小密封室环境。作为替代，在冷过道范例中，包括架空地板强制通风空间在内整个数据中心环境都可以模拟。在冷过道和热过道之中和周围的气流图和这样计算的CI将略微不同；然而，CI的计算^支术和物理解释将是相同的。图4a禾口图4b展示分酉己纟合每个支架104a、104b、114a、114b的功率值和识别标记。为了这项分析简便，支架气流以假定的20°F为基础量出横跨每个支架的温升。支架被模型化为有前后气流的简单的"黑框"。在冷过道范例中多孔地才反石争以每块地板砖每分钟350立方英尺的速度送风；在热过道范例中一半支架宽度的冷却器被模型化为黑框，每个黑框有相对于支架气流在相反方向的每分钟2900立方英尺的前后气流。在不同的实施方案中，为了适应特定的房间、支架和i殳备参凄t,这些，支定可能改变。在冷过道范例中，图4(a),C=1^皮指定给乂人多孔地板石争显露出来的气流。在CFD模拟中计算的支架入口浓度数字上等于预期的CI值。结果在表1中概述。表1-冷过道范例摘要<table>tableseeoriginaldocumentpage28</column></row><table>在CI值非常低的情况下，支架Bl接受直接来自多孔地板砖的一点点气流。相反，支架A2由于CI值大得多接受大部分直接来自多孔地板砖的气流。从低的CI值(和图4a)显然该冷却性能有可能是无法4姿受的，而且这个群布局不^表可缩;改的解决方案。在图4b的热过道范例中，使用5个浓缩物种，群中的每个支架分配到一个。浓度C、=1被分配给支架Al的排气，C22=l被分配给支架A2的排气，依此类推，直到把C55=1分配给支架B3。冷却器入口浓度是使用CFD模拟获得的，而CI值是依照方程6计算的。举例来"i兌，与支架Bl有关的CI参照表2计算如下=，(0.089+0.012)=(320/7表2-热过道范例摘要<table>tableseeoriginaldocumentpage29</column></row><table>在CI值为66%的情况下，来自支架B3的气流34%未#1冷却器捕获，而是逃避热过道。此外，离开支架Al的气流大部份被冷却器捕获(依照方程6的计算，97%-故冷却器Al捕获和2%祐:冷却器A2捕获)。虽然热过道群的冷却性能可能比冷过道群的好，但是低的CI值指出该冷却性能可能仍然是无法接收的，而且该群或许不是可缩;改的解决方案。依照前面的讨论，支架级捕获指数测量本地供应的支架冷却资源的分数。然而，为了相对于另一个比较整个群的总体性能和可缩放性，全群衡量标准可能被用于本发明的实施方案。在至少本发明的一个实施方案中，在程序200结束之时，管理应用程序确定来自支架群的总逸失功率，而且能优化该群的布局，以<更进一步减少该群的总逸失功率，同时维持对于该群中每个支架有利的捕获指数。总逸失功率将参照图5a和图5b所示的简单的本地冷却器冷过道群260和简单的热过道群280进一步讨-沦。在;令过道分4斤中，"其它冷却空气"代表未被捕获遗失到房间环境中的冷却气流，而在热过道分4斤中，"其它热风"4戈表来自其它支架和房间环境的暖风。指出的温/复是々i定的，作为在整个支架入口和排气和冷却器抽」取物和补给上^:又得的平均值。对于任一种分析，支架气流能分成两个部份CI和Qr的乘积是支架气流的"令人想要的"部分；剩余部分，(1-CI)Q,.，是"不受欢迎的"部分。在热过道分析的情况下，目标是将数据中心外部环境的加热减到最少。参照图5b，这个逸失功率等同于那部分离开该群的支架排气气流的焓升尸逸失的=(i-a>erCp(r—-rr,)=(i-c/)尸(8)其中P是空气密度Qr是支架体积空气流速Cp是空气在恒定压力下的比热Tr,exh是支架排气温度Tr,in是支架入口温度P是总支架功率逃离该群的总功率是方程8对全部n个支架求和4逸失的=1>-C/,)《(9)/=1在冷过道群的情况下，使外部房间环境提供给该群的冷却量减到最少是令人想要的。参照图5a,这个冷却功率等同于那部分从外部房间环境抽取的支架气流的焓升，可以这样计算尸夕卜部冷却=(1—C/)pg^(r—-7;,"):(l-C/)户(10)房间^是供的总的外部冷却功率是方禾呈10对全部n个支架求和尸外部总冷去[,l;(i-c/,)《(ii)因此，就冷过道分冲斤或热过道分一斤而言，对凄丈据中心环境的净加热/净冷却影响最小的布局作为整体可以通过将等式(u)的右边部分减到最小获得，该部分为了简便至少在一些实施方案中寻皮称为用于冷和热过道应用程序的总逸失功率。当然，过度提供冷却以致总逸失功率等于零总是可能的，然而这样的布局/人能源效率来看可能不是最佳的；在理想的情况下，当总逸失功率将为零的时候，总冷却器气流将与总支架气流相匹配。此外，因为CI只是以气流为基础，将总逸失功率减到最少不必暗示支架入口温/复将一皮减到最低或，的确，甚至在预期的操作范围之内。举例来说，这将是冷却资源实质上欠缺的情形。总逸失功率Hf量标准允许才艮据对房间环境的净加热/净冷却影响将整个群与另一个群进行比4交，而且对于优化群的布局是特别有用的。举例来说，一些替代布局以入口温度为基础可能是可接受的(事实上，所有的入口温/复都可能在某个理想水平，例如，72°F);然而，以总逸失功率为基础识别最好的布局仍然是可能的。现在将描述依照一个实施方案4吏用总逸失功率tf量标准与捕获指凄t组合优化群布局的范例。图6a和图6b展示组成热过道群的支架和冷却器的固定总体的两种替代安排。图6a展示初始的布局，而图6b展示优化的布局，后者依照下面的讨论能借助CI和总逸失功率被确认。虽然周围环境未在图中展示，但是本地冷却器是位于22英尺宽、18英尺纵深和12英尺高的单间中的p舉一的设备。(请注意整个数据中心可能是以同一方式考虑的，没有普遍性的损失)。冷却器以每分钟2720立方英尺的速率供应68°F的空气；支架功率是在图中指出的而空气流速以^争过支架20°F温升为基础。对于该群，总冷却气流与支架气流之比大约为1.4。支架入口温度与依照ASHRAE(2004)对类(Class)1i殳备的要求一才羊预期将在68°F到77°F的范围中。因为冷却器以68°F供应气流，我们只需要考虑与温度上限相关的性能。气流和温度是利用CFD才莫拟确定的，并且计算的支架级4軒量标准(SHI、支架入口温度最大值和CI)和群级衡量标准(净逸失功率、SHI和RCIhi)都展示在图中。图6a展示代表支架和冷却器的任意〗旦现实的安排的初始布局。冷却性能如同98%的RCIm指出的那样接近依,人ASHRAE(2004),只有两个支架略纟鼓高于推荐的温度最大^直77°F。计算的入口温度指出哪个支架是"不合才各的"，^旦是它们不揭示导致这两个支架过度4妄受暖风的东西。为了了解温度超标的原因，考虑CI值。那两个超标支架的CI值相当高，因此，过高的入口温度不可能是它们自己排气的结果。更有可能，棘手的暖风起源于对面的(较低的)有相对低的CI值(在82-84%范围内)的那4非支架。周围房间环:t竟的全部加热的度量是由^J"于初始布局为6.6千瓦的总逸失功率一是供的。该范例群在密^f环境中；所以，对于所考虑的稳态条件在支架和冷却器总功率之间存在某种平衡。相反，总逸失功率量化未被冷却器直接捕获的暖风的加热效应；对于这个范例，未^^皮冷却器直接捕获的暖风经过支架再次循环。如果整个凄t据中心都一皮考虑，未捕获的暖风可以影响数据中心的邻近支架或4壬何其它部<分。因为CI明确地表示每个支架的排气^皮捕获的禾呈度，所以它与入口温度或SHI相比更接近地对准用于优化布局目的的设计策略。举例来说，虽然从温度看不明显，但是从计算的CI能看到在初始布局中在该群的左边有充份的也许是过分的冷却，而在该群的右边有不充分的冷却。如果整个凄t据中心都一皮考虑，入口温度和不完全的支架排气捕获之间的环节将甚至是更复杂的和间接的。采用这个信息，优化的布局可以通过反复试-验或借助一些正失见的优化^支术找到。图6b展示优化的布局。所有的4軒量标准都指出性能4寻到大幅度改善，其中入口温度最大4直为69°F。虽然支架级SHI比CI更接近入口温度地示踪，但是群级SHI以总逸失功率更好地示踪；后两个量^人初始布局到优化布局每个都被提高一个数量级。RCI圧仅仅被提高两个百分点，从98%到100%，反映作为开头与ASHRAE(2004)失见范的符合程度相当好这一事实。在上述的实施方案中，凄丈据中心管理应用程序利用捕获指翁:4軒量标准分析和优化凄t据中心中支架群的冷却性能。虽然CFD软件能用来确定捕获指数，但是CFD分析的表现可能是复杂的和计算密集的，而且取决于正在运行的模拟和正在使用的计算机硬件，它可能需要几分钟到数小时来完成才莫拟。当希望快速确定群中很多可能的支架布局的CI的时候，完成CFD模拟所需要的时间在优化例4亍禾呈序期间变特别净束手。在本发明的实施方案中，为了减少计算时间，^吏用其它近乎实时的分^H支术确定群中支架的CI。这些技术包括代数技术、神经网络技术和过道部份分离的(PDA)CFD#支术。在代ft的4支术中，分开的计算方案一皮用于热过道配置和冷过道配置。用于热过道配置的代数技术以支架-冷却器相互作用主要取决于与支架和冷却器相关联的气流大小和它们的相对几何位置的々支定为基础。每个位置(或沿着该4亍切出的较狭窄的薄片中)的支架能被想像为已经有特定的潜能把气流提供给其它位置。这个潜能与分开的距离相反地改变。此外，支架能供应给其它位置的风量随着它自己的总空气流量增加而增加。业已发现能供应到特定位置Ai(可以代表沿着排A"切出"6英寸的切片或"插槽")的净空气流量能用下式恰当地表达<formula>formulaseeoriginaldocumentpage34</formula>其中(QAi)supnet=能供应到位置Ai的最大净空气流量，包括来自所有支架的贡献(QAi)supself=^立置Ai的支架供应的空气流量(QBi)supself-位置Bi的支架供应的空气流量△X=位置(插槽)i和j之间的水平距离E,F是经-验常凄tD=考虑到来自对面一排的影响的经验"耦合"常数常数D、E和F可以通过把代数模型的结果与理论上能从实-验测量确定的真实的或已知的凝:值进4于比寿交确定；然而，CFD建^t为大量的潜在布局准备更实际的产生^:据的方法。这些常凄丈可能呈现不同的数值，取决于应用程序细节，例如，支架类型、支架排气温度和周围环境温度，等等。能供应到B排的各个位置的最大空气流量是以类似的方式计算的。是支架计算能在任何位置捕获的最大的净空气流量。<formula>formulaseeoriginaldocumentpage35</formula>(13)全部./対全部>,其中(QAi)capnet=在位置Ai能捕获的最大空气流量，包括来自所有冷却器的贡献(QAj)capself=冷却器在位置Aj捕获的空气流量(QBj)capself=冷却器在位置Bj捕获的空气流量△x=在位置(插槽)i和j之间的水平距离A,B是经-睑常凄tC-考虑到来自对面一排的影响的经验"耦合，，常数常凄tA、B和C可以依照前面的讨^仑从实-睑测量或CFD确定。这些常l史可能呈现不同的lt值，耳又决于应用程序的细节，例如，冷却器的类型、支架排气温度和周围环境温度，等等。业已发现常数A、B、E和F通常与热过道宽度无关，而C和D可能耳又决于过道宽度。然后，CI是作为在任何位置被捕获的净空气流量与供应的净空气流量之比估计的，并且用数值以100%封顶的百分比表示。方程12和13的计算通常是沿着两排对每个6英寸的插槽完成的，以致该编码将适用于所有标准宽度的i殳备；结果在l是交之前就真实的整个支架宽度计算平均值。用于冷过道配置的代数技术是以类似于用于热过道的方式计算的。然而，在冷过道分析中，支架"捕获"气流，而冷却器"供应"气流。此外，冷却气流可能是由多孔地4反石t和冷却器的任何组合提供的。每个设备位置被视为有特定的从其它位置捕获气流的潜能。这种潜能与分开的距离呈相反的改变。此外，支架能捕获的气流凄t量随着它自己的气流增加而增加。业已发现在(可以沿着排A表示任何插槽的)特定位置Ai能捕获的净气流能用下式适当地表达必,)甲w/血-脸+c《必丄—/+z必a—(14)其中(QAi)capnet-在位置Ai能捕获的最大净空气流量，包括来自所有其它支架的贡献(QAi)capself=在4立置Ai净皮支架4甫获的空气力t量(QBi)CapSelf=在位置Bi蜂皮支架捕获的空气流量△X=在4立置(插槽)i和j之间的水平距离A,B是经-睑常HC是考虑到对面一排的影响的经验"耦合"常数常凄史A和B华皮固定在典型的"i殳计参凄史范围内，而C通常随着过道宽度改变。在排B的各个位置捕获的最大的净空气流量能以类似的方式计算。当计算多孔地板砖给任何设备位置供应气流的潜能的时候，每6英寸多孔地板砖长条(地板砖插槽)能被视为有特定的给所有的设备位置供应气流的潜能。下面讨论的模型假定横跨冷过道宽度有三块多孔地板砖。多排多孔地板砖是用指数k表示的，该指凄tk能呈J见1、2或3的凄tii;k=1和k=3的一一M也玲反石争分别与A排和B排的设备相邻，而k=2指的是中间一排多孔地板砖。该模型能被推广，以便处理许多排多孔地板砖。地板砖给任何设备位置供应气流的潜能与分开的距离呈相反的改变，而且地一反石争能供应的气流大小随着它自己的总气流增加而增加。业已发现所有地板砖插槽能供应给特定支架位置Ai的净气流能用下式适当地表达(仏丄u。"g,=(仏,')sut)M/f+I{Z(^^Xupje/y五e('■/')}(15)所有t所有其它地板砖插槽ea其中(QAi)supnet=能供应给位置Ai的最大净空气流量，包括来自所有地板砖的贡献(QAi)supself=直才妄毗连i殳备位置Ai的地+反石t插槽(这是在k=1排的位置i用于i殳备位置Ai的地一反砖插槽)供应的空气流量。(Qkj)，Wf-在第k排、位置j的地板砖插槽供应的空气流量，上述的求和中"所有的其它地4反石余4悉冲曹^立置(allothertileslotlocation)"包括除了(QAi)supself项捕获的直才妄与设备位置毗连地板砖插槽以外所有的地板砖插槽位置。E和F被固定在典型的设计参数范围内，距离(i，j,k)是在支架Ai和地板砖插槽(k,j)(在第k排，位置j)之间的距离。距离(i,j,k)的计算在下面以用于所有方程的单位英尺展示。设备位置和地板砖插槽之间的距离是相对于限定冷过道的设备插槽的中央和图7举例说明的地板砖插槽的中心获取的。在设备位置Ai和在排k=1中并沿着该排在位置j的地板砖插槽之间的距离为4在设备位置Ai和在排k=2中并沿着该排在位置j的地板砖插槽之间的距离为V4在i殳备位置Ai和在排k=3中并沿着该排在位置j的地板砖插槽之间的距离为<formula>formulaseeoriginaldocumentpage38</formula>能供应给B排中各种不同的位置的最大的气流是以类似的方式计算的。对于包括至少一个冷却器的冷过道群，每个冷却器能被视为有给所有的设备位置供应气流的潜能。直接对着冷却器的支架接受来自冷却器的最直接的气流。供应给每个设备位置的气流大小依照在特定的有效范围内形成循环的冷却器气流^各径改变。业已发现所有的冷却器能供应给特定支架位置Ai的净空气流量能用下式适当地表达)冷却器二)冷却器犯//+X！(^4/)冷却器《;//全部02历)冷却器化//+Z02场')冷却器_全部乂(16)其中(Qw)冷却器net=所有冷却器能供应给位置Ai的最大气流(QAi)令却器self=在^立置Ai,令^P器供应的气5危(QBl)冷却Sself=在位置Bi冷却器供应的气流G和H是固定在典型的设计参数范围内的经-验常数D是考虑到来自对面一排的影响的经-验"耦合"常数EffDis是沿着冷却器气流图可能影响i殳备位置的那排表示有效距离的经验常数。它可能取决于冷却器类型、过道宽度和其它设计参数。△x定义为沿着设备排在位置i和j之间的距离<formula>formulaseeoriginaldocumentpage40</formula>然后，估计作为在任何位置供应的净空气流量与^f皮捕获的空气流量之比并被表示成凄t值以100%封顶的百分比的CI。方程(14)-(16)的计算通常都是沿着两排对每个6英寸插槽完成的，所以该编码将适用于所有标准宽度的i殳备；结果在^是交之前就真实的整个支架宽度求平均。在至少一个实施方案中，使用部4分脱耦过道(PDA)的CFD分析来确定捕获指凄t。在部4分脱耦过道法中，每次分4斤一个冷过道或热过道，好^象该过道与周围的数据中心环境"失去联系"一样。周围环境的影响"部份地"在为孤立过道分析选定的边界条件中考虑。孤立过道里的气流图是直4妄/人CFD确定的。采用已知的气流图，诸如逐个支架的捕获指标(CI)和温度之类的性能4軒量标准可能很容易计算。在至少一个实施方案中，PDA法适用于由两4非实质上等长度的支架和非必选的位于冷过道或热过道上的本地冷却器组成的设备群。这样的设备编组自然是优选的安排，因为凉爽的支架入口气流和温暖的支架排气气流是自然分开的。在数据中心中作为这样的群的成员的所有的支架都可以用基于PDA的工具的重复的应用程序来分析。PDA法也可以充当用于布局优化工具的引擎或用来快速产生可以用来研发甚至更快速的i殳计和分析工具的"训练数据"。PDA法是在前面提及的美国专利申请第11/342,300号中描述的。如同在提及的应用程序中描述的那样，PDA法可以用于分析在架空地^反环境中冷过道周围的支架群。冷过道中的气流能#:充份地才莫型化为"理想的"，其好处之一是完整的冷过道气流图可以这才羊确定，即简单地4e/f叚定每个支架是-舉一抽耳又气流的支架时将存在的气流图加起来。"基本的，，支架气流本身又可以/人CFD分析确定(脱机)和储存在经验才莫型中。然后，冷却4釺量标准可以基于最后产生的气流图计算。在提及的应用程序中，PDA与叠加法协同用来确定空气流量。PDA-叠加法可以用于在此讨论的本发明的实施方案，然而，当本地冷却器出现的时候，这个方法可能<又限于分析传统的架空地纟反冷过道而且可能难以延伸到不均匀的多孔地板砖布局。用于在此描述的本发明的实施方案的PDA-CFD法有4尤于PDA叠加法的改进功能。在一个实施方案中，PDA-CFD法适用于供由等长度的两排设备组成的单一设备群(例如，图la和lb所示的)使用。在实践中，如果在排长方面有小的失谐或有相对偏移，为了实现等长度要求，可以添加虚构的"零-空气流量设备"。于是，待分析的过道(或计算域)在乂人较大的环境中"切出来"时是简单的矩形形状；必须确定边界条件的表面有最小的尺寸而且是筒单定义的。假定边界条件(BC)沿着地板和设备的表面是已知的。地板可能有在已知温度下规定的代表多孔地板砖气流的流入部分，否则是坚实的表面。沿着设备表面，流速是已知的冷过道分析中支架的或热过道分冲斤中冷却器的流出，或热过道分才斤中的支架或冷过道分析中的冷却器在已知温度下的流入。多孔地板砖空气流速要么是从测量知道的要么是估计的。如果正确的详细的顶端和末端边界条件是已知的，那么孤立过道分析结果也将是绝对正确的。在本发明的实施方案中，用于顶端和末端的足够精确和实际的边界条件的选择允许把PDA-CFD法用于估计捕获指数。用来确定边界条件的方法是留下顶端和末端"敞开"(等压边界条件)，以便气流能在过道内如同气流物理学身见定的那样进入或退出。这种方法不考虑周围房间而，留下一些边界部分"敞开"是令人想要的；依照一个实施方案在另一种方法中，失见定顶端为"敞开的"边界，而不是失见定末端为"敞开的"边界。顶端边界可能相当大而且可能有许多流入和流出区域；作为经验才莫型为顶端确定和储存适当的规定速度边界条件可能是不切实际的。在顶端"敞开，，的情况下，沿着末端头见定速度以1更固定房间环境的一些影响。虽然末端气流大体上可能是相当复杂的，^f旦是为了实现适当的近似，在大的边界部分上头见定非常统一的气流是p舉一必需的。在一种方法中，每个过道末端寻皮分成两个等宽度的垂直长条，在该长条上分配统一的流入或流出。在至少一个实施方案中，温度沿着过道的顶端和沿着所有末端气流都向内的末端^皮專lr入到分析中。通常，这些温度能在手边的难题中适当地在才及端温度之间估计，而且误差对气流图只有次要的影响，因为浮力略樣吏受影响。图8a和图8b展示用于图la和图lb的范例的PDA边界条件。有许多为末端气流和可能考虑过的无穷的房间环境组合建才莫的方法。至少依照一些实施方案，PDA方法为顶端和末端气流才是供粗略的近似值；恢复过道顶端"敞开着"和每个末端纟皮分为最合适的两个指定的流动边界条件。在较长的群中，朝向过道中央的气流将不受末端气流的影响。末端气流受群的细节和房间环境影响。前者包括群的几何形状以及可能存在的所有的支架、冷却器和多孔地才反石t的细节。后者包括周围房间的几何形状、相邻i殳备的细节；简而言之，房间中负责或影响直接在群周围的气流和温度的每件事情。最接近排端的支架、冷却器和多孔地4反-争通常对末端气流有最大的影响。在多3L:t也才反石t气流和直^姿在群周围的环境之间的温差(即，浮力)在许多实际情况下是最重要的"房间作用"。为了考虑支架位置和气流的作用，用不同的i殳备布局完成了凄t千次全房间CFD才莫拟。最后，确定四个,令过道末端气流每个者卩能用下面的多项式回归才莫型以无量纲形式表达<formula>formulaseeoriginaldocumentpage43</formula>其中Q:和Q、i是在位置i支架的分别来自A排和B排末端气流的无量纲流速，a是多项式回归系凄t,AR是总冷却气流与总支架气流之比，AI^是无量纲温差，而n是每排的支架数。无量纲空气流量是通过对应的有量纲的#:量除以每块地板砖的空气流速形成的。无量纲温差的定义为补^合气流和周围房间环境之间的温差除以20。F(11。C)的典型温差刻度。由于最接近排端的支架对末端气流有最大的影响，所以系凄taAi和aBi的大小在方程(17)中从左到右逐渐减少。因为在方程(17)中唯一的房间环境参^t是AT、所以其它的房间影响(例如，天花々反高度、墙壁和其它设备的接近程度，等等)是通过为每个这样的重要变化创造独特的一《且回归系凄t考虑的。然而如上所述，AT是决定性的房间环境参凄t而且，只要这个参凄l波相当好地估计，好的末端气流估计就能在本发明的实施方案中对多种房间环境作出。对于本地冷却器热过道应用程序，末端气流可以以相同的通式计算。然而，在这些应用程序中，与支架和冷却器气流相关联的动量力占支配地位，而浮力对末端气流有孩i不足道的影响。另外，通用模型需要能够处理支架和冷却器的任何任意的安排。此夕卜，本地冷却器可能要么是1英尺(300毫米)宽要么是2英尺(600毫米)宽，而支架可能要么是2英尺(600毫米)宽要么是2.5英尺(750毫米)宽。热过道末端气流这次能以有量纲形式用下列多才羊的线性回归才莫型表达<formula>formulaseeoriginaldocumentpage44</formula>其中Qai和Qm是支架或冷却器在位置i分别来自A排和B排末端的有量纲的空气流速，a是线性回归系数，而n是每排的"插槽"数。因为没有方便的空气流量刻度可以用来完成无量纲化，所以有量纲的空气流量通常比專交容易合作。支架气流进入热过道并且有正号。冷却器气流离开热过道并且有负号。每个指数i代表群或"插槽"的而不是整个对象的0.5英尺(150毫米)切片，在这里0.5英尺(150毫米)是将在模型中处理的对象宽度当中最大的/>分母。(当然，架空地^反冷过道才莫型可能是以相同的方式制定的，以1更也考虑到通用的支架宽度)。与以前一样，最接近排端的支架和冷却器对末端气流有最大的影响，而且系数a^和aBi的大小通常在方禾呈(18)中乂人左到右逐洋斤减少。方禾呈(18)不包含4壬4可房间环境参凄t,因此，一组新的独特的回归系凄t是4十对每个重要房间环境确定的。在实践中，本地冷却器热过道末端气流倾向于受支架，具体地说，冷却器气流(相当高)支配，以〗更针对一些合理的房间环境(例如，数据中心中群的对称布局)确定的末端气流模型提供适合多种真实房间环境的合理的估计和用于本发明的至少一些实施方案。一般地说，简单的回归模型对于架空地板应用程序而不是对于本地冷却器应用程序产生略微好一些的末端气流预测，如同测定(R2)的较大系数证明的那样。这是由于相同的回归系数被用于后者应用禾呈序的支架和冷却器这一事实。气流图只是当本地冷却器存在的时候才更复杂。最后，末端气流^^莫型在相似的方法用于其它应用程序(包括本地冷却器和本地冷却器-多孔地板砖混合冷过道应用程序)之后能在本发明的实施方案中得以发展。PDA方法一皮用于至少一些实施方案，以<更为数据中心开发实时的和近乎实时的冷却性能计算程序。这样的工具4足进科学分析和布局优化而不需要可能费时的凄t据中心的完整的CFD才莫拟。现在将参照特定的范例进一步详细地描述至少一些实施方案的PDA-CFD计算程序。图9a展示包含四排支架302、304、306、308和四个CRAC单元312、314、316、318的架空地4反凄t据中心部分。这是4吏用按7块地板砖的节距重复的交替的冷过道和热过道有位于在热过道末端的CRAC单元的标准i殳计。天花4反<立于架空地4反上方12英尺(3.7米)。支架的功率和空气流速展示在图9b中；每台CRAC的气流是4200立方英尺/分钟(2000升/秒)，所以支架和CRAC的总气流比是0.9。々i定通过多孔i也才反石争的气流是统一的每块多孔地才反石f"420立方英尺/分钟(200升/秒)。包括以中央冷过道划界的304排和306排的中部支架群的捕获指凄t是基于图9所示的环境的全房间CFD计算的以及依照本发明的实施方案使用基于PDA-CFD的工具计算的。后者使用基于非常大的敞开环境产生的末端气流模型。即使本范例在CRAC抽耳又冷过道末端附近的气流情况下以非常不同的房间环境为特色，结果也顺利地比较，如图9b所示。捕获指数趋势被顺利地捕捉，而且所有的预测在大约7%范围内一致。图10a展示全部硬地板的数据中心，该数据中心利用本地冷^卩器而且包4舌4非320、322、324、326、328禾口330。天花4反高度是12英尺(3.7米)。中部设备热过道群(排324和326)由12个支架和4个本地冷却器组成。支架和冷却器的总气流比是1.3。图10b展示对中央热过道群用完整的CFD和基于PDA-CFD的工具计算的捕获指数之比较。后者使用基于假定在群的周界周围存在对称边界的环境产生的末端气流模型。再者，即使真实的房间环境非常不同，总捕获指数预测也肯定可与图9b所示相当。捕获指数趋势被顺利地捕获，而且所有的预测都在大约10%的范围内一致。在完整CFD的结果与PDA-CFD结果之间的比较是在上面针对两个特定的实际范例展示的。在这些范例中，PDA-CFD结果中一部分误差可能是由于末端气流才莫型(即，错4吴的平均空气流量数值可能已经被指派)而另一部分可能是由于基本的PDA假定(即，"敞开的"顶端和相当统一的末端气流边界条件)固有的误差。在本发明的实施方案中，基于PDA的工具(包括PDA-CFD)才是供在考虑各种不同的i殳计方案的时候通常通向正确方向的合理的冷却性能i平估。通常，在本发明的实施方案中使用PDA-CFD计算程序分析凄史据中心时，如果凄《据中心i殳计包4舌本地冷却器或回风口，热过道群是优选的分析单元。在这种情况下，"房间-中立，，策略可能净皮采用。^"于包括r架玄地板(没有本地回风口)环境和架玄地板和本地冷却器混合环境在内的其它应用程序，可能分析冷过道群。另外，PDA-CFD方法可能,皮间接地利用，作为更广泛的优化工具的冷却引擎或快速产生用来训练经验计算程序的大量数据。在至少一些实施方案中，在进行CFD或PDA-CFD分析的时候，使用统一的6英寸x6英寸x6英寸单元作为计算栅格。使用这个尺寸的单元细化过道不产生过大的单元lt目，在速度和賴-度之间提供令人满意的平衡。此外，使用这个尺寸的单元适当地与设备边界和过道宽度排成直线。典型的支架和冷却器有1英尺、2英尺或2.5英尺的宽度，而过道通常按6英寸增量在3英尺到6英尺的范围中。在至少一些实施方案中，如同现在将描述的那才羊，统称为'除当的神经网络(NN)的人造神经网络能用来分析气流和产生每个支架或支架群的捕获指数。一^:地i兌，神经网络是广为人知的。通常NN由输入层、隐藏层和输出层组成。每层由若干神经元组成。隐藏层和输出层的神经元每个都与前一层的神经元链接。NN的其它关4定元素包括与每个链、非必选的偏倚项以及激活函数和转移函数相关联的权。NN"知识"是作为连接权储存的。该模型的非线性和复杂性分别被激活和转移功能和隐藏层中的神经元数捕获。使用逆传送训练算法的多层感知器(MLP)是所有神经网络模型中最普通的并且纟皮用于本发明的至少一些实施方案。二进制S形激活函数也令人满意地适合本发明的实施方案。类似于捕获指数，这个功能有零到一的范围而且有下列的形式任何层的输出变成给下一层的输入。下列的等式4又述某层的#T出和两层之间的互连一又<formula>formulaseeoriginaldocumentpage47</formula>在这里Ai是向第二层中所有的单元广播信号的第一层的输入单元。Aj是在第二层中第j个神经元的llr出，Wij^表在两层之间的连4妄一又，bj是单元j上的偏l奇，而n是第一层的单元凄丈。生可适用4釺量标准的最小值确定的，举例来说，均方误差(MSE):顺1;(0画_的)2(21)其中N是训练案例的总数，CI预期的和CI已知的预测值，举例来说，分别借助CFD或PDA-CFD和神经网络才莫型预测的。初始的权被设定成小的随机数值；逆传送算法在提出每个训练才莫式之后更新一又并在训练程序期间保全最合适的4又。在本发明的实施方案中4吏用NN的一个优势在于它建立群布局细节(输入矢量)和由此产生的支架捕获指数(输出矢量)之间的非线性关系的能力。前者包括支架和冷却器的实际安排、支架的功率和气流和冷却器气流。在至少一些实施方案中，设计数千种假设的但现实的群布局，然后使用计算流体动力学(CFD)计算每种布局的热过道CI值。最后，训练NN模型，以便"学习，，输入矢量和#T出矢量之间的关系。虽然训练凄t据可以^f昔助传统的CFD分析产生，但是通过使用前面讨论的PDA-CFD技术能节约相当多的时间。给定足够的训练数据，神经网络事实上能适用于任4可凄t据中心冷却应用禾呈序。然而，作为范例，二见在将描述对如图11所示标明热过道界限的14英尺(4.27米)长的支架和冷却器群的CI值的预测。类似的方法能适应为其它的群长度i殳计NN模型。对于该范例，上述的PDA-CFD计算^呈序用来产生在这里考虑的训练数据。在每次模拟中，顶端边界条件是"敞开的"适合气流进入或退出过道(O表压，68°F)。(在"流入，，情况下)固定的气流和温度边界条件是在过道末端规定的。前面讨i仑的FloventCFD引擎用来计算部份脱耦的热过道的气流图和CI值。基于栅格敏感性分析使用6英寸的栅格尺寸，而且使用k-s湍流模型。为了研发输入数据和输出数据之间的有效映射，NN模型是4吏用现实的情节训练的。寿欠件工具是使用为NN训练i殳计代表性的群布局的Excel和VBA产生的。每个"i殳计的布局包含所有关于支架和冷却器以及它们在群中的相对位置的信息。在这个范例中，神经网络模型寻皮设计成接受2英尺(610毫米)或2.5英尺(762.5毫米)宽的支架和1英尺(305毫米)宽的本地冷却器作为输入。由于0.5英尺(152.5毫米)是对象宽度当中的最大公分母，所以NN模型以0.5英尺(152.5毫米)的群或"插槽"切片为基础。举例来说，功率为2千瓦、空气流量为320立方英尺/分钟(0.15立方米/秒)的2英尺(610毫米)宽的支架实际上是作为4个分开的对象建模的，每个对象0.5英尺(152.5毫米)宽，有0.5千瓦的功率和80立方英尺/分钟(0.038立方米/秒)的空气流量。然后，捕获指数是先针对支架的4个插槽之中的每一个计算出来，然后在呈现给冷却计算工具的^f吏用者之前求平均。这种方法实质上逐步增加必须建模的变量数目，但是大大简化布局生成、用PDA-CFD创造训练案例和创造NN一莫型。在该范例中，训练案例包4舌1英尺(305毫米)宽的冷却器，该冷却器以2900立方英尺/分钟的速率从热过道抽耳又暖风。支架气流以160立方英尺/分4f/千瓦(0.076立方米/秒、/千瓦)的比率与指定的支架功率相写关系；这等同于布支定冲黄5争支架有20°F(11。C)温升。所产生的两千种代表性的群布局(情节)全是14英尺(4.27米)长，有相等的排长度。每个情节的完整描述包括用于两排设备的插槽挨着插槽的功率值。对于支架，插槽功率表现为正数。对于冷却器，插槽功率以定义为冷却器空气流速除以160立方英尺/分钟/千瓦(0.076立方米/秒/千瓦)并且#皮指定带负号的"有效功率，，为基础。举例来说，如果在一排之中最初的两个对象分别是4千瓦、2英尺(610毫米)宽的支架和2900立方英尺/分钟(1.38立方米/秒)、1英尺(305毫米)宽的冷却器，那么用于最初6个插槽的输入^:据将是1千瓦、1千瓦、1千瓦、1千瓦、-9.0625千瓦和-9.0625千瓦。对于每个训练情节，支架功率选自范围^vO到IO千瓦的可能功率值的储备池，而冷却器的数目是这样选定的，以致全群空气比(总冷却器气流与总支架气流之比)在1到4范围内。在这里考虑14英尺(4.27米)长的群，但是，一般地说，插槽数目为4*L，其中L是群长/复。插槽位置在图lla和图lib中4皮标为RApRA2.......RA28和RBi、RB2.......RB28。CI是以PDA-CFD为基础针对每个情节的每个支架插槽计算的，而專欠件工具是4吏用Excel和VBA将这个过程自动化产生的。有效的插槽功率和所有插槽对应的CI值包含用于神经网络的训练数据组。支架功率、有效冷却器功率和全群空气比是给NN模型的输入，而每个插槽的CI值作为预期的输出呈现给NN才莫型。在至少一个范例中，每个群在轴向和纵向中平面周围是几何对称的，而且三个附近的训练布局能针对用PDA-CFD分析的每个(非对称)布局获4寻。这些新的布局有与最初计算的布局相同的设备清单并因此有与最初计算的布局相同的空气比；然而，设备的排序是不同的。因此，实际上只有四分之一训练布局需要用PDA-CFD计算。4吏用这项技术，用PDA-CFD计算的2000种布局产生总共8000种训练布局。下面讨i仑的以Excel和VBA为基础的工具一寻用来训练一申经网络。群布局的四分之一是为监视NN模型的过度训练和预测能力乂人训练组中选定和留出的。NN是每次4十对一个插槽训练的，而且训练参凄t是为加速学习过程而被调整的。在神经网络训练过程中，每个插槽处的有效功率(RApRA2、……RA28和RBpRB2........RB28)和AR一皮重复地呈现给网络以1更预测每个插槽处的CI值。预测的和需要的CI值之间的误差^皮计算出来，然后反馈给网络(相关误差的逆传送)。然后调整权，以使网络预测的CI值与来自PDA-CFD的那些匹配。产生最佳匹配的权被保全，然后可能用来针对任何新的群输入数据组预测CI值。再者，因为群的几何对称性，只有覆盖排的大约一半长度的插槽—皮训练如果2+L是偶婆t,则为最初的L个插槽，如果2+L是奇数，则为最初的L+1个插槽。剩余插槽处的CI值可能是直接借助对半群结果的适当的结果重新解释确定的。除了有效之外，对称性的这种用法迫4吏NN專lr出非常只于称。依照前面的讨i仑，以Excel和VBA为基础的專欠件工具可以用来计算指定的群布局的CI值。现在将进一步描述用于这个计算的程序。工具的4吏用者与输入互动并且通过简单的图形用户界面观察网络的输出，其中图形用户界面显示与图lla和llb所示类合乂的君，平面图。在该程序的第一阶段，使用者图解式地输入群布局信息。支架和冷却器位置是连同每个支架的功率和每个冷却器的气流一起定义的。C如果适用的NN模型是可用的，附加信息可能被键入，以便进一步描述周围房间环境)。空气比是基于指定的布局计算的。在第二阶段，支架和冷却器信息被转化为每个插槽处的有效功率，对于支架为正值，对于冷却器为负^直。而且，这些输入数值进一步变成换算的。然后，换算的输入lt值^皮乘以4lr入层和隐藏层之间的连接一又。由此产生的教f直相加并JU吏用(S形)激活函数处理。由此产生的数值乘以隐藏层和输出层之间的权，并且在相加之后用(S形)激活函数处理和换算回去，以便给出神经网络CI值。最后，插槽处的CI值就真实的对象宽度计算平均值，产生最后的CI值。上述范例处理定义明确的支架群，而且只有CI值是预测的。然而，NN才莫型也能为了处理其它应用禾呈序和预测其它与凄t:悟中心相关的冷却性能衡量标准(例如，再循环指数(RI)、供热指数(SHI)和回热指数(RHI)，支架冷却指数(RCI)或，直接地，设备入口温度)而经受训练。因为NN计算禾呈序的计算是非常快的，所以它^皮用于一些实施方案作为可以构成优化功能基础的"冷却预测引擎"。在本发明的实施方案中，除了使用衡量标准捕获指数和总逸失功率表征支架群的冷却性能之外，在热过道中空气到冷却器的返回温度可能用来表征和优化群的性能。当PDA-CFD的计算程序用来确定捕获指凄t的时4美，返回温度是作为分析的一部^f分计算的而且可用作输出。当返回温度不被直接计算的时候，它们可以依照现在将描述的本发明的一个实施方案基于CI值估计。在返回温度计算程序中，对所有的冷却器平均的返回温度是首先基于控制冷却器捕获的支架气流数量的已知CI值估计的LX+(1H(22)其中Teave=全程平均冷却器返回温度Tamb=环境温度<formula>formulaseeoriginaldocumentpage53</formula>直接来自支架的冷却器气流分数。(0<|3<1)7;:=^-=平均的支架用尽温度<formula>formulaseeoriginaldocumentpage53</formula>=冷却器凄丈在一些实施方案中，全程平均冷却器返回温度可以用作群中每个冷却器的返回温度的估计值。然而，任何个别冷却器都可能有低于或高于这个主要以CI和紧靠感兴趣的冷却器的支架排气温度为基础的平均值的返回温度。在至少一些实施方案中，个别冷却器的返回温度是基于下面的模型估计的。在这种方法中总策略是首先在不考虑正确的绝对温度的情况下解释逐个冷却器的返回温度变化，然后这样依比例确定所有的H值，以致返回温度与前面讨i仑过的全禾呈平均^直一致。任何冷却器的返回温度能依照下式估计<formula>formulaseeoriginaldocumentpage53</formula>其中&是来自支架i的气流被冷却器j捕获的分数。因为只有CI是用计算程序(而非fy)估计的，逐个冷却器估计返回温度变化的主要工作是以经验为主估计fy。关于fij我们知道下列各项fy应该随着冷却器气流QCj增加而增加fij应该随着Q、增加而减少0《f\j<CIiFij随着支架和冷却器之间的3巨离Ax逐渐增加而减少该计算禾呈序所用的fij的下列经-验估计7>式满足上述条件A=C/,e^、其中|>e=1，oc是凭经验(通常借助把才莫型预测结果与对应的CFD预测结果进行比较)确定的常数，而且对于多种典型的设计参数是固定的。Ax是作为从支架排气中心到冷却器抽取物中心的距离对所有的支架-冷却器对(要么在同一排中要么在对置排中)计算的。一旦fy^皮计算出来，冷却器返回温度就可以依据等式(23)计算。最后，所有的冷却器返回温度都基于全程平均返回温度依比例确定其中Tcave是在前一段中讨论的全程平均返回温度而(TC,)未测量是基于未换算的1^值计算的平均冷却器返回温度。在本发明的实施方案中，返回温度能用来确定群中所用的冷却器的能力，该能力强烈地取决于这个数量。精确估计冷却器能力的能力本身又允许精确预测满足可能包括提供冷却冗余度的设计目标所需要的冷却器数。然后，该返回温度以及CI预测结果可能影响人工或通过优化算法确定的布局i殳计。在本发明的实施方案中，除了确定支架群的冷却特性之外，优化冷却性能也是4、人想要的和可能的。优化的范例包括1)假定物理空间限制和冷却和功率冗余度目标，确定IT设备支架的最佳布局。这可能包括确定实现特定目标所需要的冷却器、UPS、PDU和其它配电i殳备的tt目，然后就一个或多个i殳计目标(例如，爿夺总逸失功率减到最少)而"i仑确定所有这种"i殳备的最佳布局。2)通过逐渐减少一个或多个冷却器的气流直到所有的支架都恰好达到CI设计阈值将指定的设备群所需要的冷却气流的数量减到最少。3)重新分配指定设备群的支架热负荷，以便，举例来说，将总逸失功率减到最少同时满足所有支架的最小CI需求。这个范例适用于服务器虚拟化(virtualization),在这种情况下移动计算机工作量并因此移动热量是可能的。4)识别就总逸失功率或其它设计目标而论安力文附加热负荷(例如安装服务器)的最佳位置。在至少一些实施方案中，nn计算程序的计算是非常快的，而且该NN计算禾呈序是作为构成优化功能基础的冷却预测引擎佳l用的。然而，在其它的实施方案中，在此描述的其它计算禾呈序也可能用于伏Jt程-序。在一个实施方案中，该NN工具与商业的4尤化工具结合。在一个实施方案中，该优化工具^f吏用遗传算法而且可能是4吏用，举例井ti兌，/人PalisadeCorporationofIthaca，NY购买的风险优化工具(RiskOptimizer)实现的，以1更产生在若干可能的群布局当中自动推荐最佳群布局的整合工具。举例来it,考虑4巴i殳备在图lla和lib所示的群中重新安4非成最佳布局的问题，即将总逸失功率减到最少的布局受制于所有支架的CI大于85%的限制。图12a和图12b展示由此产生的优化安排和从PDA-CFD计算的数值以便比较。针对图lla的对称布局确定最佳布局是比较简单的。然而，诸如图llb之类的群布局由于大量可能的独特安排引起较大的挑战。对于这些问题，优化工具与NN才莫型一起组成特别有1"介值的工具。这个组合工具也能帮助应付其它复杂的数据中心设计挑战，例如，确定能安装在受制于特定的冷却需求或实现指定的冷却目标所需要的额外的冷却量的群中的最大附加热负荷(设备)。用于实施方案的优化工具也能用来与冷却设备组合优化数据中心布局的配电设备，以便从功率和冷却的角度优化布局和-提供所需要的冗余度水平。在前面讨i仑过的神经网络计算禾呈序中，神经网结^莫型是为有各种不同的布局和长度的支架群研发的。在至少一个实施方案中，神经网乡各分析包括0.5英尺的群切片或插槽。在一个实施方案中，神经网全各计算禾t序是这样配置的，以致不为这些群研发特定的^^莫型就能分析长(例如，大于30英尺)的群。在长过道里，支架或冷却器的影响力随着3巨离逐渐增加逐渐减少，而且在某个3巨离，支架和冷却器的影响力变得微不足道，因此在神经网络分析中不需要考虑。经验的分析已经发现在15英尺的距离之后，在典型的群中，插槽^:此不相互影响。在这个实施方案中，神经网络计算对于长度达到30英尺的群是依照前面的描述完成的。对于大于30英尺的群，插槽位置的CI值是基于插槽在30英尺跨度中的影响计算的。作为范例，对于34英尺长的群，分析可能/人群的左角第一排开始。当假定没有来自与那4英尺长度相对应的插槽对群的极右边的影响的时候，CI值是针对覆盖最初的15英尺长度的插槽确定的并且是彷佛针对30英尺长的群计算的。中部插槽(在最初的15英尺之后)的CI值是通过考虑在相应插槽的左右两边最初的15英尺3巨离计算的。类似地，对称性用来计算/人群的另一端开始的CI值。依照本发明的各种不同的实施方案可以在前面讨i仑的一个或多个计算才几系统上实jE见。举例来i兌，包含在it匕描述的计算和分析工具的数据管理应用程序可以在单一的计算机系统或多样的计算木L系统中实现。这些计算才几系统可能是，举例来i兌，通用型计算木L,例如，以英特尔奔腾(IntelPentium)型处理器、摩托罗^立PowerPC、SunUltraSPARC,Hewlett-PackardPA-RISC处理器或^H可其它类型的处理器为基础的那些。举例来说，本发明的各个方面可能是作为在通用型计算机系统900(例如，图13所示的那种)中运行的专用软件实现的。计算机系统900可能包括与一个或多个存储器装置904(例如，磁盘机，存储器或其它用来储存数据的装置)连接的处理器903。存储器904通常用于在计算机系统900操作期间储存程序和数据。计算机系统900也可能包括提供额外储存能力的储存系统906。计算机系统900的组成部分可能借助互连才几制905连4妻起来，该互连才几制可能包括一条或多条总线(例如，集成在同一才几器内的各个组成部分之间)和/或网络(例如，驻留在分开的个别机器上的各个组成部分之间)。互连木L制905使通信(例如，数据、指令)能够在系统900的系统组成部分之间交换。计算才几系统900还包括一个或多个输入装置902(例如，4建盘、鼠标、^艮踪J求、话筒、触^莫屏)和一个或多个IIT出装置907(例如，打印装置、显示屏、喇叭)。除此之外，计算4几系统900可能包含一个或多个(作为互连机制905的补充或替代品)4巴计算4几系统卯O接到通信网络上的接口(未展示)。图14更详细地展示的4诸存系统906通常包^"上面4诸存信号的计算机易读写的非易失性记录媒体911,其中所述信号定义为了实现与在此描述的实施方案相关耳关的一种或多种功能要处理器运行的-呈序或4诸存在J某体911之中或之上要用禾呈序处理的4言息。该媒体可能是，举例来说，磁盘或快速存储器。通常，在操作中，处理器引起数据从非易失性记录媒体911读到另一个存储器912之中，后者考虑到处理器存取信息的速度比纟某体911快。这个存储器912通常是易失性的随机存取存储器，例如，动态随机存取存储器(DRAM)或静态存储器(SRAM)。它可能位于储存系统906(如图所示)中或位于存储器系统904中。处理器903通常在集成电^各存^f诸器904、912里面4喿纵数据，然后，在完成处理之后把数据复制到媒体911上。用来管理数据在媒体911和集成电路存储器元件904、912之间移动的多种机制是已知的，而且本发明不局限于此。本发明不局限于特定的存储器系统904或斗渚存系统906。计算机系统可能包括专门编程的专用硬件，举例来说，特定用途集成电路(ASIC)。本发明的各个方面可能是在软件、硬件、固4牛或它们的任-^f可i!L合中实J见的。A匕外，这才羊的方法、4亍为、系统，系统元素和其组成部分可能是作为上述计算才几系统的零部4牛或作为独立的元器件实现的。虽然计算机系统卯O是作为能在它上面实践本发明的各个方面的一种计算机系统类型的范例展示的，但是人们应该领会到本发明的各个方面不局限于在图13所示的计算机系统上实现。本发明的各个方面可以在一个或多个有不同的体系结构或图13所示的组成部分的计算才几上实践。此外，在本发明实施方案的功能或程序在此(或在权利要求书中)一皮描述为在处理器或控制器上完成的情况下，这样的描述倾向于包括4吏用不止一个处理器或控制器实现该功能的系统。计算机系统900可能是可用高级计算才几编程语言编程的通用型计算机系统。计算机系统900也可能是用专门编程的专用硬件实现的。在计算才几系统900中，处理器903通常是市场上买^寻到的处理器，例如，可^UnteH^司得到的众所周知的奔腾(Pentium)级处理器。许多其它处理器是可用的。这才羊的处理器通常运4亍才喿作系统，该操作系统可能是，举例来说，可从微软公司得到的Wind()ws95、Windows98、WindowsNT，Windows2000(WindowsMe)或WindowsXP^喿作系统，可/人苹果电脑(AppleComputer)4寻到的MACOSSystemX才喿4乍系统，可,人SunMicrosystems^寻到的Solaris4喿作系统或可/人各种不同的来源-彈到的UNIX操作系统。许多其它才喿作系统可能,皮使用。处J里器和才喿作系统一起定义用高》及编禾呈i吾言编写应用#呈序的计算机平台。人们应该理解本发明的实施方案不局限于特定的计算机系统平台、处理器、操作系统或网络。另外，本发明不局限于特定的编程语言或计算机系统，这对于熟悉这项技术的人应该是明显的。此外，人们应该4页会到其它适当的编禾呈i吾言和其它适当的计算机系统也可能被使用。该计算才几系统的一个或多个部分可能分布在与通4言网全备津禺合的一个或多个计算机系统上。举例来i兌，实现凄t据中心扩建或设计功能的计算才几系统可能位于远离监一见和管理凄史据中心的各个组成部分的系统管理者的地方。这些计算才几系统也可能是通用型计算机系统。举例来说，本发明的各个方面可能分布在配置成为一个或多个客户计算机提供服务(例如，服务器)或作为分布式系统的一部4分完成全部4壬务的一个或多个计算才几系统当中。举例来说，本发明的各个方面可能是在客户月良务器或多层系统(multi-tiersystem)上实现的，其中多层系统包4舌分布在一个或多个服务器系统当中依照本发明的各种实施方案实现各种不同的功能的组成部分。这些组成部分可能是4吏用通4言协"i义(例如，TCP/IP)在通信网络(例如，英特网)上传送的可执行代码、中间代码(例如，IL)或解释代码(例如，爪哇)。举例来说，一个或多个凄t据库川l务器可能用来〗诸存用于i殳计布局的装置^t据，而且一个或多个月良务器可能用来有,丈地完成与本发明的实施方案相关联的冷却计算。人们应该领会到本发明不局限于在任^r特定的系统或系统群体上执行。同时，人们应该领会到本发明不局限于任何特定的分布体系结构，网络或通信协议。本发明的各种实施方案可能是使用面向对象的编程语言(例^口，SmallTalk,Java、C++、Ada或C弁(C-Sharp))编禾呈的。其它面向对象的编程语言也可能纟皮<吏用。作为替代，可能^吏用功能编程语言、脚本编程语言和/或逻辑编程语言。本发明的各个方面可能是在非编程环境中实现的(例如，以HTML、XML或其它格式创造的文件在浏览器程序的窗口中看的时4美呈递图形用户界面(GUI)的各个方面或实现其它功能)。本发明的各个方面可能是作为编程或非编程元素或其任何组合实现的。上述系统和方法的实施方案通常是为用于有4艮多^:备支架的比较大的凄t据中心而描述的，然而，本发明的实施方案也可以用于较小的数据中心和不同于数据中心的设施。此夕卜，依照前面的讨-论，本发明的实施方案可以用于有架空地4反的"i殳施和没有架空地纟反的i殳施。在前面讨i仑过的本发明的实施方案中，分析结果可以一皮描述为是实时地或近乎实时地纟是供的。依照熟悉这项纟支术的人的理解，术语"实时"的〗吏用不意味着暗示结果是立即可得的，而是能很快地得到的从而给设计者在短时段内(例如，大约数分钟)尝试若千不同设计的能力。至此已描述了这项发明的至少一个实施方案的若干方面，人们将领会到各种不同的变更、修正和改进对于熟悉这项技术的人将很容易发生。这样的变更、修正和改进倾向于成为这份揭示的一部^分，并且倾向于在本发明的精神和范围之内。因此，前面的描述和附图<又<又是作为范例。权利要求1.一种确定数据中心冷却特性的方法，该方法包括接收涉及数据中心中设备的配置的数据；识别该设备配置的支架群，而且针对每个支架群确定该支架群是否是热过道群或是冷过道群；以及以那至少一个支架群是热过道群或冷过道群的识别为基础确定至少一个支架群的至少一个设备支架的捕获指数。2.根据权利要求l的方法，其中接收数据进一步包括接收涉及与设备相关联的气流和功率的信息。3.根据权利要求2的方法，其中与气流有关的信息包括那至少一个支架群可用的冷却空气的气流。4.根据权利要求3的方法，其中与气流有关的信息包括冷却空气的温度。5.根据权利要求2的方法，其中与气流有关的信息包括冷却器抽走的支架排》文热风的气流。6.根据权利要求5的方法，其中与气流有关的信息包括支架热空气的排气温度。7.才艮据4又利要求1的方法，其中支架群包括至少一个热过道群。8.根据权利要求1的方法，其中支架群包括至少一个冷过道群。9.根据权利要求l的方法，进一步包括选择选定的计算模型以用于根据设备配置的至少一部分确定捕获指数以及使用该选定的计算模型计算该捕获指数。10.根据权利要求9的方法，其中选定的计算模型是代数模型。11.根据权利要求10的方法，其中代数模型以在支架处总捕获气流与总供应气流之比为基础计算热过道群中支架的捕获指数，其中总捕获气流是基于在热过道群中所有冷却器的气流和从冷却器到支架的水平距离计算的，而总供应气流是基于该支架的气;危、相邻支架的气;危和相邻支架离开该支架的水平距离计算的。12.根据权利要求11的方法，其中总供应气流和总捕获气流是使用给该支架对面的成排支架的计算气流加权的耦合系数进一步计算的。13.根据权利要求10的方法，其中代数模型基于在该支架处总供应气流与总捕获气流之比计算有架空地^反的冷过道群的支架的捕获指数，其中总捕获气流是基于该支架的气流、相邻支架的气流和相邻支架离开该支架的水平距离计算的，其中总供应气流是基于在该支架处与架空地才反的地才反石争的气流相关耳关的供应气流和地4反石争离开该支架的几<可学i巨离计算的。14.根据权利要求13的方法，其中总捕获气流是使用耦合系数进一步计算的以^_给该支架对面的一排支架的计算气流加权。15.根据权利要求10的方法，其中代数模型基于在该支架处总供应气流与总捕获气流之比计算有架空地才反和至少一个冷却器的冷过道群中的支架的捕获指数，其中总捕获气流是基于该支架的气;危、相邻支架的气;危和相邻支架离开该支架的水平距离计算的，而总供应气流是基于(i)在该支架处与架空地才反的地才反石争的气流和i也一反石争离开该支架的几4可学^巨离有关的供应气流和(2)在冷过道群中冷却器的气流、冷却器的气流路径和冷却器离开该支架的水平距离计算的。16.根据权利要求9的方法，其中选定的计算模型是流体动力学计算模型。17.根据权利要求9的方法，其中选定的计算模型是神经网络模型。18.才艮据沐又利要求9的方法，其中选定的计算才莫型是PDA-CFD模型。19.根据权利要求l的方法，其中数据中心包括安排在一排设备支架中的至少一个4亍内冷却单元，而且该方法进一步包4舌基于与该行内冷却单元相关联的群内每个支架的捕获指数确定回到那至少一个4亍内冷却单元的空气的温度。20.根据权利要求l的方法，进一步包括确定至少一个支架群的总逸失功率和提供总逸失功率的指示。21.根据权利要求1的方法，进一步包括将捕获指数与阈值进行比较和提供捕获指数是否在该阈值以下的指示。22.根据权利要求21的方法，进一步包括基于那至少一个群的支架有小于阔值的捕获指数的指示优化那至少一个群的布局并4是供优化的布局图。23.—种计算机易读媒体，该媒体具有在其上面储存的指令序列，指令序列包括将导致处理器完成下列任务的指令接收与数据中'"、的设备配置有关的数据；识别该i殳备配置的支架群，并且4十对每个支架群确定该支架群究竟是热过道群还是冷过道群；以及以确i人那至少一个支架群为热过道群或冷过道群为基础确定至少一个支架群的至少一个设备支架的捕获指数。24.根据权利要求23的计算机易读々某体，其中指令序列进一步包括指令以将导致处理器接收涉及与设备相关联的气流和功率的^[言息。25.根据权利要求23的计算机易读媒体，其中指令序列进一步包括将导致处理器以那至少一个支架群可利用的冷却空气气流为基础确定捕获指数的指令。26.根据权利要求25的计算机易读媒体，其中指令序列进一步包括将导致处理器以冷却空气的温度为基础确定捕获指数的指令。27.根据权利要求23的计算机易读媒体，其中指令序列进一步包括将导致处理器以冷却器抽走支架排放热风的气流为基础确定捕获指数的指令。28.根据权利要求27的计算机易读々某体，其中指令序列进一步包括将导致处理器以支架排;改热风的温度为基础确定捕获指数的指令。29.根据权利要求23的计算机易读々某体，其中指令序列进一步包括指令以将导致处理器确定有行内冷却器的热过道群的至少一个支架的捕获指数。30.根据权利要求23的计算机易读媒体，其中指令序列进一步包括指令以将导致处理器确定一个4妄受来自架空地4反的多孔地板砖的冷却空气的冷过道群的至少一个支架的捕获指<>数。31.根据权利要求23的计算机易读々某体，其中凄t据中心包括安排在一排i殳备支架中的至少一个4亍内冷却单元，而且指令序列进一步包括指令以将导致处理器基于在与该行内冷却单元相关联的群之内每个支架的捕获指数确定返回那至少一个4亍内冷却单元的空气的温度。32.根据权利要求23的计算机易读媒体，其中指令序列进一步包括将导致处理器确定至少一个支架群的总逸失功率并提供总逸失功率指示的指令。33.根据权利要求23的计算机易读媒体，其中指令序列进一步包括将导致处理器把捕获指数与阈值进行比较并提供捕获指数是否在阈值以下的指示的指令。34.根据权利要求33的计算机易读媒体，其中指令序列进一步包括将导致处理器基于至少一个群的支架有小于阈值的捕获指凄史的指示优化至少一个群的布局并且才是供优化布局图的指令。35.—种#:据中心管理系统，其中包4舌储存数据的存储器；以及控制器，该控制器与存储器耦合并且被配置用以接收涉及数据中心设备配置的数据；识别该i殳备配置的支架群，并JU十对每个支架群确定该支架群究竟是热过道群还是冷过道群；以及以确认那至少一个支架群为热过道群或冷过道群的为基础确定至少一个支架群的至少一个设备支架的捕获指数。36.根据权利要求35的数据中心管理系统，其中控制器被进一步配置成接收涉及与设备相关联的气流和功率的信息。37.根据权利要求35的数据中心管理系统，其中控制器被进一步配置成以那至少一个支架群可利用的冷却空气气流为基础确定捕获指数。38.根据权利要求37的数据中心管理系统，其中控制器被进一步配置成以冷却空气的温度为基础确定捕获指数。39.根据权利要求35的数据中心管理系统，其中控制器被进一步配置成以冷却器抽走支架排;改热风的气流为基础确定捕获指数。40.根据权利要求39的数据中心管理系统，其中控制器被进一步配置成以支架排放热风的温度为基础确定捕获指数。41.根据权利要求35的数据中心管理系统，其中控制器被进一步配置成确定有行内冷却器的热过道群的至少一个支架的捕获指数。42.根据权利要求35的数据中心管理系统，其中控制器被进一步配置成确定一个"t姿收来自架空地^反的多孔地4反石争的冷却空气的冷过道群的至少一个支架的捕获指凄t。43.根据权利要求35的数据中心管理系统，其中控制器被进一步配置成以群内与行内冷却单元相关联的每个支架的捕获指数为基础确定返回至少一个行内冷却单元的空气的温度。44.根据权利要求35的数据中心管理系统，其中控制器被进一步配置成确定至少一个支架群的总逸失功率并且提供总逸失功率的指示。45.根据权利要求35的数据中心管理系统，其中控制器被进一步配置成把捕获指数与阈值进行比较并且提供捕获指数是否低于阔值的指示。46.根据权利要求45的数据中心管理系统，其中控制器被进一步配置成以至少一个群的支架有小于阈值的捕获指数的指示为基础优化少一个群的布局并且纟是供优化的布局图。47.根据权利要求35的数据中心管理系统，进一步包括与控制器耦合的图解式输出装置，而且控制器4皮配置成把至少一个支架群的布局的图解式输出提供给图解式输出装置。全文摘要本发明的各个方面指向用来设计和分析数据中心的系统和方法。一个方面指向确定数据中心的冷却特性的方法。该方法包括接收与数据中心的设备配置有关的数据，识别设备配置的支架群，和确定至少一个支架群的至少一个设备支架的捕获指数。文档编号H05K7/20GK101589656SQ200880002857公开日2009年11月25日申请日期2008年1月24日优先权日2007年1月24日发明者J·W·范吉尔德,S·K·沙瑞瓦斯塔瓦,张轩杭申请人:美国能量变换公司