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Data center – DC17 – Interne

En quelques mots

EOLIOS Ingénierie a fourni un aperçu des conditions thermo-aérauliques des différents phénomènes qui ont lieu dans la salle data center en relation avec les process informatiques et les systèmes de maîtrise climatique.

Projet

Data center – DC17 – Interne

Année

2022

Client

NC

Localisation

Espagne

Typologie

NC

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Description du projet

Comment EOLIOS optimise les data center en utilisant la CFD ?

L’enjeu d’un tel projet étant la maîtrise des phénomènes thermo-aérauliques particuliers induits par la présence d’allées chaudes et d’allées froides, ainsi que l’évaluation de l’efficacité du brassage d’air qui a pour but le refroidissement des servers. Les études CFD ont permis de visualiser les différents phénomènes thermo-aérauliques de différents cas d’arrêt de recycleurs, ce qui à permis l’optimisation des systèmes de traitement CVC.

Le jumeau numérique du datacenter étudié en CFD reprend les volumes d’air, l’ensemble des lignes de servers, les éclairages et la conductivité des matériaux. L’intégralité des systèmes de CVC sont modélisées. Les grilles de diffusion ont été modélisées précisément afin d’obtenir précisément l’écoulement de l’air au sein des différentes allées d’air. La création d’un jumeau numérique très détaillé nous permet de réaliser des calculs d’une grande précision et ainsi d’identifier rapidement des problèmes thermique potentiels.

En analysant ces résultats d’un point de vue global, ou locaux, nous avons été en capacité de proposer des solutions adaptées au différentes problématiques rencontrées.

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Maquette support du jumeaux numérique

Compréhension des phénomènes thermo-aérauliques internes au data center

L’intégralité des servers ont pu être modélisés en CFD. Les recycleurs, les éclairages, les ventilateurs type extraction de calories, les systèmes d’équipement et armoires de puissance électrique sont intégrés précisément à l’étude. La finesse de résolution CFD permet d’obtenir une distribution des températures complexes mais au final très proche des conditions réelles d’usage. Les vitesses et répartitions de température en sortie de recycleurs, ainsi que les vitesses et effets d’échanges thermiques dans les allées chaudes et froides ont pu être captés avec une grande précision.

Ainsi, les premières simulations ont permis de comprendre les principaux phénomènes thermiques inhérents aux datacenters et à leurs systèmes de refroidissement. Comprendre ces phénomènes a permis de rapidement vérifier que l’écoulement ne présentait pas de problématiques particulières. Ainsi, l’utilisation de modèles 3D pendant la phase de recherche a permis d’évaluer la consommation énergétique des différents recycleurs et ainsi de dimensionner leurs apports.

Etude des température - jumeau numérique - data center
Etude de la répartition des températures allées chaudes / allées froides

Recherche de points chauds et scénario extrêmes

Qu'apporte la modélisation numérique des data center durant la phase conception ?

La modélisation numérique des data center permet aux concepteurs de mieux prévoir les performances et le comportement des systèmes et des composants dans le data center. Elle permet également de tester les différentes configurations de matériel et de logiciels pour s’assurer qu’elles fonctionnent correctement et sont optimisées pour un usage spécifique. La modélisation numérique offre également une meilleure compréhension des pratiques actuelles et des tendances futures, ce qui permet aux concepteurs de prendre des décisions éclairées lors du développement des data centers.

Ainsi, la simulation CFD est un outil puissant pour détecter les points chauds en cas d’un scénario extrême (canicule, défaut des systèmes de climatisation…). Elle permet de simuler le comportement des fluides et le mouvement de lair à lintérieur du data center, en prenant en compte des facteurs tels que lemplacement des entrées et des sorties dair, la température et la vitesse de lair ambiant et la configuration et la taille des équipements. En analysant les résultats obtenus, il est possible de rechercher les points chauds d’origine aérauliques, leurs sources et leurs conséquences. 

Qu'apporte la modélisation numérique des data center en conception ?

Les simulations CFD ont permis de représenter les zones de températures en tous points de l’espace et ainsi de connaître précisément la dynamique d’expulsions de l’air chaud ainsi que les zones où la température était plus élevée. Ces études ont mis en évidence que la dynamique thermo-aéraulique permettait un brassage suffisant pour garder les allées chaudes la une températures cible.

Enfin, une étude transitoire a été réaliser dans le but d’évaluer les températures proches des servers lorsqu’une coupure électrique a lieu et que le groupe électrogène se met en marche. Cette étude temporelle permet d’analyser avec précision si lors du temps entre la coupure et la remise en marche des systèmes de ventilation, la température endommage le matériel électronique.

Intégrer la simulation CFD dans son protocole de conception signifie intégrer une équipe de professionnels aux perspectives différentes lors de la recherche de solutions, garantissant ainsi la sécurité et la fiabilité des études.

Etude des vitesses d'air - jumeau numérique - CFD Etude des vitesses d'air - jumeau numérique - CFD - data center
Etude des vitesses d’air selon différents scénarios extrêmes

Synthèse vidéo de l'étude

EOLIOS optimise les data centers en utilisant la CFD (Computational Fluid Dynamics) pour analyser et optimiser le flux dair à lintérieur du centre de données. La CFD permet de simuler les conditions réelles de lenvironnement, en tenant compte des caractéristiques de lespace et de la configuration des équipements, afin determiner les points chauds et les points froids dans le centre de données. En utilisant cette technologie, EOLIOS peut aider les organisations à réduire leurs coûts d’exploitation en améliorant lefficacité et enduisant les risques de surchauffe et defaillance matérielle, ce qui contribue à améliorer la fiabilité des services et à maximiser la disponibilité.

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