Numerical Analysis to Study the Effect of Control Temperature Location Inside a Datacenter
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Modern HVAC control systems lack any sort of a link between the temperature sensors and thermal fields inside closed environments. Whether it is the CRAHBP or a single-unit HVAC system, temperature sensors are coupled with the return air temperature. This connection causes HVAC systems to continue operating until the return air temperature falls below a value defined by an operator. It results in wastage of electricity, because a significant amount of electricity is used to cool down almost the entire closed environment. With rapid advancements in cloud computing services, the expansion of existing and establishment of new datacenters is expected to grow. A major portion of the total electricity consumption in datacenters is consumed by the HVAC equipment. In this work, through high fidelity numerical simulations, we show that a coupling between HVAC sensors and the temperature field in regions of interest inside datacenters can lead to substantial saving of energy. For this study, we consider a tier-2, localized datacenter. It should be noted that the implementation of the proposed flow control method presented in this research work will result in improvement of the overall efficiency of the HVAC system without any major changes to already existing infrastructures of datacenters. Our CFD simulations predict that implementing the proposed control method reduces the power consumption of cooling equipment in the datacenter by 23%.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».