“干盘管”在高密数据中心的应用前景-孙长青

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孙长青,注册暖通工程师,高级工程师,规划设计部总工程师,IDC单位设计总监等,有多年从事数据中心规划设计、咨询顾问、甲方自建设计部等全过程的实战经验,对数据中心有一定的了解,同时,做过10多个数据中心的Uptime设计认证工作,对国标GB50174及Uptime理论多有感触,对数据中心能评指标、IT负载率、数据中心蓄冷系统等有些了解,对数据中心如何降低PUE也略有经历。经过总结多年来的实战心得,方有此文,以便大家更加了解数据中心等级的核心理念,同时对国情和国际理论间存在的差异有所认识。
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“干盘管”在高密数据中心的应用前景

随着数据中心行业的发展,IT机柜的功率密度越来越高,传统的制冷形式越来越难以满足数据中心的需求。比如传统的精密空调形式,由于受到其尺寸和制冷量的限制,以及架空地板高度的受限,空间利用率不高,无法满足更高功率密度的需求。需要其他的系统形式来满足高密机房的制冷需求。

一、常用的高密数据中心制冷形式
为了满足更高功率密度的制冷要求,继精密空调后,又出现了一些新的制冷形式,比如:
1、背板式制冷
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背板式制冷盘管直接贴附在机柜出风侧,贴近末端制冷,能够布置的盘管数量可以与机柜数等同,可以满足较高机柜密度的要求。但是,盘管贴近机柜的方式,需要消耗机柜风扇的能耗,另外,一旦泄露,后果将极其严重。
2、OCU制冷
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OCU制冷盘管直接放置

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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