Simulation CFD et création du ROM POD

configuration des modèles numériques retenus pour simuler cette installation.

7.2. Simulation CFD et création du ROM POD

Afin de réaliser la simulation complète du centre de calcul, il est tout d’abord nécessaire de

créer le modèle d’ordre réduit de la salle des serveurs. Son rôle est de prédire les champs de

température dans cette zone, en fonction du débit d’air fournit par l’armoire de ventilation 𝑀

_{𝐶𝑅𝐴𝐻}

et de sa température 𝑇

_𝐶𝑂

. Ces deux valeurs sont envoyées par le logiciel TRNSYS lors de la

simulation du fonctionnement des groupes froids.

La première partie du travail consiste donc à réaliser des simulations CFD avec différentes

combinaisons de conditions aux limites 𝑀

_{𝐶𝑅𝐴𝐻}

et 𝑇

_𝐶𝑂

qui servent de Snapshot à la base du modèle

POD. Une fois ce dernier programmé sur le logiciel Matlab, il est intégré à l’environnement

TRNSYS et se comporte comme un Type quelconque. La démarche employée pour sa création est

décrite dans les chapitres suivants.

7.2.1. Détermination des conditions aux limites des Snapshots

Premièrement, les intervalles de température 𝑇

_𝐶𝑂

et de débit 𝑀

_{𝐶𝑅𝐴𝐻}

sont déterminés. Comme

il est très difficile d’appréhender a priori le comportement du système de distribution de la salle des

serveurs, il est nécessaire de faire de nombreuses hypothèses. On considère que la température de

soufflage 𝑇

_𝐶𝑂

, peut varier dans un intervalle de 16°C à 24°C. La première valeur correspond au

minimum autorisé par l’ASHRAE, et la seconde est inférieure de 1 degré au maximum

recommandé [13]. Puis, pour déterminer le débit 𝑀

_{𝐶𝑅𝐴𝐻}

, on considère le SDA comme parfait avec

𝑇

_𝐼𝐼

= 𝑇

_𝐶𝑂

𝑒𝑡 𝑇

_𝐼𝑂

= 𝑇

_𝐶𝐼

. Comme dans le cas du serveur régulé (Chapitre 4), on souhaite obtenir

une température en sortie du matériel informatique de l’ordre de 𝑇

_𝐼𝑂

= 38°𝐶. Finalement, on

applique la formule ci-dessous :

𝑀

_{𝐶𝑅𝐴𝐻}

= ^∑

𝑛=𝑁𝑠𝑒𝑟𝑣

^𝑃

^𝐼𝑇𝑛

𝑛=1

𝜌

_𝑎𝑖𝑟

𝐶𝑝

_𝑎𝑖𝑟

(𝑇

_𝐶𝐼

− 𝑇

_𝐶𝑂

) ^(7.1)

Dans l’équation 7.1, 𝑃

_𝐼𝑇𝑛

désigne la puissance dissipée par le serveur informatique 𝑛, et 𝑁𝑠𝑒𝑟𝑣

est le nombre total d’équipement (32 selon le chapitre 7.1.1). 𝑇

_𝐶𝐼

= 𝑇

_𝐼𝑂

= 38°𝐶, et 𝑇

_𝐶𝑂

= 20°𝐶

correspondant au centre de l’intervalle [16°C - 24°C] dans lequel peut varier cette consigne. Le

résultat fournit une valeur de 𝑀

_{𝐶𝑅𝐴𝐻}

= 5120 𝑚

3

⁄ℎ. A partir de cette valeur, on crée l’intervalle

de variation de 𝑀

_{𝐶𝑅𝐴𝐻}

, avec 𝑀

_{𝐶𝑅𝐴𝐻𝑚𝑎𝑥}

= 1.25 × 𝑀

_{𝐶𝑅𝐴𝐻}

et 𝑀

_{𝐶𝑅𝐴𝐻𝑚𝑖𝑛}

= 0.5 × 𝑀

_{𝐶𝑅𝐴𝐻}

.

Finalement, afin de limiter la taille de la base des Snapshots, il est fait le choix de réaliser 16

simulations, dont les conditions aux limites sont fournies dans le tableau ci dessous:

7 Simulation et optimisation des consommations d’un centre de calcul de 32kW

𝑴

_{𝑪𝑹𝑨𝑯}

6 400 m

3

/h Sim13 Sim14 Sim15 Sim16

5 120 m

3

/h Sim09 Sim10 Sim11 Sim12

4 623 m

3

/h Sim05 Sim06 Sim07 Sim08

3 082 m

3

/h Sim01 Sim02 Sim03 Sim04

16°C 18,67°C 21,33°C 24°C

𝑻

_𝑪𝑶

Tableau 21 : conditions aux limites des simulations composant la base de Snapshots

7.2.2. Paramètres et méthodes numériques des simulations CFD

Pour réaliser les 16 simulations décrites dans le Tableau 21, les méthodes employées sont

similaires à celles de l’étude du datacenter de 240 serveurs (chapitre 3.3). Les simulations sont

réalisées avec le code de calcul Thétis :

Le maillage utilisé est créé à l’aide du logiciel Ecotect Analysis. Une grille 3D de dimensions

60 × 60 × 60, soit 216 000 points, est adaptée à la géométrie de la salle informatique, dont les

dimensions sont rappelées . L’injection d’air froid est réalisée par soufflage au niveau du faux

plancher, et deux grilles d’extraction absorbent l’air chaud au niveau du plafond. La Figure 60

représente le maillage utilisé pour les simulations :

(a) _(b)

Figure 120 : Visualisation du maillage et des conditions aux limites pour des simulations CFD

Les obstacles imperméables représentent les 32 serveurs informatiques arrangés en racks.

7.2.3. Analyse de la convergence des calculs

Comme pour les simulations précédentes, les 16 cas sont simulés avec le code Thétis. Le test

de convergence décrit au chapitre 3.3.3 est appliqué aux températures 𝑇

_𝐼𝐼

, 𝑇

_𝐼𝑂

, 𝑇

_𝐶𝐼

, dans les 16 cas,

mais il ne sert pas de critère d’arrêt, et les simulations se poursuivent jusqu’à 15 000 itérations en

temps. Cependant, pour les 16 cas, les variables observées sont considérées permanentes en

moyenne au bout de 10 000 itérations en temps. Pour les 3 températures 𝑇

_𝐼𝐼

, 𝑇

_𝐼𝑂

, 𝑇

_𝐶𝐼

observées sur

les 16 simulations, les différences obtenues entre les moyennes calculées sur les intervalles

[500s,750s] et [750s,1000s] sont d’un ordre inférieur ou égal à 10

-2

. Les valeurs de 𝑇

_𝐼𝐼

, 𝑇

_𝐼𝑂

, 𝑇

_𝐶𝐼

qui

sont étudiées par la suite sont des moyennes sur l’intervalle [500s,1000s].

7.2 Simulation CFD et création du ROM POD

7.2.4. Analyse des résultats pour la création du ROM POD

L’étude des résultats des simulations numériques dans ce chapitre est différente de celles

réalisées précédemment chapitre 3.3, chapitre 4.7. Il ne s’agit pas de caractériser la performance du

SDA de la salle informatique, mais de déterminer quelles informations doivent être modélisées

dans le ROM POD. En effet le modèle CFD comporte un total 216 000 points sur la grille de

pression/température. Sur chacun de ces nœuds sont calculées une température, une pression, 3

composantes de vitesse, une conductivité turbulente de l’air ; etc. Si l’on souhaite modéliser

l’ensemble des variables citées précédemment pour tous les nœuds, chaque Snapshot comportera

1 296 000 informations. Or, une telle quantité de données, risque de réduire grandement la vitesse

de calcul du modèle POD. D’autre part, la connaissance de toutes les valeurs calculées n’est pas

nécessaire pour piloter le groupe froid. Dans une installation réelle il est bien évidemment

impossible de connaitre les caractéristiques de l’air à chaque endroit de la pièce. Seules les

températures de l’air en quelques points spécifiques sont utiles, et influencent le comportement du

système de refroidissement. Comme nous les avons définies dans le chapitre 7.1.2 qui décrit le

mode de fonctionnement de l’installation, les informations provenant de la salle des serveurs qui

doivent être fournies sont :



La température 𝑇

_𝐶𝐼

de l’air chaud capté au niveau du plafond de la pièce et conditionné

dans l’armoire CRAH. Cette donnée est indispensable pour estimer la quantité d’énergie

qui doit être absorbée de manière à assurer un débit d’air 𝐷

_{𝐶𝑅𝐴𝐻}

à la température 𝑇

_𝐶𝑂

.



Les températures de l’air 𝑇

_𝐼𝐼

à l’entrée de chaque équipement informatique. Ces

informations servent à assurer un bon niveau de sécurité dans l’installation, car le système

de production d’air froid ajuste le débit d’air 𝐷

_{𝐶𝑅𝐴𝐻}

dans la salle, afin de maintenir

l’ensemble des serveurs en dessous d’une température limite.

Les températures 𝑇

_𝐶𝐼

pour les deux grilles d’extraction sont aisément obtenues pour les 16

simulations. Leurs valeurs sont intégrées aux données de chaque Snapshot. Concernant les

températures 𝑇

_𝐼𝐼

, nous choisissons d’extraire le champs de température sur un plan X3X2 dans la

salle informatique, appliquant ainsi la même méthode que Cho et al [21]. Afin de déterminer sa

position, nous observons les résultats du champ de température de 3 simulations selon un plan

X1X2 présenté ci-dessous :

7 Simulation et optimisation des consommations d’un centre de calcul de 32kW

(𝐜)𝑻𝑪𝑶 = 𝟏𝟖. 𝟔𝟕°𝑪 𝑴𝑪𝑹𝑨𝑯 = 𝟓𝟏𝟐𝟎 𝒎𝟑/𝒉 (𝐝)𝑻

_𝑪𝑶

= 𝟐𝟒°𝑪 𝑴𝑪𝑹𝑨𝑯= 𝟔𝟒𝟎𝟎 𝒎𝟑/𝒉

Figure 121 : Visualisation du champ des champs de température dans l’allée froide pour 3 Snapshots

Sur les Figure 121 (a) (c) et (d), les traits en violet représentent les plans X3X2 d’extraction des

températures 𝑇

_𝐼𝐼

pour les serveurs positionnés dans les racks des rangées gauches, tandis que le

trait vert positionne les plans utilisés pour les serveurs des rangées de droite.

En observant les résultats des 3 Snapshots, il apparait que quelles que soient les valeurs de 𝑇

_𝐶𝑂

et de 𝐷

_{𝐶𝑅𝐴𝐻}

, la température de l’air dans l’allée froide possède un aspect uniforme. Ainsi, pour

réduire le volume de données à modéliser, nous ne considèrerons que la température de l’air 𝑇

_𝐼𝐼

à

l’entrée des 32 serveurs. Celles ci peuvent être calculées à partir d’un champ de température

positionné au centre de l’allée froide selon un plan X3X2. La Figure 122, présente les erreurs de

mesure commises en appliquant cette hypothèse pour les 3 simulations de la Figure 121. Pour

chaque cas, le graphe montre les différences de température observées sur un échantillon de 120

valeurs extraites d’une part sur les champs de température selon le plan X3X2 au centre des allées

froides (indice C), d’autre sur des champs moyennant les températures des serveurs des rangées de

gauche et ceux des rangées de droite (indice S) :

Figure 122 : Erreur de calcul de 𝑻

_𝑰𝑰

dans le centre de l’allée froide

D’après la Figure 122, il semblerait que malgré l’apparence uniforme de l’allée froide, visible

sur les représentations graphiques des champs de température, l’extraction des 120 valeurs fait

apparaître des différences numériques. Ainsi le calcul de 𝑇

_𝐼𝐼

, à partir des températures extraites sur

le plan X3X2 du centre de l’allée froide risque de surestimer les valeurs de 0,50°C. Cependant, cette

erreur n’aura que peu d’impact sur le comportement général du datacenter et sur celui du groupe

froid en particulier.Cette hypothèse est donc appliquée et chacun des instantannés du modèle POD.

270 275 280 285 290 295 300 305 310 315 320 325 1 8 _{15 22 29 36 43 50 57 64 71 78 85 92 99} 106 113 120 Ti i [ K] # Mesure S_2560_16 C_2560_16 S_5120_18.67 C_5120_18.67 S_6400_24 C_6400_24

7.3 Configuration du programme TRNSYS

Dans le document Optimisation énergétique du rafraichissement des datacenters (Page 162-166)