数据中心的低温储能可以从冷却获取吗?

简介:

数据中心的低温储能是一个伟大的想法,但自从四年前提出之后,似乎并没有什么进展。然而日前,这个想法再次得到了人们的关注。

液态气体是储存能量的一种方式。气体可以保存在绝缘气缸中,直到需要时释放。而当其释放时,就会膨胀和蒸发,就可以驱动涡轮机,并产生机械能或电能。

这种技术是合理可行的的,英国自学成才的工程师彼得·迪尔曼40年前通过这种原理设计的发动机可以驱动汽车运行。其缺点是遵循波义耳(Boyle)定律,因为如果想让膨胀的气体变得更冷,将会有大量的能量以这种方式损失。

多年来,迪尔曼公司一直致力于能源和冷却都能兼顾的应用。它使电机驱动冷藏车,并同时冷却卡车。基本上,这些系统可以替代需要制冷设置中的柴油发动机。

迪尔曼公司与马来西亚一家电力和散热的初创厂商合作,进军数据中心,而数据中心部署了备用电源的柴油发电机,并需要去除热量。

该公司表示,现在得出任何结论还为时过早,但已经看到一些必须解决的问题。

首先,数据中心需要可靠稳定的电力和冷却能力。而在服务器运行时一直需要冷却,但在大多数情况下,除了炎热的天气,采用自然冷却就足够了。同时,数据中心的柴油发电机几乎从不运行,其主要用于备份。

迪尔曼公司合作伙伴是一家初创企业,其产品仍处于早期阶段。而在GDC网站上非常明确的一点是,该公司的Eco2系统使用浸没液体冷却技术。

这种性质的液体冷却技术的主要优点是消除了对其它类型冷却能力的需要。实际上,冷却流体最终的可用的温度下包含热量,因此采用冷却,实际上是一种浪费。

因此,迪尔曼公司的发动机最终可能很少运行,而其冷却对于其特定的合作伙伴可能是多余的。

迪尔曼公司表示,这个项目有很多角度可供探索,现在的问题是考虑如何使用这些技术实现互利。

本文转自d1net(转载)

相关文章
|
机器学习/深度学习 存储 传感器
利用机器学习优化数据中心冷却系统
【5月更文挑战第30天】 在数据中心的运行中,冷却系统的能效对整体运营成本有着显著的影响。随着人工智能技术的进步,特别是机器学习(ML)的发展,出现了新的机会来优化数据中心的能源使用效率。本文将探讨如何通过机器学习模型预测数据中心的热负荷,并据此动态调整冷却策略,以实现能耗最小化。我们将介绍所采用的数据集、预处理方法、模型选择、训练过程以及最终实施的策略。结果表明,基于机器学习的预测系统能够有效降低数据中心的能源消耗,并为可持续运营提供支持。
|
机器学习/深度学习 监控 算法
利用机器学习优化数据中心冷却系统
【5月更文挑战第30天】在数据中心的运营成本中,冷却系统占据了相当一部分。为了提高能效和降低成本,本文提出了一种基于机器学习的方法来优化数据中心的冷却系统。通过对大量历史数据的分析和挖掘,我们设计了一个预测模型,用于实时监控和调整数据中心的温度。实验结果表明,该方法可以有效降低能耗,提高数据中心的运行效率。
|
机器学习/深度学习 算法 数据中心
利用机器学习优化数据中心冷却系统
【5月更文挑战第29天】 在数据中心的运营成本中,冷却系统占据了显著的比重。随着能源价格的不断攀升以及可持续发展的需求日益增加,开发高效、节能的冷却技术变得至关重要。本文将探讨如何应用机器学习算法来优化数据中心的冷却系统性能。通过对历史温度和负载数据的分析,我们训练了一个预测模型来动态调整冷却需求,实现按需冷却。结果显示,使用机器学习方法可以有效减少能耗,同时保持适宜的操作环境。
|
存储 大数据 数据中心
探索现代数据中心的冷却革新
【5月更文挑战第29天】在信息技术不断进步的今天,数据中心作为计算和存储的核心枢纽,其稳定性与效率至关重要。随着处理能力的提升,散热问题日益凸显,成为限制数据中心性能的关键因素之一。本文将深入探讨现代数据中心面临的热管理挑战,并分享一系列前沿的冷却技术与实践,旨在为构建更为高效、环保的计算环境提供参考。
|
机器学习/深度学习 数据采集 存储
提升数据中心能效:采用机器学习优化冷却系统
【5月更文挑战第28天】在数据中心的运营成本中,冷却系统的能源消耗占据了显著比例。随着能源价格的不断上涨和可持续发展的需求日益增长,如何降低这一开支成为业界关注的焦点。本文将探讨利用机器学习技术对数据中心冷却系统进行优化的方法。通过分析历史数据和实时监控,机器学习模型能够预测冷却需求并动态调整系统设置,以实现最佳的能效比。这种方法不仅能减少能源消耗,还能提高系统的可靠性和稳定性。
|
机器学习/深度学习 敏捷开发 测试技术
深入理解自动化测试:框架选择与实践挑战利用机器学习技术优化数据中心冷却系统
【5月更文挑战第27天】 在现代软件开发周期中,自动化测试已成为确保产品质量和加快市场投放的关键步骤。本文深入探讨了自动化测试的框架选择问题,并剖析了实施过程中面临的挑战及其解决方案。通过比较不同测试框架的特点,我们旨在为读者提供一套明确的指导原则,帮助他们根据项目需求做出恰当的技术决策。同时,文中还分享了实际案例和最佳实践,以期帮助开发团队克服实施自动化测试时可能遇到的障碍。
|
机器学习/深度学习 传感器 监控
利用机器学习优化数据中心冷却系统
【5月更文挑战第27天】 随着数据中心能耗的不断攀升,尤其是冷却系统的能源消耗占据了相当一部分比例,如何通过智能化手段提高冷却效率成为行业关注焦点。本文提出了一种基于机器学习技术的数据中心冷却系统优化方案,通过实时监控和数据分析,动态调整冷却策略,以达到节能减排的目的。实验结果表明,该方案能有效降低数据中心的PUE值(功率使用效能比),为绿色计算提供可行的技术路径。
|
存储 大数据 数据中心
提升数据中心能效的先进冷却技术
【5月更文挑战第27天】 在信息技术不断进步的今天,数据中心作为计算和存储的核心枢纽,其能源效率已成为评价其可持续性的关键指标。本文将探讨当前数据中心面临的热管理挑战,并展示一系列创新的冷却技术解决方案,旨在提高数据中心的能效,同时确保系统的稳定性和可靠性。通过对比传统冷却方法和新兴技术,我们将分析各种方案的优势、局限性以及实施难度,为数据中心运营者提供科学的决策参考。
|
人工智能 监控 物联网
探索现代数据中心的冷却技术
【5月更文挑战第27天】 在信息技术迅猛发展的今天,数据中心作为信息处理的核心设施,其稳定性和效率至关重要。而随着计算能力的提升,数据中心面临的一个重大挑战便是散热问题。本文将深入探讨现代数据中心冷却技术的进展,包括传统的空气冷却系统、水冷系统,以及新兴的相变材料和热管技术。通过对不同冷却方式的效率、成本及实施难度的分析,旨在为读者提供一份关于数据中心散热优化的参考指南。
302 4
|
存储 大数据 数据处理
探索现代数据中心的冷却技术
【5月更文挑战第25天】 在信息技术迅猛发展的今天,数据中心作为其核心基础设施之一,承载了巨大的数据处理需求。随着服务器密度的增加和计算能力的提升,数据中心的能耗问题尤其是冷却系统的能效问题日益凸显。本文将深入探讨现代数据中心所采用的高效冷却技术,包括液冷解决方案、热管技术和环境自适应控制等,旨在为数据中心的绿色节能提供参考和启示。

热门文章

最新文章