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。


本文作者:佚名

来源:51CTO

相关文章
|
5月前
|
机器学习/深度学习 存储 数据采集
利用机器学习优化数据中心冷却系统
【4月更文挑战第26天】 在数据中心管理和运营中,冷却系统的能效是关键成本因素之一。随着能源价格的上涨和对环境可持续性的关注增加,开发智能、高效的冷却策略显得尤为重要。本文将探讨如何应用机器学习(ML)技术来优化数据中心的冷却系统。通过收集和分析温度、湿度、服务器负载等多维数据,我们构建了预测模型来动态调整冷却需求,实现节能并保持最佳的操作条件。实验结果表明,使用ML优化后的冷却系统能够在不牺牲性能的前提下显著降低能耗。
|
5月前
|
存储 传感器 监控
探索现代数据中心的冷却技术革新
【4月更文挑战第23天】 在信息技术迅猛发展的今天,数据中心作为计算和存储的核心枢纽,其稳定性和效率至关重要。然而,随着处理能力的增强,设备发热量急剧上升,有效的冷却方案成为确保数据中心持续运行的关键因素。本文将深入分析当前数据中心面临的热管理挑战,并探讨几种前沿的冷却技术,包括液冷系统、热管技术和环境自适应控制策略。通过比较不同技术的优缺点,我们旨在为数据中心管理者提供实用的冷却解决方案参考。
|
5月前
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 物联网
【专栏】机器学习如何通过预测性维护、负载预测、动态冷却管理和能源效率优化提升数据中心能效
【4月更文挑战第27天】随着信息技术发展,数据中心能耗问题日益突出,占全球电力消耗一定比例。为提高能效,业界探索利用机器学习进行优化。本文讨论了机器学习如何通过预测性维护、负载预测、动态冷却管理和能源效率优化提升数据中心能效。然而,数据质量、模型解释性和规模化扩展是当前挑战。未来,随着技术进步和物联网发展,数据中心能效管理将更智能自动化,机器学习将在实现绿色高效发展中发挥关键作用。
108 5
|
5月前
|
机器学习/深度学习 存储 运维
利用机器学习优化数据中心冷却系统
【5月更文挑战第20天】 在数据中心运营成本中,冷却系统占据了一大块。随着能源价格的上涨和环境保护意识的增强,如何降低数据中心的能耗成为行业关注的重点。本文通过引入机器学习技术来优化数据中心冷却系统,旨在减少不必要的能源消耗,同时保持适宜的操作温度。通过收集历史温度数据、服务器负载信息以及外部气象条件,构建了一个预测模型,该模型能够实时调整冷却策略,实现动态节能。实验结果表明,与传统冷却系统相比,应用机器学习优化后的系统在不影响性能的前提下,能够节约高达20%的能源消耗。
|
5月前
|
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。
|
5月前
|
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。
|
5月前
|
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。
|
5月前
|
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。
|
5月前
|
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。
|
5月前
|
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。