数据中心制冷剂的变革蓄势待发

简介:

数据中心领域在制冷系统使用的制冷剂将会发生重大变化,这种变化也会影响着数据中心未来的发展。

众所周知,制冷剂在近十年的发展里,应用在各个领域,从汽车、家用空调再到冰箱,都会看到制冷剂的身影,只是目前使用的制冷剂成分会给臭氧层带来破坏,对全球变暖也有一定影响。因此,在未来,我们将逐步淘汰这一类对有害的制冷剂,不遗余力地寻找更节能,更安全的替代产品。当然,此举需要得到各国政府大力支持与推广。

早在2002年的欧洲、以及最近在北美、亚洲都已禁止使用对臭氧层造成破坏的的化学物质。

在最近即将出台的一份标准中也提到了关于降低制冷剂的中化学物质的排放导致全球变暖的影响。与此同时,在全世界范围内签署了一份关于降低使用制冷剂导致全球变暖的一份协议。

数据中心在空调制冷系统上面临同样的问题,解决之路依旧长路漫漫。

目前数据中心主要使用两种制冷剂,一种是R410A,主要用于小型或中型的数据中心,空调制冷量在300-400KW的,另一种是R134a,主要应用于大型系统。

两者的问题是它们在GWP上具有相对高的评级,GWP值是一种衡量物质产生温室效应的一个指数。虽然这两者物质的潜在替代品具有较低的全球升温潜能值,但它们不是没有自己的问题。

事实上,最环保的制冷剂就是“天然的”,这就意味着它们的成分与人工合成相比必须是纯天然的。最”天然“的成分包含氨,丙烷和二氧化碳,它们每一个成分在GWP上都具有极低的评级。(CO2是测量全球变暖的基准线,CO2在GWP测量表上值为1)。

即使它们GWP值低,这并不意味着它们没有其它问题。丙烷、氨都具有高度的易燃性,氨具有一定的毒性,CO2用在空调制冷系统上并不是十分有效,如果真要转化成制冷剂,这还需要一套相当复杂、昂贵的技术来实现它。这不得不让我们又一次将视线回归到人造制冷剂上,其中R410A,L-41,R32,DR55andDR5正在下一代极具潜力的替代品。

所有这些成分依旧在研发中,问题依然存在。其中最大的问题是,它们都具极低的易燃性,尽管我们的需要的成分是不易燃的。这未必不好,在我们生活中每天都会接触到一些易燃物质,比如油和天然气。当然,用在数据中心的制冷剂首选是不易燃的,从而避免火灾隐患。任何易燃物质都将面临在取得各种机构的批准上花很长的一段时间。各种化学成分以及剂量所用多少依旧研究和测试中,尽管有些是可以用的。因此,在找到适合的替代品之前,数据中心可能在未来一段时间内继续使用R410A制冷剂。

这个消息无疑给R134a的替代品带来前景。替代品有三种:R1234yf,R1234ze以及R1234ze与R134a的混合物(其中一种成分)XP10。R1234yf广泛应用于用于汽车工业,但由于价格高昂不能被广泛推广,况且任何R1234ze、R134a的混合物都不具有很低的GWP值。基于此,R1234ze成为替代R134a最具看好的产品。尽管它不如R134a制冷性能好,可它依旧具有极低的易燃性以及良好的性能。R1234ze的生产成本要比R134a贵30%,从这个三个制冷剂来看,R1234ze还有一段相当长的研发之路要走,不过从产品的价格、安全性、可燃性上以及低GWP值上来看,选择R1234ze是最明智的选择。

对于数据中心而言,使用新成分的制冷剂,多少是有些风险的。基于从安全,节能,环保上来考虑,使用R1234z除了节能,还能改善制冷系统的性能。

(EER:EER=EnergyEfficiencyRatio,即空调器的制冷性能系数,也称能效比,表示空调器的单位功率制冷量。EER值越高,表示空调中蒸发吸收较多的热量或压缩机所耗的电较少,也就是花越少的电费得到更清凉的效果。)

R134a比R1234ze制冷效果好,R1234ze能效比却比R134a高一些。

R1234ze带来的另一个重要的“机会”它可以应用于水温高的、气候温暖的地区。当机组冷冻水温在18,20°C时,是R410A或者R134a允许的最大的的高温应用的电流限制。如图所示,当环境温度在45°或者更高温度时,不允许使用高温工况,R1234ze业已成为数据中心设计温度的最新趋势,即使在过去不可能的国家。

如果我们要迎接气候变化的挑战,并且要实现去年国际巴黎峰会的目标,这种变化将会给我们带来方方面面的变化。

制冷剂变革的速度会比以往更快的到来,让我们拭目以待。



本文出处:畅享网
本文来自云栖社区合作伙伴畅享网,了解相关信息可以关注vsharing.com网站。

目录
相关文章
|
6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。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 存储 监控
利用机器学习技术优化数据中心能效
【7月更文挑战第36天】在数据中心管理和运营中,能源效率已成为关键性能指标之一。随着能源成本的不断上升以及环境保护意识的增强,开发智能化、自动化的解决方案以降低能耗和提高能源利用率变得尤为重要。本文探讨了如何应用机器学习技术对数据中心的能源消耗进行建模、预测和优化,提出了一个基于机器学习的框架来动态调整资源分配和工作负载管理,以达到节能的目的。通过实验验证,该框架能够有效减少数据中心的能耗,同时保持服务质量。
|
6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。
|
6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。
|
6月前
|
机器学习/深度学习 资源调度 监控
利用机器学习技术优化数据中心能效
【5月更文挑战第30天】在数据中心管理和运营中,能源效率的优化是降低运营成本和减少环境影响的关键。本文旨在探讨如何应用机器学习技术来提升数据中心的能源效率。通过对现有数据中心运行数据的深入分析,开发预测性维护模型,以及实施智能资源调度策略,我们可以显著提高数据中心的能效。本研究提出了一种集成机器学习算法的框架,该框架能够实时监控并调整数据中心的能源消耗,确保以最佳性能运行。
|
6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。
|
5月前
|
移动开发 监控 前端开发
基于 HTML5 WebGL 和 VR 技术的 3D 机房数据中心可视化
基于 HTML5 WebGL 和 VR 技术的 3D 机房数据中心可视化
|
6月前
|
存储 传感器 人工智能
探索现代数据中心的冷却技术革新
【5月更文挑战第18天】 在数字化时代,数据中心作为信息处理与存储的核心设施,其稳定性和效能至关重要。随着计算需求的激增,数据中心的冷却系统面临着前所未有的挑战。传统的空调冷却方法不仅耗能巨大,而且效率低下。本文将深入探讨现代数据中心冷却技术的最新进展,包括液冷技术、热管应用、环境辅助设计以及智能化管理等方面,旨在提供一种高效、可持续且经济的解决方案,以应对日益增长的冷却需求。