这种参数调整是通过数据同化方法完成的

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chandonarani55
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Joined: Thu May 22, 2025 5:31 am

这种参数调整是通过数据同化方法完成的

Post by chandonarani55 »

作为案例研究,我们使用了4DCOOL 项目,该项目是数据中心服务器机房气候的数字孪生。4DCOOL 帮助数据中心的操作员更高效地使用冷却设备。其理念是节省成本并降低碳足迹,这两者都是数据中心的重要 KPI。

操作员使用 4DCOOL 来可视化服务器机房中的当前温度和流量,如果他们发现改进的机会,则运行模拟来探索选项。

4DCOOL 的核心是基于OpenFOAM的CFD模型。该模型的参数会不断调整,以使其与服务器机 最近的手机号码数据 房温度传感器的最新值相匹配。目前,4DCOOL 最重要的参数是服务器的热负荷。这些参数是未知的,因此必须根据测量的温度进行估算。

,本质上是一种优化方法,用于优化给定观测温度的参数值。优化需要大量的模型运行。根据服务器机房的复杂程度,完整模型的计算可能需要长达一小时。考虑到参数的持续更新,这几乎是不可能的。但参数估计实际上并不需要达到完整模型的全部精度。因此,4DCOOL 是模型降阶的理想选择。

我们非常荣幸地得到了Arnold Heemink 教授的大力支持,他在这方面所涉及的技术领域拥有丰富的专业知识;此外,我们还得到了Actiflow(一家专注于 CFD 的公司)以及Kelbij Star和Giovanni Stabile的支持,他们正在为 OpenFOAM 开发侵入式模型降阶方法。向他们致敬。
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