数据中心酒窝/凸起强化空气处理机组的流动与换热特性数值模拟¶
数据中心酒窝/凸起强化空气处理机组的流动与换热特性数值模拟
空气处理机组（AHU）是数据中心冷却用换热器。本文开发了详细的酒窝 / 凸起强化 AHU 建模流程，研究了雷诺数在5×10^3至3.53×10^4范围内的机组流动与热力性能，采用椭圆柱形酒窝（ECD）和球形冠酒窝（SCD）实现换热强化，并对比了全通道（EC）与典型单元（TU）两种模拟域。
结果表明，典型单元模拟会导致努塞尔数（Nu）和摩擦系数（f）的预测相对偏差最高分别达 20.53% 和 24.03%，全通道模拟域更可靠。流场分析显示：球形冠酒窝深度越大、椭圆柱形酒窝深度越小，主流越接近 “S” 形弯曲，酒窝 / 凸起壁面附近的 Y 向速度越大，二次流涡旋分布越复杂，壁面速度梯度增加，从而强化换热。同一通道内，酒窝表面的局部对流换热系数小于凸起表面；随着椭圆柱形酒窝深度减小、球形冠酒窝深度增加，面积平均对流换热系数显著提升。
近年来，互联网产业与通信服务业快速发展，作为支撑这些产业的核心基础设施，数据中心也迎来高速增长。2020 年，中国数据中心机架数量已突破 400 万个。数据中心的能源利用效率用能源使用效率（PUE）衡量，定义为数据中心总能耗与 IT 设备总功率的比值。我国现有数据中心 PUE 主要集中在 1.3-1.5 区间，其中 PUE 大于 1.5 的占比达 37%[1]。提升数据中心冷却系统能效以应对行业快速增长，是当前数据中心领域的研究热点之一。
空气处理机组（AHU）是风冷数据中心的关键换热器，机房内被加热的热空气通过与室外冷空气换热实现冷却。当环境空气温度达到需求时，传统数据中心冷却系统中的其他设备（如机械制冷设备）无需工作或仅部分负荷运行，这种冷却技术被称为 “免费冷却”，AHU 的应用可大幅节约电能 [2]。但空气流经 AHU 时，风机、过滤器等设备仍需消耗能量驱动 [2]。为进一步提升换热速率，部分方案在冷空气通道侧采用水蒸发技术 [3-6]，但水资源短缺问题日益凸显，因此数据中心 “零节水耗” 技术成为研究趋势 [7]。在此背景下，研发干工况下提升 AHU 换热性能的技术具有重要意义。
为强化 AHU 这类通道内的空气换热，已开发多种强化结构，酒窝表面 [8] 因换热提升效果显著且压降增幅可控，成为主流类型之一。过去数十年间，研究者对多种酒窝 / 凸起表面进行了研究，以下是相关文献的简要综述：
Shin 等人 [9] 测量了球形酒窝强化通道的换热系数，发现通道高度越小，换热系数和热力性能因子越大；Xie 等人 [10] 对带内置凸起的球形冠酒窝阵列进行数值研究，发现该结构可抑制酒窝腔体上游的回流，在强化换热的同时降低压降；Xie 等人 [11] 研究了不同偏心率的水滴形酒窝与凸起，结果表明，与半球形酒窝相比，流体更易覆盖水滴形表面，并以更高能量冲击其后部；Yang 等人 [12] 在普通酒窝上游增设楔形涡旋发生器，相同泵送功率下性能评估系数（PEC）达 1.3，优于普通酒窝；Zheng 等人 [13] 数值研究了矩形通道内带脊酒窝的效果，发现该结构可显著降低壁面最高温度，提升温度均匀性。
现有研究多聚焦于酒窝 / 凸起壁单侧的热流体特性，而针对双侧酒窝 / 凸起耦合影响的研究较少。这一问题在 AHU 换热器中尤为突出 ——AHU 板厚度约 0.15mm，两侧均存在酒窝 / 凸起结构。相关研究中，Sparrow 等人 [23] 研究了酒窝板与凸起板之间通道的层流特性，将层流状态划分为摩擦主导流、惯性损失主导流及过渡流三类；Fan 等人 [24] 研究了翅片管换热器中椭圆酒窝 / 凸起通道的热力性能，相同泵送功率下，该通道换热可提升 13.8%-30.3%；Pourdel 和 Afouzi 等人 [26] 研究了上下壁凸起强化扁管的流动与换热，发现高雷诺数下凸起阵列可产生强涡旋，促进流体混合，强化换热。
从文献综述可见，多数研究基于典型通道单元 [11-13,15,17,23,24,30,33] 或有限结构阵列的短通道 [9,10,14,18,20-22,25,27,32] 开展，针对换热器长通道的研究极少（目前已知仅 [29]）。当数值模拟采用典型单元或有限酒窝阵列时，常假设流动充分发展，但该假设可能导致较大误差，尤其对于进出口距离短、通道内几何排列周期不足或非周期性布置的换热器。本文聚焦酒窝 / 凸起强化 AHU 的全通道整体换热强化及工程应用。
论文其余部分结构如下：第 2 节提出椭圆柱形酒窝（ECD）和短球形冠酒窝（SCD）强化板，开发 AHU 换热器全板长的详细酒窝 / 凸起强化板建模流程；第 3 节讨论适宜的数值模拟方法与数据处理方法；第 4 节呈现数值结果，对比典型单元（TU）与全通道（EC）模拟域的模拟结果，分析所提酒窝 / 凸起强化 AHU 的流动与热力性能；最后在第 5 节给出结论。
研究团队：王子星博士、陶文铨教授团队
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