北京某数据中心全年用水量分析

张铭蕾  高云鹏 王正勇

（中国民生银行总行信息科技部，北京 101300）

摘要：介绍了北京某数据中心用水量设计及运行的工程实例，以全年用水量的实测数据为基础进行研究，计算数据中心的水资源使用效率实测值，分别探讨了冷却塔补水量对用水量的影响以及蒸发损失、浓缩倍数、冷却水循环水量、制冷系统自然冷却时间对冷却塔补水的影响，最后给出了在数据中心水资源容量规划、冷却循环水补水系数取值及冷却水补水储存容量估算时的具体建议。

关键词：数据中心用水量水资源使用效率(WUE) 冷却塔补水 自然冷却；

0 引言

随着物联网、云计算、大数据、AI技术的迅速发展，信息技术的不断进步，数据存储及网络数据通信量爆发式增长，国内数据中心的建设规模及能耗维持30％以上的高增长，各类在用数据中心达28.5万个，机架479万个，年耗电1200亿千瓦时，年耗电量约占全社会用电量的2％^[1]。目前大型数据中心的冷源形式多采用水冷冷冻水系统，需要不间断地给冷却塔补水才能维持系统的持续稳定运行，因此水资源的利用问题已经成为数据中心发展的瓶颈，需要合理的利用和规划水资源也是每个数据中心建设过程中必须要考虑的要点。本文通过实际项目案例对某数据中心全年用水量进行分析和计算，为其他大型数据中心用水量设计工作提供参考。

1 工程简介

本工程位于北京市，建筑总面积1.5万㎡，IT服务器容量为6000KW。制冷系统采用水冷冷冻水系统,共设计3台1000RT变频离心冷水机组，2用1备，冷冻水供回水温度：12/18℃，冷却水供回水温度：32/37℃，3台开式横流冷却塔，2用1备，单台冷却塔冷却水处理能力855m³/h，冷却塔按冬季完全自然冷却工况选型，并按夏季极端湿球温度进行校核。制冷系统分为三种运行工况：电制冷模式、部分自然冷却模式、完全自然冷却模式。

2 设计用水量

数据中心生产生活用水通常包括：运维办公生活用水、冷冻水系统定压补水、机房内湿度调节的加湿用水、冷却水系统补水及未预见用水。其中，运维办公生活用水标准为40L/人•d，小时变化系数1.5^[2]。冷冻水系统定压补水根据《工业建筑供暖通风与空气调节设计规范》，补水量按系统水容积的1％考虑。机房内湿度调节的加湿用水按照0.5m³/h考虑。冷却水系统补水按照总冷却循环水量的1.5％考虑。生产生活用水考虑10％的未预见用水量或管网漏水量损失。

表1 用水量汇总表

Tab. 1 Summary of water consumption

根据用水量汇总表可知，数据中心用水量最高的为冷却水系统补水，占整个用水量的82.7％。

3实际运行用水量分析

根据数据中心运行过程中IT服务器的装机数量及实际运行功耗的增长，从1月份到12月份IT服务器运行总功耗从设计值的34%增长到63%。统计实际的用水消耗量，包含所有生产生活用水、冷冻水系统定压补水、机房加湿用水、冷却塔循环水补水及其他补水等，整理得出数据中心运行过程中每月的用水量与IT服务器总功耗对应表如下：

图1用水量与IT服务器总功耗对应表

Fig. 1 The table for water consumption corresponds to the total power consumption of the IT server

由图1可知，IT服务器的总功耗一直持续增加，而数据中心的总用水量趋势为夏季用水量偏高，其他季节用水量相对偏低，可知数据中心的用水量并非随着IT服务器功耗的增加而增长，季节的不同对数据中心用水量有着明显的影响。

根据数据中心的运行工况，制冷系统的节能运行模式取决于室外的湿球温度，而数据中心用水量中最大的影响因素因为冷却塔补水量，因此室外的温湿度环境对数据中心的节能运行工况及系统用水量均有影响。

3.1  数据中心水资源使用效率

数据中心的水资源使用效率通常采用WUE值来表征数据中心单位IT设备用电量下数据中心的耗水量，同时作为数据中心水资源的利用效果的评价标准^[3]：

WUE =数据中心用水量/数据中心IT设备用电量                ①

根据图1的用水量与IT服务器总功耗对应表，可分别计算出数据中心月平均WUE值（单位L/KW·h）为:

表2  月平均WUE值

Tab. 2 Monthly average WUE value

笔者在实际项目中发现，在数据中心规划时期，往往不会通过WUE值与用电量估算市政供水容量，将WUE值转化成用水量与单位IT服务器功耗的对应关系更加简单实用，根据本次实际的WUE值计算为依据，建议与本项目规模相当的数据中心市政供水容量按照单位IT服务器功耗每天平均的用水量指标为0.09m³/日·KW进行估算。

3.2 制冷系统自然冷却工况对冷却塔补水量的影响

调用《中国建筑热环境分析专用气象数据集》软件（中国建筑工业出版社出版）中的参数,北京市月平均湿球温度与数据中心运行过程中月平均WUE值的趋势如下图（为了更好的显示变化趋势，图中的WUE值均放大了10倍）：

图2 月平均湿球温度与月平均WUE值变化趋势图

Fig.2 Monthly average wet bulb temperature and monthly average WUE value change trend chart

通过图2可知，数据中心的月平均WUE值与室外月平均湿球温度变化趋势一致，随着湿球温度的降低，数据中心的用水量也会相应的减少。根据制冷系统节能工况设计时冷却塔的自然冷却转换温度与室外湿球温度的计算关系^[4]：

t_ＰＷ＜t_ＲＷ－DA－t_ＴＲ            ②                               

式中：

t_ＰＷ为部分自然冷却室外空气湿球温度，℃；

t_ＲＷ为冷冻水回水温度，℃；

DA为冷却塔逼近度，℃；

t_ＴＲ为板式换热器温差，℃。

t_ＴＷ＜t_ＳＷ－DA－t_ＴＲ           ③                                                    

式中：

t_ＴＷ为完全自然冷却室外空气湿球温度，℃；

t_ＳＷ为冷冻水供水温度，℃。

可知，自然冷却转换温度取决于室外湿球温度、冷冻水供回水温度、冷却塔逼近度及板式换热器温差。以本项目为例，冬季冷却塔逼近度取5℃，板式换热器温升取2℃，冷冻水供回水温度为12/18℃，按照上述公式，部分自然冷却时室外湿球温度为11℃，完全自然冷却时室外湿球温度为5℃。

若冷却塔逼近度变为4℃或板式换热器温差变为1℃，部分自然冷却及完全自然冷却室外湿球计算温度均可提高1℃，则部分自然冷却时长可增加374h，完全自然冷却时长可增加212h，总的自然冷却时长可增加约24天，不考虑其他用水量组成因素变化的情况下，年平均WUE值可降低约为6.6％。

同时，在电制冷模式、部分自然冷却模式下，因冷水机组运行产生的热量会均会增加冷却水的循环水量，导致冷却塔的处理水流量增加，影响冷却塔的补水量。

3.3  冷却塔补水量

冷却塔的补水量组成主要为冷却水的蒸发损失水量、飘逸损失水量及排污损失水量^[5]，通常分别计算各损失水量的补水系数，再根据冷却水的系统循环水量确定冷却水的补水量。

(1) 蒸发损失

冷却水蒸发损失水量应考虑冷却水与空气的显热交换过程，随着空气干球温度的变化，蒸发水量也随之改变：

P_Z=K×Δt×100％               ④                                              

式中：

P_Z—蒸发损失水率；

K—系数(1/℃），可按表2规定取值；当进冷却塔干球空气温度为中间值时可采用内插法计算；

Δt—冷却塔进、出水的温差（℃）。

表3  系数K

Tab. 3 Coefficient K

(2) 飘逸损失

不同的规范与标准中对冷却塔的飘逸损失水量估算数据各有不同，《全国民用建筑工程设计技术措施—暖通空调·动力》（2009）中规定，飘逸损失宜按生产厂提供数据确定,无资料时可取0.2％～0.3％；《工业循环水冷却设计规范》（GBT50102-2014）中规定，从估算补给水量的角度，冷却塔的风吹总损失按循环水量的0.10％已足够。

(3) 排污损失

由于冷却水在制冷系统运行过程中的不断循环使用，造成各种无机物质和有机物质的浓缩，其次冷却塔常年在室外受到阳光照射、风吹雨淋，受到空气环境的影响不断有灰尘杂物的进入，产生沉积物的附着、设备腐蚀和微生物的滋生，污垢、微生物等均会对冷却塔换热产生的不良影响，降低热转换效率，增加能耗，因此在定期清理冷却塔的同时，还应通过冷却水补水保证冷却水合理的浓缩倍数（通常控制在N＝3～5），浓缩倍数对排污损失的影响关系如下：

P_W＝－P_Y                     ⑤                                                             

式中：

N—浓缩倍数。

(4) 冷却塔总补水系数

P＝P_Z+P_Y+P_W＝P_Z（1+）        ⑥                                                 

(5) 冷却塔补水量

Wz＝W_X·P＝W_X·P_Z（1+）      ⑦                                           

式中：

Wz—冷却塔补水量；

W_X—冷却水循环水量。

通过以上计算过程可知，冷却塔补水量最终的影响因素为冷却水的蒸发损失（P_Z）、浓缩倍数（N）及冷却水系统循环水量（W_X）。

冷却水的蒸发损失主要由冷却塔自身的结构及性能决定，而冷却水的浓缩倍数及冷却水系统循环水量在实际运行过程中与运维人员的水平及系统运行的自动化水平有很大的关系。

4 存在问题及讨论

(1) 目前，与数据中心相关的规范中未对冷却水系统的补水系数具体设计值做出要求，在《实用供热空调设计手册(第二版)》^[6]中规定，每小时的冷却水补水量要按照1％～2％的冷却水循环流量设计取值，《全国民用建筑工程设计技术措施—给水排水》（2009）^[7]中规定敞开式循环冷却水系统的水量损失应根据蒸发、风吹和排污等各项损失水量确定，在冷却水温降5℃时，其补水率可近似取系统循环水量的1.2％～1.5％。虽然以上标准中，冷却水系统补水计算系数范围区别不大，但是《数据中心设计规范》（GB50174-2017）中要求A级数据中心的冷却水储存容量在不能确定应急水车抵达现场的时间时，可按照12h进行储水^[8]，因此补水系数0.1％的差别对于冷却水补水储存装置的容量就有很大的影响。

在设计过程中，若受到建设条件或投资的限制，笔者认为A级数据中心冷却水的储存容量可不按最大小时用水量进行设计，但是对于国际Uptime Tier Ⅲ及Tier Ⅳ标准，冷却水的储存容量计算时需要按照夏季室外极端湿球工况进行计算^[9]，因此补水系数需要按最大时用水量进行设计。

(2) 在实际项目中，笔者发现即便是制冷系统已经设计了自然冷却的模式，但在运行过程中，为了保证IT服务器安全运行，运维人员往往不敢设定制冷系统按照自然冷却模式自动运行，这种情况在银行及金融行业的数据中心中尤为明显。同时，在北方冬季自然冷源充足的区域，冷却塔按照自然冷却模式运行时，又存在结冰情况，影响换热性能，导致制冷机组频繁启动，因此建议采用以下处理措施：

①冷却水主管路上设置旁通管，可以更好的适应制冷系统低负荷运行工况。

②自然冷却时冷却塔可考虑部分风机停止运行或要求风机具有反转除冰功能。

5  结论

(1) 由于数据中心在前期规划过程中输入条件较少，往往只能通过建筑面积、IT服务器总功耗等指标粗略规划市政供水容量指标，以本次实际用水量数据计算出的月平均水资源使用效率为依据，其他与本项目规模相当的数据中心在水资源容量规划时，建议采用单位IT服务器功耗每天平均的用水量指标为0.09m³/日·KW进行估算。

(2) 影响数据中心用水量的关键环节在于冷却塔的补水量，而冷却塔的补水量最终影响因素为冷却水的蒸发损失量、浓缩倍数及冷却水循环水量。根据本文分析可知，室外环境温度的变化会影响数据中心的自然冷却时间及冷却水的补水量，在其他用水量不发生变化的情况下，本项目自然冷却转换温度提高1℃时，年平均WUE值降低约为6.6％。

(3) 对于不同的国内外设计规范及标准，考虑到投资、建设条件等因素，在保障数据中心安全稳定运行的情况下，建议分别考虑冷却水循环水的补水系数及冷却水的储存容量。

(4) 虽然制冷系统中设计了自然冷却模式，但在实际运行中应提高运维的自动化水平及解决冷却塔冬季结冰等问题，可更大程度的利用自然冷源。

[参考文献]

[1] 中国数据中心发展趋势和产业政策的影响［R］.2019.

[2] 中华人民共和国住房和城乡建设部.建筑给水排水设计规范：GB 50015-2003(2009年版)［S］.北京: 中国计划出版社,2010.

[3] Green Grid. Water usage effectiveness(WUETM)A green grid data center sustainability metric［EB/OL］．(2011-03-02).http://www.thegreengrid.org/～/media/WhitePapers/WUE

[4] LUI YY．Waterside and airside economizers design considerations for data center facilities［G］//ASHRAE TRANs,2010,116(1):101.

[5] 中华人民共和国住房和城乡建设部. 工业循环水冷却设计规范: GB/T50102-2014[S]. 北京: 中国计划出版社,2015.

[6] 陆耀庆. 实用供热空调设计手册( 第二版). 北京:中国建筑工业出版社, 2008.

[7] 中国标准设计研究院.全国民用建筑工程设计技术措施—给水排水（2009）［S］.

[8] 中华人民共和国住房和城乡建设部.数据中心设计规范：GB 50174-2017［S］.北京: 中国计划出版社,2017.

[9] Uptime Institute.数据中心标准［S］.

作者：张铭蕾，男，1988年出生，山东人，注册公用设备工程师（暖通空调）。主要研究方向为数据中心基础设施设计、建设、运维等全生命周期。