一种机房冷通道微环境监测系统技术方案

本发明专利技术涉及一种机房冷通道微环境监测系统，涉及冷通道技术领域，在机房内安装温湿度传感器

【技术实现步骤摘要】
一种机房冷通道微环境监测系统


[0001]本专利技术涉及冷通道
，更具体地说，本专利技术涉及一种机房冷通道微环境监测系统
。

技术介绍

[0002]在信息化建设中，机房运行处于信息交换管理的核心位置
。
但机房内设备种类与数量杂多，且由于欠缺匹配的管理方法，机房内的物理环境随时可能出现紧急状况，一旦某台设备出现故障，对数据传输
、
存储及系统运行构成威胁，就会影响到全局系统的运行
。
[0003]在现代数据中心和机房中，通过冷通道技术将冷风直接送到机架前端，有效隔离热源和冷源，监测机房冷通道内环境参数，减少能源浪费，提高机房的能效和热管理
。

技术实现思路

[0004]本专利技术针对现有技术中存在的技术问题，提供一种机房冷通道微环境监测系统，通过冷通道技术将冷风直接送到机架前端，有效隔离热源和冷源，以解决上述
技术介绍
中提出的问题
。
[0005]本专利技术解决上述技术问题的技术方案如下：一种机房冷通道微环境监测系统，具体包括数据采集模块
、
数据传输模块
、
数据分析模块
、
热管理优化模块
、
异常检测模块，以及温度预测模块；
[0006]数据采集模块：采集机房内不同位置的温度数据和粉尘信息，获取空气流动的速度和方向；
[0007]数据传输模块：在云平台和数据采集设备之间建立安全通道，完成数据传输；
[0008]数据分析模块：寻找温湿度数据与设备负载
、
能耗以及机房布局变量之间的关联性，发现温湿度与其他因素之间的关系；
[0009]热管理优化模块：根据监测系统提供的温度数据和热图像，优化设备布局降低机房的冷却负荷；
[0010]异常检测模块：检测到机房微环境数据的异常值，发出警报，及时传达警报信息；
[0011]温度预测模块：根据温度预测模型，得出机房温度达到高峰的时间段，在预测的高峰期前启动降温措施
。
[0012]在一个优选地实施方式中，所述数据采集模块，在机房内安装温湿度传感器
、
空调温度传感器以及粉尘计数器，监测机房内不同位置的温度变化和粉尘等级情况，具体包括以下内容：
[0013]S1、
温湿度传感器：在机房内安装温湿度传感器，与监控系统连接起来，实时监测机房内的环境参数；
[0014]S2、
空调温度传感器：在机房内衔接冷通道与热通道的位置安装空调温度传感器，测量空调冷风的温度，通过指数平滑法识别温湿度数据的变化趋势和周期性，绘制原始数据和平滑值的折线图，对冷通道的冷却效果进行监测，具体步骤如下：
[0015]步骤
1、
初始化：选取历史数据的第一个数据点的值作为初始的平滑值
S(1)
＝
y(1)
；
[0016]步骤
2、
进行指数平滑计算：设置观测值为
y(1),y(2),y(3),...,y(t)
，
t
表示时间的索引，对于
t>1
，平滑值
S(t)
，具体计算公式如下：
[0017]S(t)
＝
α
×
y(t)+(1
‑
α
)
×
S(t
‑
1)
[0018]其中，
S(t)
表示当前时刻
t
的平滑值，
y(t)
表示当前时刻
t
的观测值，
α
表示平滑系数，在0到1之间取值；
[0019]S3、
粉尘计数器：在机房内放置粉尘计数器实时地监测空气中不同尺寸范围的微粒数量，了解机房的粉尘等级情况，通过在服务器和存储设备上安装密封罩，确保设备通风良好的同时减少粉尘的产生和散布；
[0020]S4、
风速仪：在冷通道中放置风速仪，测量空气流动的速度和方向，确保冷风充分供应到机架前端，避免热空气的回流，通过测量单位时间内空气流过的距离和时间来计算风速，使用正切函数计算风向角度，具体计算公式如下：
[0021][0022][0023]其中，
V
表示风速，
d
表示空气流过的距离，
t
表示测量的时间，
x
和
y
分别表示风速仪所测得的水平和垂直分量
。
[0024]在一个优选地实施方式中，所述数据传输模块，使用安全加密协议
SSL
建立安全通道，将采集的数据传输到云平台，远程访问界面通过调用
API
，从云平台上实时监控机房的环境参数和传感器状态，具体包括以下内容：
[0025]S1、
建立安全通道：在云平台和数据采集设备之间使用
SSL
证书来建立加密通道，通过
SSL
协议与云平台进行握手，握手过程中，会验证证书的有效性，确保通信双方的身份和信息的完整性；
[0026]S2、API
调用：将采集的数据传输到云平台，远程访问界面通过调用
API
，从云平台上实时监控机房的环境参数和传感器状态，具体包括以下步骤：
[0027]步骤
1、
认证和授权：远程访问终端首先进行认证和授权，验证身份和权限，在使用
API
接口之前，终端需要提供身份凭据
API
密钥，包含在
API
请求中；
[0028]步骤
2、
发送请求：远程访问终端使用
API
接口发送请求到云平台，请求需要指定获取机器人数据的相关参数，包括数据类型
、
查询条件
、
时间范围；
[0029]步骤
3、
数据处理：云平台接收到请求之后，根据请求的参数进行查询操作，返回符合请求条件的机器人数据；
[0030]步骤
4、
返回数据：云平台将处理后的数据作为
API
响应返回给远程访问终端，终端通过解析
API
响应来提取所需的数据，完成数据传输
。
[0031]在一个优选地实施方式中，所述数据分析模块，将采集到的温湿度数据与设备负载
、
能耗
、
机房布局进行关联分析，根据得出的相关系数的数值大小和正负号，判断两个变量之间的关联程度和方向，具体内容如下：
[0032]S1、
关联分析：将湿度
、
设备负载
、
能耗
、
机房布局数据以
Y
变量值依次代入公式中，
寻找变量之间的关联性，发现温湿度与其他因素之间的关系，具体步骤如下：
[0033本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种机房冷通道微环境监测系统，其特征在于，具体包括数据采集模块
、
数据传输模块
、
数据分析模块
、
热管理优化模块
、
异常检测模块，以及温度预测模块；数据采集模块：采集机房内不同位置的温度数据和粉尘信息，获取空气流动的速度和方向；数据传输模块：在云平台和数据采集设备之间建立安全通道，完成数据传输；数据分析模块：寻找温湿度数据与设备负载
、
能耗以及机房布局变量之间的关联性，发现温湿度与其他因素之间的关系；热管理优化模块：根据监测系统提供的温度数据和热图像，优化设备布局降低机房的冷却负荷；异常检测模块：检测到机房微环境数据的异常值，发出警报，及时传达警报信息；温度预测模块：根据温度预测模型，得出机房温度达到高峰的时间段，在预测的高峰期前启动降温措施
。2.
根据权利要求1所述的一种机房冷通道微环境监测系统，其特征在于：所述数据采集模块，根据采集到的温度数据和粉尘信息，监测机房内不同位置的温度变化和粉尘等级情况，绘制原始数据和平滑值的折线图，监测冷通道的冷却效果，通过测量单位时间内空气流过的距离和时间来计算风速，具体计算公式如下：过的距离和时间来计算风速，具体计算公式如下：其中，
V
表示风速，
d
表示空气流过的距离，
t
表示测量的时间，
x
和
y
分别表示风速仪所测得的水平和垂直分量
。3.
根据权利要求2所述的一种机房冷通道微环境监测系统，其特征在于：所述监测冷通道的冷却效果，通过指数平滑法识别温湿度数据的变化趋势和周期性，绘制原始数据和平滑值的折线图，对冷通道的冷却效果进行监测，提前启动空调降低温度，具体计算公式如下：
S(t)
＝
α
×
y(t)+(1
‑
α
)
×
S(t
‑
1)
其中，
S(t)
表示当前时刻
t
的平滑值，
y(t)
表示当前时刻
t
的观测值，
α
表示平滑系数，在0到1之间取值
。4.
根据权利要求1所述的一种机房冷通道微环境监测系统，其特征在于，所述数据传输模块，使用安全加密协议
SSL
建立安全通道，将采集的数据传输到云平台，远程访问界面通过调用
API
，从云平台上实时监控机房的环境参数和传感器状态
...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏杭，张小文，黎侃，吴佳普，周鹏，周云啸，
申请(专利权)人：湖北鑫英泰系统技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：