JP2016053443A - 温度分布予測方法および空調管理システム - Google Patents

Abstract

【課題】少ない条件について実測定して、実測定値を基に簡単な演算処理で高い精度でその他の条件を予測した結果に基づいた効率的な空調管理システムの実現。
【解決手段】電子機器12が収納されたラック11が設置された室内の所定の評価エリアの温度分布を測定する温度分布測定装置と、室内に温度が調整されたエアーを供給する空調機13と、空調機から供給されるエアーをラック11の吸気面側に搬送する送風機17と、温度分布測定装置により測定した温度分布に基づき送風機の運転状態を制御する制御部18と、を有し、制御部は、送風機の稼働状況を変化させた実条件での温度分布の実測定値に基づき、送風機についての未測定である条件での温度分布を予測して、その結果に基づいて最適運転状態で送風機を運転する空調管理システム。
【選択図】図２

Description

本発明は、温度分布予測方法および空調管理システムに関する。

近年、高度情報化社会の到来にともなって計算機（コンピュータ装置）で多量のデータが取り扱われるようになり、多数の計算機を同一室内に設置して一括管理することが多くなっている。このようなデータを一括管理する施設としてデータセンターが設けられる。

例えば、データセンターでは、計算機室内に多数のラック（サーバーラック）を設置し、それぞれのラックに複数の計算機を収納している。そして、それらの計算機にジョブを有機的に配分し、大量のジョブを効率的に処理している。

ジョブの処理にともなって、計算機から多量の熱が発生する。このため、熱による計算機の故障、誤動作及び処理能力の低下を回避するために、計算機を冷却する手段が必要となる。

一般的なデータセンターの室内は、ラックを設置する機器設置エリアと、機器設置エリアの床下に設けられて電力ケーブルや通信ケーブル等が配置されるフリーアクセスフロア（床下空間）とに分離されている。フリーアクセスフロアには空調機から低温のエアー（以下、「冷気」ともいう）が供給され、この低温のエアーは機器設置エリアの床に設けられたグリル（通風口）を介して機器設置エリアに送られる。

機器設置エリアには、多数のラックが列毎に並んで配置される。一般的なラックでは、ラックの前面から低温のエアーを導入して計算機を冷却し、それにより温度が上昇したエアーを背面から排出するようになっている。以下、ラックの前面（吸気側の面）を吸気面と呼び、ラックの背面（排気側の面）を排気面と呼ぶ。

ところで、省エネルギー及び地球温暖化防止の観点から、データセンターで消費する電力の削減が要望されている。データセンターでは、計算機を冷却するために多大な電力を消費しており、空調機自体の省電力化とともに、ラックの配置を工夫して効率的な冷却が行われるようにしている。例えば、一般的なデータセンターでは多数のラックを列毎に並べ、且つ隣り合う列のラックを吸気面と吸気面又は排気面と排気面とが向き合うように配置し、吸気面側の床にグリルを配置している。

このように、グリルを介して低温のエアーが供給されるエリアと、ラックから高温のエアーが排出されるエリアとを空間的に分離することにより、冷却効率の向上を図っている。低温のエアーが供給されるラック吸気面側のエリアはコールドアイルと呼ばれており、高温のエアーが排出されるラック排気面側のエリアは、ホットアイルと呼ばれている。

しかし、ホットアイルからコールドアイル側に高温の排気が回り込んで局所的に高温になる部分（ホットスポット）が発生し、機器動作が不安定になることがある。
排気がコールドアイル側に回り込んでもホットスポットが発生しないように空調機の設定温度を低くするか、コールドアイル側への排気の回り込みが発生しないように空調機のエアーの吹き出し量を多く設定すれば、上記の問題を回避できると考えられる。

特許文献４は、光ファイバーの長さ方向に沿って１０ｃｍ〜数１０ｃｍの間隔で設定された測定ポイントの温度を精度良く検出する技術を開示している。このような技術を使用して、ラックのコールドアイル側の複数箇所の温度を検出し、ホットスポットを検知した時には、空調機の設定温度を下げるか、エアーの吹き出し量を多くすれば、ホットスポットを解消できる。しかし、ホットスポット以外のエリアについては過剰冷却となり、空調エネルギーの無駄な増大を招く。

このように、いずれの方法においても、一部のホットスポットに対応するために、全体を冷却する空調機の設定を変更すると、ホットスポット以外のエリアに対しては過剰な冷却となりやすく、空調に要する電力が増加し、エネルギーの無駄が発生する。

このようなホットスポットの発生に対してフリーアクセスフロアに床下ファンを設置し、局所的に冷風を供給するシステムを構築すれば、ホットスポットを解消できると考えられる。例えば、各ラックの吸気面側のグリルの下にそれぞれ床下ファンを設置すれば、各ラックの吸気面の温度に応じてエアーの供給量を細かく調整することができる。これであれば、局所的な冷却が可能となり、ホットスポットを解消することができ、ベース空調機の設定温度を下げる必要はなく、無駄な電力を消費しなくて済む。

しかし、その場合はラックの数と同じ数の床下ファンが必要となり、設備コストが高くなる。また、床下ファンの数が多くなると、それにともなって消費電力も多くなる。そこで、ラックの数よりも少ない床下ファンでラック内の計算機又はその他の電子機器を効率的に冷却する空調管理システムが要望される。

ここで、各ラックの温度変化に着目するとファン稼働により、ファン近傍のラック吸気温度は低下するが、遠方のラック吸気温度は上昇する。これは空調機から供給される冷気の総量は一定であるので、ファン稼働により、あるエリアの冷気を増加させると別のエリアでは冷気が減少するためである。

さらに、より精密な制御を可能にするため、複数の稼働水準（例えば、オフ（ｏｆｆ）・弱・中・強運転）を取り得るファンを使用することが行われる。上記のトレードオフ関係は、ファン稼働水準によって異なるので、ラック吸気側温度分布が望ましい状態になるためには、ファン稼働水準は適切に選択される必要がある。また、データセンターではサーバ等機器の発熱量が変動して温度分布は変化するため、それに伴ってファンの稼働水準を随時変更しなければならない。しかしながら、データセンター内の気流状態は一般的に複雑であり、上記のトレードオフ関係を事前に詳細に把握することは困難である。したがって、適切なファン稼働水準を選択するためには、ある程度網羅的にファン稼働水準を変化させて適切な条件を見つけなければならない。

例えば、Ｋ種の稼働水準を取り得る床下ファンがＮ個設けられる場合、K^Mの条件を取り得る。例えば、オフ（ｏｆｆ）・弱・中・強運転の４稼働水準を取り得る２個の床下ファンが設けられている場合には、4²=16の条件がある。また、４稼働水準を取り得る３個の床下ファンが設けられている場合には、4³=64の条件がある。

しかも、それぞれの条件に変化させてから安定状態になるまでそれぞれ５分程度の時間を要する。そのため、全ての条件での測定を行うことは現実的ではなく、適切なファン稼働条件を設定することが難しいという問題があった。

特開２０００−２８３５２６号公報 特開２００８−０７５９７３号公報 特開２００２−１９５６２５号公報 特許第５２１８６４８号公報

上述のように床下ファンが複数あり、各床下ファンが取りうる稼働水準が多数存在する場合、ラック吸気面温度を有効に低下させる稼働状態について全条件を測定して決定することは現実的に難しい。

実施形態によれば、少ない条件について実測定して、実測定値を基に簡単な演算処理で高い精度でその他の条件を予測する温度予測方法、および温度予測方法に基づいて多数の電子機器が配置された対象物を効率的に冷却する空調管理システムが実現される。

第１の態様の温度分布予測方法は、空調システムにより空調される、電子機器が収納されたラックが設置された室内の所定の評価エリアの温度分布を予測する。温度分布予測方法によれば、送風機の稼働状況を変化させた実条件での温度分布を測定し、実測定値に基づき、送風機についての未測定である条件での温度分布を予測する。

第２の態様の空調管理システムは、温度分布測定装置と、空調機と、送風機と、制御部と、を有する。温度分布測定装置は、電子機器が収納されたラックが設置された室内の所定の評価エリアの温度分布を測定する。空調機は、室内に温度が調整されたエアーを供給する。送風機は、空調機から供給されるエアーをラックの吸気面側に搬送する。制御部は、温度分布測定装置により測定した温度分布に基づき送風機の運転状態を制御する。制御部は、送風機の稼働状況を変化させた実条件での温度分布の実測定値に基づき、送風機についての未測定である条件での温度分布を予測して、その結果に基づいて最適運転状態で送風機を運転する。

実施形態の温度分布予測方法および空調管理システムによれば、送風機の個数および各送風機がとり得る稼働水準から決定される全稼働条件の個数より少ない稼働条件について実測定するだけで、高い精度でその他の稼働条件での温度分布を予測する。これにより、測定に要する時間を短縮できる。

図１は、電子機器が収納されたラックが設置された室内の空調管理システムの構成例を示す図である。 図２は、２列のラック列を配置した場合の例を示す図である。 図３は、２つのラック列が設置されたデータセンターの室内で、フリーアクセスフロアに床下ファンを２個設置した空調管理システムを示す図であり、（Ａ）がシステムの構成および配置を示し、（Ｂ）が床下ファンの稼働有無による温度変化を示す。 図４は、空調機の吹出設定温度と消費電力の関係を示す図である。 図５は、ラックの発熱状況の変化例およびそれに伴う床下ファン稼働水準の変化例を示す図であり、（Ａ）がラックの発熱状況の変化例を、（Ｂ）が発熱状況の変化に伴う床下ファン稼働水準の変化例を示す。 図６は、図５に示すようなラック群の稼働状況の変化とそれに伴う床下ファンの稼働水準の変化に応じたあるラックの最高吸気温度の変化例を示す図である。 図７は、エリアの１８点の測定温度の平均値を、２つの床下ファンの４つの稼働水準に対する表示形式で表した表１を示す図である。 図８は、前述の測定条件（１）〜（４）での実測温度の分布を示す表２を示す図である。 図９は、補正パラメータを基に、図８の未測定の測定ポイントの予測温度を示した表３を示す図である。 図１０は、図８（表２）と図９（表３）に示した温度値の分布を、代表温度との差分値の形で示したグラフを示す図である。 図１１は、全条件での実測定値を示す図であり、（Ａ）が実測定値を示す表４を示し、（Ｂ）が実測定値の分布を代表温度との差分値の形で示したグラフを示す。 図１２は、図１１に示した実測値と、図９および図１０に示した予測値との差分を示す図であり、（Ａ）が差分を示す表５を示し、（Ｂ）が実測定値の分布を代表温度との差分値の形で示したグラフを示す。

実施形態の空調管理システムを説明する前に、一般的な空調管理システムについて説明する。
図１は、電子機器が収納されたラックが設置された室内の空調管理システムの構成例を示す図である。

図１に示すように、一般的なデータセンターの室内は、ラック１１を設置する機器設置エリア１０ａと、機器設置エリア１０ａの床下に設けられて電力ケーブルや通信ケーブル等が配置されるフリーアクセスフロア（床下空間）１０ｂとに分離されている。フリーアクセスフロア１０ｂには空調機１３から低温のエアーが供給され、この低温のエアーは機器設置エリア１０ａの床に設けられたグリル（通風口）１４を介して機器設置エリア１０ａに送られる。通常は、フリーアクセスフロア１０ｂ内の低温のエアーは、空調機１３からの送風圧でグリル１４を介して機器設置エリア１０ａ内に供給されるだけである。しかし、後述するように、特定のグリル１４の下のフリーアクセスフロア１０ｂに送風機１７を設け、空調機１３から低温のエアーをより強く機器設置エリア１０ａ内に供給する場合がある。なお、空調機１３をベース空調機と称する場合がある。

機器設置エリア１０ａには、電子機器（計算機）１２を収納した多数のラック１１が列毎に並んで配置される。一般的なラックでは、ラックの前面から低温のエアーを導入して計算機を冷却し、それにより温度が上昇したエアーを背面から排出するようになっている。ラックから排出された温度が上昇したエアーは、上部の排気ダクト１５を介して空調機１３に戻される。

前述のように、ラックの前面（吸気側の面）を吸気面と呼び、ラックの背面（排気側の面）を排気面と呼ぶ。一般的なデータセンターでは多数のラックを列毎に並べ、且つ隣り合う列のラックを吸気面と吸気面又は排気面と排気面とが向き合うように配置し、吸気面側の床にグリルを配置している。低温のエアーが供給されるラック吸気面側のエリアはコールドアイルと呼ばれており、高温のエアーが排出されるラック排気面側のエリアは、ホットアイルと呼ばれている。

図２は、２列のラック列を配置した場合の例を示す図である。
図２では、室内１０に、５個のラック１１（ＮＯ．１〜ＮＯ．５）を隣接して並べた第１のラック列および５個のラック１１（ＮＯ．６〜ＮＯ．１０）を隣接して並べた第２のラック列が、並列に配置されている。第１のラック列と第２のラック列が向き合う側の間のエリアがコールドアイルであり、第１のラック列と第２のラック列の反対側のエリアがホットアイルである。コールドアイルの床には、１２個のグリル１４が設けられ、左側の２個のグリル１４の下のフリーアクセスフロア１０ｂには、２個の送風機（床下ファン）１７が設けられる。空調機１３の出力するエアーの温度および風量の調整を行う制御装置１８が設けられる。制御装置１８は、２個の床下ファン１７の稼働水準も制御する。床下ファンは、例えばオン（ＯＮ）とオフ（ＯＦＦ）の２稼働水準、オフ（ｏｆｆ）・弱・中・強運転の４稼働水準になどに制御される。制御装置１８は、コンピュータシステムにより実現されるが、シーケンサ等により実現することも可能である。

前述のように、ホットスポットが発生する場合があり、その場所の温度を所定値以下に低下させることが求められる。フリーアクセスフロア１０ｂに床下ファン１７を設置することで、局所的に冷風を供給することが可能になり、ホットスポットを解消することができる。各ラックの吸気面側のグリルの下にそれぞれ床下ファンを設置すれば、各ラックの吸気面の温度に応じてエアーの供給量を細かく調整することができる。例えば、図２の例では、１２個の床下ファンを設ける。しかし、その場合はラックの数と同じ数の床下ファンが必要となり、設備コストが高くなる。また、床下ファンの数が多くなると、それにともなって消費電力も多くなる。そこで、ラックの数よりも少ない床下ファンでラック内の計算機又はその他の電子機器を効率的に冷却する空調管理システムが要望される。

図２に示した空調管理システムについて例を挙げて説明する。
図３は、２つのラック列が設置されたデータセンターの室内１０で、フリーアクセスフロアに床下ファンを２個設置した空調管理システムを示す図であり、（Ａ）がシステムの構成および配置を示し、（Ｂ）が床下ファンの稼働有無による温度変化を示す。

図３の（Ａ）のシステムでは、５個のラック１１（ＮＯ．１〜ＮＯ．５）を含む第１ラック列１１ａと、５個のラック１１（ＮＯ．６〜ＮＯ．１０）を含む第２ラック列１１ｂが、並列に配置されている。第１ラック列１１ａと第２ラック列１１ｂが向き合う側の間のエリアがコールドアイルであり、床に１２個のグリル１４が設けられ、左側の２個のグリルの下のフリーアクセスフロアには、２個の床下ファン１７が設けられる。制御装置は図示を省略しており、以下同様である。

第１ラック列１１ａおよび第２ラック列１１ｂの吸気側（コールドアイル側）には、特許文献４に記載された光ファイバーを用いた温度測定装置（図示せず）が配置され、制御装置１３は、常時全エリアの温度を測定している。この温度測定装置によれば、光ファイバーの長さ方向に沿って１０ｃｍ〜数１０ｃｍの間隔で設定された測定ポイントの温度を精度良く検出することができる。１個のラック１１の吸気側の数十点（例えば、５０点）の測定ポイントで、温度が測定されるので、１０個のラックの場合には、数百点の測定ポイントの温度が測定される。

上記のような温度測定装置において、２個の床下ファン１７を設けなくても、ホットスポットを解消するように空調機１３の設定温度を下げるかまたは送風量を増加すれば、すべてのラックの吸気側の測定ポイントの温度を所定温度以下にできる。しかし、この制御方法では、ホットスポット以外のエリアについては過剰冷却となり、空調エネルギーの無駄な増大を招く。

そこで、図３の（Ａ）に示すように、左側の２個のグリル１４の下に２個の送風機（床下ファン）１７を設置して適切に冷気を吹き上げることで局所的な冷却が可能となり、ホットスポットを解消することができる。

図３の（Ｂ）に示すように、床下ファン１７をオフ（ｏｆｆ）にすると、ラックＮＯ．１〜ＮＯ．１０の最高吸気温度は、ＮＯ．１とＮＯ．７で、限界温度３０℃を超えており、特にＮＯ．７のラックの最高吸気温度が、もっとも高い３２℃になっている。そこで、床下ファン１７を、オフ（ｏｆｆ）・弱・中・強運転の４稼働水準のうちの強運転にすると、ＮＯ．７のラックの最高吸気温度は２８℃になり、４℃低下した。ＮＯ．１のラックの最高吸気温度も２７℃に低下し、限界温度３０℃を超えている測定ポイントは解消した。このような状態になれば、空調機１３の設定温度を下げる必要はなく、無駄な電力を消費しなくて済む。

図４は、空調機の吹出設定温度と消費電力の関係を示す図である。
例えば、図３のシステムで、床下ファン１７をオフにして、空調機１３の吹出設定温度を低下させることによりホットスポットを解消する場合には、吹出設定温度を２１℃から１７℃に変更する必要があった。これに対して、上記のように床下ファン１７を強運転にすると、吹出設定温度を２１℃のままでもホットスポットを解消することができる。
図４に示すように、吹出設定温度が１７℃の時には空調機消費電力は１５．０ｋＷであり、吹出設定温度が２１℃の時には空調機消費電力は１１．８ｋＷであり、床下ファン１７を強運転にすることにより、空調機消費電力を３．２ｋＷ低減することになる。床下ファン１７の消費電力は比較的小さい、例えば、０．４ｋＷ）ので、空調機１３の設定温度を下げた場合と比較して、３，２ｋＷ−０．４ｋＷ＝２．８ｋＷの省電力化、すなわち１９％の省電力化を図ることができる。

ここで、図３の（Ｂ）について、各ラックの温度変化に着目すると、床下ファン稼働により、ファン近傍のＮＯ．１およびＮＯ．７のラック吸気温度は低下しているが、遠方のＮＯ．３〜５およびＮＯ．９〜１０のラックの最高吸気温度は、逆に上昇している。これは空調機１３から供給される冷気の総量は一定であるので、床下ファン１７の稼働により、あるエリアの冷気を増加させると別のエリアでは冷気が減少するためである。このトレードオフ関係は床下ファンの稼働水準（例えば、オフ（ｏｆｆ）・弱・中・強運転)によって異なるので、ラック吸気側温度分布が望ましい状態になるためには、床下ファン稼働水準は適切に選択される必要がある。また、データセンターではサーバ等機器の発熱量が変動して温度分布が変化するため、それに伴って床下ファンの稼働水準を随時変更しなければならない。

しかしながら、データセンター内の気流状態は一般的に複雑であり、上記のトレードオフ関係を事前に詳細に把握することは困難である。したがって、適切な床下ファン稼働水準を選択するためには、ある程度網羅的にファン稼働水準を変化させて適切な条件を見つけなければならない。

ここで、ラックの発熱状況の変化に伴い、床下ファン稼働水準を変化させた時のラックの最高吸気温度の変化例を説明する。
図５は、ラックの発熱状況の変化例およびそれに伴う床下ファン稼働水準の変化例を示す図であり、（Ａ）がラックの発熱状況の変化例を、（Ｂ）が発熱状況の変化に伴う床下ファン稼働水準の変化例を示す。

図５の（Ａ）に示すように、ＮＯ．１〜ＮＯ．１０のラックの稼働状況が（Ｒ）から（Ｓ）に変化する。ＮＯ．１〜ＮＯ．１０の発熱量は、（Ｒ）では６、約２．５、６、０、０、０、６、６、０および０ｋＷで、（Ｓ）では０、約２．５、６、６、０、０、０、６、６および０ｋＷである。

図５の（Ｂ）に示すように、図５の（Ａ）の（Ｒ）のラック群の稼働状況で２個の床下ファンが共に強運転し、定常状態となっている場合に、８時４３分（８：４３）頃にラック群の発熱状況が、図５の（Ａ）の（Ｒ）から（Ｓ）に変化した。これに応じて、各ラックの発熱量が変化し、吸気側の温度が徐々に変化する。そこで、２個の床下ファンを同じ水準に順次変化させた。具体的には、８：５１：２７にオフし、８：５６：３７に弱運転に切り替え、９：０１：４６に中運転に切り替え、９：０６：５５６に強運転に切り替え、さらに、９：１２：０５に弱運転に切り替えた。

図６は、図５に示すようなラック群の稼働状況の変化とそれに伴う床下ファンの稼働水準の変化に応じたＮＯ．７およびＮＯ．１０のラックの最高吸気温度の変化例を示す図である。８：４３頃にラック群の発熱状況が（Ｒ）から（Ｓ）に変化することにより、ＮＯ．７の最高吸気温度が低下し、ＮＯ．１０の最高吸気温度が上昇したので、２個の床下ファンの稼働水準をオフ（ｏｆｆ）に切り替えた。この後、少し時間が経過すると、ＮＯ．７の最高吸気温度が急激に上昇し、ＮＯ．１０の最高吸気温度が急激に低下するので、２個の床下ファンの稼働水準を弱運転、中運転、強運転に順次切り替えた。すると、ＮＯ．７の最高吸気温度は、徐々に低下し、中運転および強運転にするとさらに低下するが、ＮＯ．１０の最高吸気温度は、徐々に上昇し、中運転および強運転にするとさらにさらに上昇するので、稼働水準を弱運転に切り替えた。これにより、定常状態となった。

図５および図６では、２個の床下ファンを同時に、オフ（ｏｆｆ）・弱・中・強と稼働水準を変化させて全体として吸気温度を低下させる条件（この場合は弱運転）を見つけ出しているが、それぞれの条件で安定状態になるまで各５分程度かかっている。さらに、２個の床下ファンについて同じ稼働水準で動作させているために条件は４通りのみであるが、各床下ファンについて独立に4稼働水準を動作させると4²=16通りの条件を取りうる。さらに、床下ファンが３個であれば4³=64通り、４個であれば4⁴=256通りとなり、全ての条件での測定を行うことは現実的ではなく、適切なファン稼働条件を設定することが難しいという問題があった。

このように、床下ファンが複数ある場合、取りうる稼働状態が多数存在し、ラック吸気面温度を有効に低下させる稼働状態について全条件を測定して決定することは現実的に難しい。
以下に説明する実施形態の温度分布予測方法および空調管理システムは、図１および図２に示した空調管理システムと同様の基本構成を有するが、制御装置１８が、少ない条件について実測定して、その他の条件については実測定値を基に予測する。さらに、制御装置１８は、実測定値および予測値に基づいて、すべてのエリアの温度が所定の限界温度以下になるように制御する。

まず、ラック吸気面の温度について考察すると、次式のように高温排気と供給される冷気との混合によって決定されると捉えることができ、次の式で表せる。
Ｔ_rack＝δ＊Ｔ_c＋（１−δ）＊Ｔ_h
ここで、Ｔ_rack：吸気面温度、Ｔ_c：供給冷却風温度、Ｔ_h：高温排気温度、δ：冷風の混合率である。

例えば、高温排気３０℃、供給冷風温度２０℃で、混合率が０．２であれば、吸気面温度は２０＊０．２＋３０＊０．８＝２８℃となる。両辺についてＴ_hからの差分を取ると次式で表すことができる。
Ｔ_h−Ｔ_rack＝δ（Ｔ_h−Ｔ_c）

この空調管理システムにおいて、床下ファンを稼働させて供給冷風を増加させてラック吸気面の温度を低下させる状況は、床下ファン稼働前の吸気面温度をＴ_hとして、ファンを稼働することでδが変化した結果、吸気面温度が変化すると捉えることができる。
吸気面への冷風供給の混合具合で吸気面温度が決定することを考えれば、複数の床下ファン稼働による効果は、個々の床下ファンによる効果の重ね合わせで捉えることができる。したがって、個々の床下ファン稼働による冷風混合率δが実測定により既知であれば、複数の床下ファンを稼働させたときの総合的なδはそれらの合計となる。しかしながらデータセンター内の気流は一般に複雑であり、混合率は単純な合計とはならないことが多い。床下ファン稼働による気流状態の変化に対するファン相互の影響は、個々の床下ファン位置の関係等から決まる。実施形態では、混合率について補正パラメータを導入し、床下ファン相互の影響を反映した上で、未測定条件での吸気面温度を予測する。例えば、床下ファンが２個（Ｎｏ．１とＮｏ．２）の場合、個々の床下ファン単独稼働による冷風混合率をδ₁、δ₂として、補正パラメータα₁、α₂を導入して床下ファン相互の影響を加味し、差分を次の式で表す。

Ｔ_h−Ｔ_rack＝α₁δ₁（Ｔ_h−Ｔ_c）＋α₂δ₂（Ｔ_h−Ｔ_c）
＝α₁（Ｔ_h−Ｔ1_rack）＋α₂（Ｔ_h−Ｔ2_rack）
ここで、Ｔ1_rack、Ｔ2_rackは、それぞれＮｏ．１、Ｎｏ２の床下ファン稼働による吸気面温度を表す。

個々の床下ファンについて各水準毎の吸気面温度と、上記の補正パラメータα₁、α₂を決定すれば、未測定条件においてもラック吸気面温度を予測することができる。
実施形態では、以下のＮ個の床下ファンの稼働条件での吸気面温度測定を行い、補正パラメータを算出してその他の未測定条件での吸気面温度を予測する。

（１）すべての床下ファン稼働水準を最小にする。
（２）すべての床下ファンのそれぞれの稼働水準を、取り得る稼働水準のうちの任意の１つとする特定稼働条件にする。

（３）各床下ファンについて、特定稼働条件から、残りのＮ−１個の床下ファンの稼働水準を固定して、稼働水準を（Ｋ−１）種類変化させる稼働条件にする。
（４）各床下ファンについて、それ以外のすべての床下ファンの稼働水準を最小にする稼働条件にする。
上記の（１）−（４）の条件での吸気面温度を測定する。

ただし、後述するように床下ファンの個数が２のときは、（４）の条件は（３）に含まれるため、補正パラメータを算出するための条件数が不足するので別の１条件を測定する。

したがって、床下ファン個数：Ｎ、床下ファンの稼働水準：Ｋ種類のとき、測定する条件数は、（１）は１条件、（２）は１条件、（３）はＮ＊（Ｋ−１）条件、（４）はＮ≧３の時にはＮ条件、Ｎ＝２の時には１条件となる。したがって、合計の条件数は、
Ｎ＊（Ｋ−１）＋２＋ｉ（ｉ：Ｎ＝２の時１、Ｎ≧３の時にはＮ）
となる。

例えば、床下ファンの稼働水準Ｋ＝４の場合、全稼働条件はＫ^Nなので、
Ｎ＝２の時、１６条件、
Ｎ＝３の時、６４条件、
Ｎ＝４の時、２５６条件、が存在する。

これに対して、実施形態では、
Ｎ＝２の時、９条件、
Ｎ＝３の時、１６条件、
Ｎ＝４の時、１８条件、の実測定により、その他の床下ファンの条件での吸気面温度を予測できる。

以上説明した手法によれば、少ない条件における実測定吸気温度を基にその他の未測定の条件での吸気温度を予測できる。多数の温度センサが設置されている場合は、各々のセンサ値を予測して、全センサにおける最高温度が最も低い値を取るファン稼働条件を選択すれば良い。

制御装置は、予測されたすべてのエリアの温度が所定の限界温度以下になるように制御を行う。

以下、具体的な例を挙げて予測手法を説明する。
・床下ファン個数Ｎ＝３（ファンａ，ファンｂ，ファンｃ）、稼働水準Ｋ＝４の場合

ここで、稼働水準Ｋ＝４としたのは、各床下ファンについてオフ（ｏｆｆ）、弱、中、強運転を選択できるものと想定しているためである。
あるファン稼働水準のときの吸気温度を、Ｔ_abcと表記する。

床下ファンの稼働水準については、オフを“０”で、弱を“１”で、中を“２”で、強を“３”で表す。例えば、Ｔ₀₀₀は、ファンａ、ｂ、ｃともに稼働状態は０（ｏｆｆ）を、T₂₁₃は、ファンaは２（中運転）、ファンｂは１（弱運転）、ファンｃは３（強運転）のときの吸気温度を示す。

例えば、以下の条件でファンａ、ｂ、ｃを稼働させて吸気温度を測定する。
（１）すべての床下ファン稼働水準を最小にする。すなわち、Ｔ₀₀₀を測定する。
（２）すべての床下ファンのそれぞれの稼働水準を、取り得る稼働水準のうちの任意の１つとする特定稼働条件にする。例えば、Ｔ₂₂₂を測定する。以下、特定稼働条件として、Ｔ₂₂₂を測定するとする。

（３）（２）の特定稼働条件（例えば、Ｔ₂₂₂）から、各床下ファンについて、残りのＮ−１個の床下ファンの稼働水準を固定して、稼働水準を（Ｋ−１）種類変化させる稼働条件にする。したがって、Ｔ₀₂₂、Ｔ₁₂₂、Ｔ₃₂₂、Ｔ₂₀₂、Ｔ₂₁₂、Ｔ₂₃₂、Ｔ₂₂₀、Ｔ₂₂₁、Ｔ₂₂₃を測定する。

（４）（２）の特定稼働条件（例えば、Ｔ₂₂₂）から、各床下ファンについて、それ以外のすべての床下ファンの稼働水準を最小にする稼働条件にする。したがって、Ｔ₂₀₀、Ｔ₀₂₀、Ｔ₀₀₂を測定する。

ここで簡単のため、Ｔ'_abc＝Ｔ₀₀₀−Ｔ_abcと表記する。
上記の測定値と補正パラメータから
Ｔ'₂₂₂＝α₁Ｔ'₂₀₀＋α₂Ｔ'₀₂₀＋α₃Ｔ'₀₀₂
Ｔ'₀₂₂＝ ＋α₂Ｔ'₀₂₀＋α₃Ｔ'₀₀₂
Ｔ'₂₀₂＝α₁Ｔ'₂₀₀ ＋α₃Ｔ'₀₀₂
Ｔ'₂₂₀＝α₁Ｔ'₂₀₀＋α₂Ｔ'₀₂₀
の式が得られ、最小二乗法等を用いて、α₁、α₂、α₃を求めることができる。

求められたα₁、α₂、α₃と上記の（１）、（３）および（４）における測定値を基に、未測定のＴ₁₀₀、Ｔ₃₀₀、Ｔ₀₁₀、Ｔ₀₃₀、Ｔ₀₀₁、Ｔ₀₀₃を予測することができる。例えば、Ｔ₁₀₀については、
Ｔ'₁₂₂＝α₁Ｔ'₁₀₀＋α₂Ｔ'₀₂₀＋α₃Ｔ'₀₀₂
において、Ｔ₁₀₀以外については測定済みである。したがって上式よりＴ₁₀₀を計算することができる。Ｔ₃₀₀、Ｔ₀₁₀、Ｔ₀₃₀、Ｔ₀₀₁、Ｔ₀₀₃についても同様に計算できる。ここまでで得られた値を用いることで、その他の条件については、
Ｔ'_abc＝α₁Ｔ'_a00＋α₂Ｔ'_0b0＋α₃Ｔ'_00c
により全ての未測定条件について、吸気温度を予測することができる。

また、上記の条件（２）については、ａ≠０かつｂ≠０かつｃ≠０であれば、いずれのＴ_abcを選択しても良い。上記の条件（２）で測定する条件は、（２）の条件によって決定される。

なお、（２）の条件の近傍での実測値を基に予測するため、一般的に（２）の条件付近の予測精度が高くなるので、（２）の条件を選択する際には、過去に吸気温度が低かった実績のある条件を基に選択することが好適である。

次に、別の条件の例を説明する
・床下ファン個数Ｎ＝２（ファンａ，ファンｂ）、稼働水準Ｋ＝４の場合

例えば、以下の条件でファンを稼働させて吸気温度を測定する。
（１）すべての床下ファン稼働水準を最小にする。すなわち、Ｔ₀₀を測定する。
（２）すべての床下ファンのそれぞれの稼働水準を、取り得る稼働水準のうちの任意の１つとする特定稼働条件にする。例えば、Ｔ₂₂を測定する。以下、特定稼働条件として、Ｔ₂₂を測定するとする。

（３）（２）の特定稼働条件（例えば、Ｔ₂₂）から、各床下ファンについて、別の床下ファンの稼働水準を固定して、稼働水準を（Ｋ−１）種類変化させる稼働条件にする。したがって、Ｔ₀₂、Ｔ₁₂、Ｔ₃₂、Ｔ₂₀、Ｔ₂₁、Ｔ₂₃を測定する。

（４）（２）の特定稼働条件（例えば、Ｔ₂₂）から、各床下ファンについて、別の床下ファンの稼働水準を最小にする稼働条件にする。したがって、Ｔ₀₂、Ｔ₂₀を測定する。

Ｎ＝２の場合、（４）の条件は（３）に含まれる。
簡単のため、Ｔ'_ab＝Ｔ₀₀−Ｔ_abと表記する。

上記の実測定を基にすると、
Ｔ'₂₂＝α₁Ｔ'₂₀＋α₂Ｔ'₀₂
が得られるが、補正パラメータはα₁、α₂の２個であり、これらを算出するためにはさらに１つの式が必要である。したがって、適当な条件での測定値を得る。ここでは（４）の条件としてＴ₀₁を測定する。したがって、
Ｔ'₂₁＝α₁Ｔ'₂₀＋α₂Ｔ'₀₁
が得られる。

上記２個の式からα₁、α₂を算出する。
求めたα₁、α₂と上記の（１）、（３）、（４）における測定値を基に、未測定のＴ₁₀、Ｔ₃₀、Ｔ₀₃を予測することができる。例えば、Ｔ₁₀については、
Ｔ'₁₂＝α₁Ｔ'₁₀＋α₂Ｔ'₀₂
において、Ｔ₁₀以外については測定済みである。したがって上式よりＴ₁₀を計算することができる。Ｔ₃₀、Ｔ₀₃についても同様に計算できる。ここまでで得られた値を用いることで、その他の条件については、
Ｔ'_ab＝α₁Ｔ'_a0＋α₂Ｔ'_0b
により全ての未測定条件について、吸気温度を予測することができる。

具体的な測定例について以下に説明する。
説明する測定例は、図３の（Ａ）に示した空調管理システムにおける測定例である。図３の（Ａ）の室内構成において、ＮＯ．１のラックの吸気面に取り付けた光ファイバー温度センサを用いて吸気温度を測定した。なお、対象としたのは、ラックの吸気面を４分割した内の１領域（エリア）であり、１エリアの測定ポイントは１８点となる。

図７は、このエリアの１８点の測定温度の平均値を、前述の床下ファンａ、ｂの４つの稼働水準に対する表示形式で表した表１を示す図である。

図８は、前述の測定条件（１）〜（４）での実測温度の分布を示す表２を示す図である。「未測定」は、測定条件（１）〜（４）では測定されなかったことを示す。
図８の温度分布から前述の手順により、補正パラメータα₁、α₂を求めたところ、α₁＝１．３７、α₂＝０．４９９となった。

図９は、上記の補正パラメータα₁、α₂を基に、図８の未測定の測定ポイントの予測温度を示した表３を示す図である。
図１０は、図８（表２）と図９（表３）に示した温度値の分布を、Ｔ₀₀を代表温度とし、それとの差分値の形で示したグラフを示す図である。

図１１は、全条件での実測定値を示す図であり、（Ａ）が実測定値を示す表４を示し、（Ｂ）が実測定値の分布をＴ₀₀との差分値の形で示したグラフを示す。

図１２は、図１１に示した実測値と、図９および図１０に示した予測値との差分を示す図であり、（Ａ）が差分を示す表５を示し、（Ｂ）が実測定値の分布をＴ₀₀との差分値の形で示したグラフを示す。
図１２の結果から、予測値の実測値との差分は小さく、有効に予測できると言える。

上記の測定例では、ＮＩ．１のラックの吸気面を４分割したうちの１つの領域（エリア）についての例を説明したが、実際には、他のエリアについても同様に補正パラメータα₁、α₂を算出し、未測定の吸気温度を予測する。以下、全エリアについて予測値を求める処理を、図３の（Ａ）に示した空調管理システムを例として説明する。

このシステムは、床下ファン個数Ｎ＝２（ファンａ，ファンｂ）、稼働水準Ｋ＝４である。図３の（Ａ）に示すように、ラック数が１０で、ラックあたり４つのエリアに分割して考えるときには４０エリアを考慮することになる。１エリアの測定ポイントは１８点であり、全測定ポイントは７２０となる。

１．前述の算出方法にしたがって、４０エリアのそれぞれについて、（α₁(AreaNo.)，α₂(AreaNo.)）を算出する。すなわち、（α₁（１），α₂（１）），（α₁（２），α₂（２）），…，（α₁（４０），α₂（４０））を算出する。

２．上記の（α₁(AreaNo.)，α₂(AreaNo.)）を用いて、４０エリアのそれぞれについて未測定ファン条件でのＴ_xy(AreaNo.)を求める。これにより、測定済み条件をあわせて４０エリアのそれぞれについて１６ファン条件（４稼働水準の２個の床下ファン）のＴ_xy(AreaNo.)が得られる。すなわち、

Ｔ₀₀(1),Ｔ₀₁(1),Ｔ₀₂(1),・・・,Ｔ₃₃(1)
Ｔ₀₀(2),Ｔ₀₁(2),Ｔ₀₂(2),・・・,Ｔ₃₃(2)
・
・
Ｔ₀₀(40),Ｔ₀₁(40),Ｔ₀₂(40),・・・,Ｔ₃₃(40)
が得られる。

３．各ファン条件において最高温度を抽出する。ここでＭＡＸ()は、()内の最高値を示している。
ＭＡＸ＿Ｔ₀₀＝ＭＡＸ（Ｔ₀₀(1),Ｔ₀₀(2),・・・,Ｔ₀₀(40)）
ＭＡＸ＿Ｔ₀₁＝ＭＡＸ（Ｔ₀₁(1),Ｔ₀₁(2),・・・,Ｔ₀₁(40)）
・
・
ＭＡＸ＿Ｔ₃₃＝ＭＡＸ（Ｔ₃₃(1),Ｔ₃₃(2),・・・,Ｔ₃₃(40)）

４．上記で求めた１６ファン条件における最高温度について、最低温度を示すファン条件を選択する。ここでＭＩＮ()は、()内の最低値を示している。
ＭＩＮ＿ＭＡＸ＿Ｔ_xy＝ＭＩＮ（ＭＡＸ＿Ｔ₀₀，ＭＡＸ＿Ｔ₀₁，・・・，ＭＡＸ＿Ｔ₃₃）から、ＭＩＮ＿ＭＡＸ＿Ｔ_xy＝のファン条件を選択する。

予測値を基に床下ファンの稼働状態を変化させ、実測定値が新たに得られれば、それも使用して最小二乗法等を用いて、補正パラメータを新たに更新して予測精度を向上させていく。

また、ここではＴ₀₀を基準とし、ファン稼働水準の全条件を一領域として、同一の補正パラメータを適用した。ファンの数が多い場合には、全条件について同一の補正パラメータを適用すると予測が大きく外れることが多くなる。稼働条件が近い領域毎に分割して、領域毎の補正パラメータを導入すれば、予測精度を上げることができる。この場合、基準となる温度はＴ₀₀に限らず、近傍の適切な条件での吸気温度とすれば良い。

以上、実施形態を説明したが、ここに記載したすべての例や条件は、発明および技術に適用する発明の概念の理解を助ける目的で記載されたものである。特に記載された例や条件は発明の範囲を制限することを意図するものではなく、明細書のそのような例の構成は発明の利点および欠点を示すものではない。発明の実施形態を詳細に記載したが、各種の変更、置き換え、変形が発明の精神および範囲を逸脱することなく行えることが理解されるべきである。

１０ 室内
１０ａ 機器設置エリア
１０ｂ フリーアクセスフロア（床下空間）
１１ ラック
１３ （ベース）空調機
１４ グリル（通風口）
１５ 排気ダクト
１７ 床下ファン
１８ 制御装置

Claims (7)

1. 電子機器が収納されたラックが設置された室内に温度が調整されたエアーを供給する空調機と、
   前記空調機から供給されるエアーを前記ラックの吸気面側に搬送する送風機と、を備える空調システムにおける、前記室内の所定の評価エリアの温度分布を予測する温度分布予測方法であって、
   前記送風機の稼働状況を変化させた実条件での温度分布を測定し、
   実測定値に基づき、前記送風機についての未測定である条件での前記温度分布を予測することを特徴とする温度分布予測方法。
2. 前記送風機の稼働水準がＫ水準であり、送風機の個数ＮがＮ＝２のときに、
   ２個の前記送風機の稼働水準を最小とする稼働条件、
   ２個の前記送風機のそれぞれの稼働水準を、取り得る稼働水準のうちの任意の１つとする特定稼働条件、
   前記特定稼働条件から、各送風機について、他方の送風機の稼働水準を固定して、稼働水準を（Ｋ−１）種類変化させた稼働条件、および
   前記特定稼働条件から、１個の送風機の稼働水準を最小とする上記以外の稼働条件、
   とする２×（Ｋ−１）＋３個の条件で、前記温度分布を測定し、その他の稼働条件における前記温度分布を予測する請求項１に記載の温度分布予測方法。
3. 前記送風機の稼働水準がＫ水準であり、送風機の個数Ｎが３以上のときに、
   すべての前記送風機の稼働水準を最小とする稼働条件、
   すべての前記送風機のそれぞれの稼働水準を、取り得る稼働水準のうちの任意の１つとする特定稼働条件、
   前記特定稼働条件から、各送風機について、残りのＮ−１個の前記送風機の稼働水準を固定して、稼働水準を（Ｋ−１）種類変化させた稼働条件、および
   前記特定稼働条件から、各送風機について、それ以外のすべての前記送風機の稼働水準を最小にした稼働条件、
   とするＮ×Ｋ＋２個の条件で、前記温度分布を測定し、その他の稼働条件における前記温度分布を予測する請求項１に記載の温度分布予測方法。
4. 電子機器が収納されたラックが設置された室内の所定の評価エリアの温度分布を測定する温度分布測定装置と、
   前記室内に温度が調整されたエアーを供給する空調機と、
   前記空調機から供給されるエアーを前記ラックの吸気面側に搬送する送風機と、
   前記温度分布測定装置により測定した前記温度分布に基づき前記送風機の運転状態を制御する制御部と、を備え、
   前記制御部は、前記送風機の稼働状況を変化させた実条件での温度分布の実測定値に基づき、前記送風機についての未測定である条件での前記温度分布を予測して、その結果に基づいて最適運転状態で前記送風機を運転することを特徴とする空調管理システム。
5. 前記送風機の稼働水準がＫ水準であり、送風機の個数ＮがＮ＝２のときに、
   ２個の前記送風機の稼働水準を最小とする稼働条件、
   ２個の前記送風機のそれぞれの稼働水準を、取り得る稼働水準のうちの任意の１つとする特定稼働条件、
   前記特定稼働条件から、各送風機について、他方の送風機の稼働水準を固定して、稼働水準を（Ｋ−１）種類変化させた稼働条件、および
   前記特定稼働条件から、１個の送風機の稼働水準を最小とする上記以外の稼働条件、
   とする２×（Ｋ−１）＋３個の条件で、前記温度分布を測定し、その他の稼働条件における前記温度分布を予測する請求項４に記載の空調管理システム。
6. 前記送風機の稼働水準がＫ水準であり、送風機の個数Ｎが３以上のときに、
   すべての前記送風機の稼働水準を最小とする稼働条件、
   すべての前記送風機のそれぞれの稼働水準を、取り得る稼働水準のうちの任意の１つとする特定稼働条件、
   前記特定稼働条件から、各送風機について、残りのＮ−１個の前記送風機の稼働水準を固定して、稼働水準を（Ｋ−１）種類変化させた稼働条件、および
   前記特定稼働条件から、各送風機について、それ以外のすべての前記送風機の稼働水準を最小にした稼働条件、
   とするＮ×Ｋ＋２個の条件で、前記温度分布を測定し、その他の稼働条件における前記温度分布を予測する請求項４に記載の空調管理システム。
7. 前記温度分布測定装置は、光ファイバーをセンサとするものであることを特徴とする請求項４から６のいずれか１項に記載の空調管理システム。

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