数据中心新工业化发展关键技术应用研究

方富辰

华设设计集团股份有限公司 江苏省 南京市 210000

【摘要】新型数据中心是以支撑经济社会数字转型、智能升级、融合创新为导向，以5G、工业互联网、云计算、人工智能等应用需求为牵引，汇聚多元数据资源、运用绿色低碳技术、具备安全可靠能力、提供高效算力服务、赋能千行百业应用的新型基础设施，具有高技术、高算力、高能效、高安全特征。随着新一代信息技术快速发展，数据资源存储、计算和应用需求大幅提升，传统数据中心正加速与网络、云计算融合发展，加快向新型数据中心演进。为统筹推进新型数据中心发展，构建以新型数据中心为核心的智能算力生态体系，发挥对数字经济的赋能和驱动作用。

【关键词】绿色低碳、智能算力、安全可靠、数字经济

一 引言

1972年，美国经济学家富兰克林·门德尔斯《经济史杂志》发表的论文中，提出了一个新的术语——“原工业化”（Proto-Industrialization），指的是工业化之前小规模、分散性的小型农村工业。而一直到上个世纪下半叶，数据中心都处于“原工业化”的阶段。

传统的工业化路线较少考虑到全球视角和环境可持续性，全世界都在呼唤一种新的可持续的发展模式。因此，联合国在《变革我们的世界：2030年可持续发展议程》中，提出了“促进包容和可持续性的工业发展”的目标，呼吁所有国家升级基础设施，改进工业以提升其可持续性，提高资源使用效率，更多采用清洁和环保技术及产业流程。

作为智能世界和数字经济的基础设施，数据中心自然也要遵循包容性和可持续的工业发展之路，开启新工业化征程。

二数据中心新工业化概述

2.1数据中心特点

数据中心是一个对信息数据进行集中处理、存储、传输、交换、管理的场所，是一个涉及到供电系统、制冷系统、机柜系统、消防系统、监控系统等多种基础设施的且拥有极高安全等级的建筑。

数据中心具备以下特点：

1）高可靠性高可用性：如要求平均无故障时间MTBF达到10年，平均故障维修时间MTTR为1小时，可用性指标达到99.99%以上；

2）投资大：常规建筑的数倍，每平方米数万元；

3）工艺复杂：涉及数十个专业，管线密度超高；

4）能耗高：每平米数千瓦计，常规建筑的十倍；

5）运维要求高：高可靠与复杂程度，要求更高的运维管理能力；

6）工期要求紧：技术发展快，使用需求迫切。

2.2数据中心新工业化定义

数据中心是类工业建筑，它是放置各类服务器设备，从事数据生产加工，支撑数据经济服务的关键基础设施。结合数据中心和建筑工业化的特点，以及数据中心行业的发展方向来看，集科研、设计、制造、建造、运营、回收及评价一体化的全产业链数据中心工业化体系，应是未来数据中心首选的建造方式。未来数据中心的建造不仅需要很好地融合各种数据中心理念，还需要科学规划实施路径，有效集成多种实用技术、前沿技术、探索技术和新材料新工艺等。因此对数据中心工业化给出如下定义：

数据中心工业化是以“设计集成化、生产工厂化、现场装配化、建筑机电一体化、全生命周期数字化”为特征，能够整合科研、设计、制造、建造、运营、回收、评价等全产业链，实现数据中心全生命周期价值最大化的可持续发展生产方式。 

2.3数据中心新工业化关键技术

数据中心新工业化方式下的全生命周期各阶段关键技术如下表所示：

	数据中心传统方式特征	数据中心新工业化方式特征	关键技术
设计	CAD二维制图 分散专业软件计算 电子文档 非结构化关联度差	三维智能设计 计算工具集成 可视化信息模型 数据共享协同	数字孪生、建模、BIM、仿真、虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、混合现实（MR）
制造	大部分构配件现场制作	构配件部分或全部工厂化生产 设计制造一体化	仿真、智能制造、物联网
建造	手工为主 机械为辅	机器为主 手工为辅	预制装配、物联网、机器人、虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、混合现实（MR）、人工智能
运营	人工方式为主	人工智能方式为主	仿真、大数据、云计算、机器学习
总体	串行方式，各阶段之间接口多 信息传递效率低，智能化程度低	集成方式，数据驱动 所见即所得，全面智能

2.4数据中心新工业化现状及发展趋势

复杂程度日益增加是产品发展的基本趋势之一。纵观航空、航天、国防、船舶、机车、汽车等各行业，其产品/系统已呈现出功能高度复杂、各领域耦合关联、可重构、跨地域异地设计等诸多特点。与一般产品相比，复杂产品所带来的挑战是：不同领域子系统间将产生不可预测的功能耦合、交叠甚至冲突，原本功能良好的子系统可能产生不可预测的行为。因此，针对复杂产品，在其概念设计阶段进行系统设计已成为不可缺少的重要一环。

以飞机的研制为例，飞机的开发经历了从物理样机驱动的开发流程到CAD驱动的开发流程的转变。然而，现在飞机设计面临新的问题：一方面是飞机系统本身越来越复杂，特别是随着多电飞机的发展，对智能控制系统的采用越来越多。这就使得在传统飞机的开发流程中如何有效地考虑机电一体化系统开发，特别是在开发阶段如何综合地考虑控制系统和受控对象的耦合成为开发的关键之一；另一方面是飞机开发的全球化使得来自不同地区、不同研发部门或供应商的系统如何集成，特别是在设计早期如何通过系统的集成确保飞机设计的成熟性成为全球飞机开发面临的棘手问题。以上第一个问题就要求在飞机的开发过程中协调和同步物理系统与电控系统的开发，以确保产品的质量；后一个问题就要求在横跨不同地区的部门之间无缝地共享产品方案、设计和分析，以确保协同工作。这两方面问题的系统解决方案就是基于模型的系统工程（Model-Based Systems Engineering，MBSE），即通过应用模型来支持系统的需求定义、设计、分析、校核和验证，从概念设计阶段开始一直贯穿整个开发流程。

三数据中心新工业化关键技术应用

数据中心工业化采用基于模型的系统工程（MBSE）解决方案，应用模型来支持数据中心的需求定义、设计、分析、校核和验证，从概念设计阶段开始一直贯穿整个工程全生命周期（包括设计、制造、建造、运维各个阶段），通过各项关键技术，赋能数据中心全生命周期各阶段，为项目的各参与方提供直观、快捷、详细、准确的支撑服务，提升效率和质量，降低数据中心总拥有成本（TCO）。

3.1设计阶段应用

1）三维数字化、模块化、精细化设计

采用集成化、模块化、标准化设计方式，多专业基于数字化协同设计，共享信息，后期制造、建造、运维阶段的需求，在设计中一并体现。

协同设计，共享信息，后期制造、建造、运维阶段的需求，在设计中一并体现，包含三维模型基本信息、设备资产信息、维护时需要注意事项信息、设备产品厂商信息、工程安全性能、材料耐久性能及设备唯一编码。

设计时，考虑从变电站到数据中心各类系统模块化可包含110kV变电站、中压模块、低压配电模块、柴发模块、油罐模块、柴发并机模块、高压测试负载模块、空调模块、冷源模块、水力模块、IT模块等。

2）参数化、智能化设计

“参数化”就是用数字化的方式来描述项目设计目标，并且使其各个元素之间产生联系，能够定义通过参数和规则来深化设计意图和设计手法之间的关系，并完成设计工作，以此收获提高效率，节省时间的好处。

数据中心模块化设计常用的手段是通过各个构件（族）先组合为一定模块组，定义模块组的接口关系，再分功能、分阶段形成产品组合，其过程是由小到大，由简单功能到全面功能的组合方式。

为降低运维成本、风险和难度，提高运维智能化水平，设计单位事前宜在充分考虑数据中心运维场景后，将其转化为对设计方案的具体要求并落实到各专业设计中，对FM需求充分前置。

3）设计仿真分析一体化

数字孪生是产品的虚拟再现，是降低数据中心系统集成避免风险的完美伴侣，是以三维信息模型为基础，集成了建筑工程顶目各种相关信息的工程数据模型，现代设计工具可以创建模型驱动的数字孪生来辅助设计的所有阶段。在没有建造之前，就完成数字化模型，从而在虚拟的数据中心进行仿真和模拟，并将真实参数传给实际的数据中心建设。

设计仿真分析一体化主要体现在从CAD/BIM建模开始，能够统筹考虑产品设计、仿真到建造和运维服务的全生命周期的数字模型可传递、可返回优化。目前可通过通用格式来实现。

四 结语

距离2030年还有不到八年的时间，世界各国在发展数字经济、推动数据中心基础设施建设的时候，都要将“包容与可持续的工业发展”的三个要素纳入考量：工业化，是推动经济增长的动力；社会包容，是平等公平与安全的基础；环境可持续，是工业化繁荣与自然生态的平衡。

参考文献

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