(57)【要約】  サーバラックの外部から空気を取り入れるように構成された空気取入口と、前記サーバラックの外部に空気を排出するように構成された空気排出口と、流入空気の温度を測定するように構成された入口温度センサと、前記サーバラックの前記空気排出口に設けられた熱交換器と、前記サーバラックの電源に設けられ、前記サーバラックの消費電力を測定するように構成された消費電力センサと、前記入口温度センサ及び前記消費電力センサからの測定値に基づいて、前記熱交換器と前記排出空気との間の熱交換を制御するように構成された熱交換コントローラと、を備える。
2021530046.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
サーバラックの外部から空気を取り入れるように構成された空気取入口と、
前記サーバラックの外部に空気を排出するように構成された空気排出口と、
流入空気の温度を測定するように構成された入口温度センサと、
前記サーバラックの前記空気排出口に設けられた熱交換器と、
前記サーバラックの電源に設けられ、前記サーバラックのサーバの消費電力を測定するように構成された少なくとも１つの消費電力センサと、
前記入口温度センサ及び前記少なくとも１つの消費電力センサからの測定値に基づいて、前記熱交換器と前記排出空気との間の熱交換を制御するように構成された熱交換コントローラと、
を備えるサーバラック。
【請求項２】
前記熱交換コントローラは、前記入口温度センサからの測定値及び前記少なくとも１つの消費電力センサからの測定値に基づいて熱交換器制御パラメータを決定するように構成され、前記熱交換器を介して排出される際に前記排出空気から熱が除去されるように、冷媒の温度及び前記冷媒の質量流量の少なくとも一方を制御する、
請求項１に記載のサーバラック。
【請求項３】
前記熱交換コントローラは、保存された流入空気温度データ及び保存された消費電力データを含む所定の表を保存するように構成され、前記熱交換器制御パラメータは前記表から決定される、
請求項２に記載のサーバラック。
【請求項４】
前記所定の表は、外部からの影響がほとんどない環境での実験から得られる、
請求項３に記載のサーバラック。
【請求項５】
前記熱交換コントローラは、前記消費電力測定値、前記流入空気温度測定値、及び所定の演算定数に基づく線形回帰式から前記熱交換器制御パラメータを決定するように構成される、
請求項２に記載のサーバラック。
【請求項６】
前記線形回帰式が、
Ｑ＿ｒｄｈｘ＝Ｐ＿ｉｎ＝Ｃ０＋Ｃ１×Ｔ＿ｉｎ＿ｒａｃｋ＋Ｃ２×ｍ＿ａｉｒ＿ｉｎ＿ｒａｃｋ＋Ｃ３×ｍ＿ｒｅｆ＿ｒｄｈｘ＋Ｃ４×Ｔ＿ｉｎ＿ｒｅｆ＿ｒｄｈｘ
であり、
Ｑ＿ｒｄｈｘは前記熱交換器により抽出される熱エネルギー（ｋＷ）であり、Ｐ＿ｉｎは前記サーバラックの前記消費電力（ｋＷ）であり、Ｔ＿ｉｎ＿ｒａｃｋは流入空気温度（℃）であり、ｍ＿ａｉｒ＿ｉｎ＿ｒａｃｋはラックの流入空気質量流量（ｋｇ／ｓ）であり、ｍ＿ｒｅｆ＿ｒｄｈｘは前記熱交換器の冷媒の質量流量（ｋｇ／ｓ）であり、Ｔ＿ｉｎ＿ｒｅｆ＿ｒｄｈｘは前記熱交換器の前記冷媒の温度（℃）であり、Ｃ０，Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３，及びＣ４は定数である
請求項５に記載のサーバラック。
【請求項７】
前記熱交換コントローラは、前記入口温度センサからの前記測定値及び前記少なくとも１つの消費電力センサからの前記測定値に基づいて生成された冷媒パラメータモデルを入力として受け取るようにさらに構成され、
前記熱交換コントローラは、前記冷媒パラメータモデルを使用して前記熱交換器制御パラメータを決定するように構成される、
請求項２に記載のサーバラック。
【請求項８】
前記熱交換コントローラと通信するように構成された冷媒パラメータ推定装置をさらに備え、
前記冷媒パラメータ推定装置が、
冷媒コントローラから、サーバラック内の複数のサーバの消費電力測定データと、サーバラックの流入空気温度測定データと、後部ドア熱交換器の冷却能力データとを受信するように構成されたデータ収集装置と、
前記データ収集装置から受信したデータ、冷媒パラメータモデル、及び予め定義されたキー値データから、前記サーバラックの冷却を制御するために前記冷媒コントローラで使用される目標冷媒パラメータを生成するように構成された冷媒パラメータ生成装置と、
履歴データデータベースに保存されたデータを使用して前記冷媒パラメータモデルを生成するように構成され、前記冷媒パラメータ生成装置に前記冷媒パラメータモデルを送信するように構成された冷媒パラメータモデル生成装置と、
前記データ収集装置から受信した前記消費電力測定データ及び前記冷却能力データを使用して前記目標冷媒パラメータを調整するコマンドを生成するように構成され、前記冷媒パラメータ生成装置に前記コマンドを送信するように構成され、データを前記履歴データデータベースに保存するように構成された冷媒パラメータチューナーとを備える、
請求項７に記載のサーバラック。
【請求項９】
処理部と、
流入空気温度測定データ及びサーバラック消費電力測定データを受信するように構成され、熱交換制御パラメータを出力するように構成された入出力部と、
を備え、
前記処理部は、前記流入空気温度測定データ及びサーバラック消費電力測定データに基づいて前記熱交換制御パラメータを決定するように構成されている、
サーバラックのための制御装置。
【請求項１０】
サーバラックのための冷却方法であって、
前記サーバラックの流入空気温度を測定するステップと、
前記サーバラックのサーバの消費電力を測定するステップと、
前記流入空気温度及び前記消費電力に基づいて熱交換器制御パラメータを決定するステップと、
熱交換器を制御して、前記熱交換器を通過する排出空気から熱除去量を除去するステップと、
を含むサーバラックの冷却方法。
【請求項１１】
前記サーバラックの流入空気温度を測定するステップと、
前記サーバラックの消費電力を測定するステップと、
前記流入空気温度及び前記消費電力に基づいて熱交換器制御パラメータを決定するステップと、
熱交換器を制御して、前記熱交換器を通過する排出空気から熱除去量を除去するステップと、
をコンピュータに実行させるプログラムを記録する非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば、温度制御された環境の維持が望まれるサーバルームで動作するためのサーバラック、サーバラックの冷却方法、及びサーバラックの冷却制御をモデル化するための機械学習推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、多くの組織がコンピュータネットワークを利用して、大量のデータを容易に保存、整理、及び共有しており、多くの場合、様々なタイプのサーバ装置の使用及びメンテナンスを必要とする。通常、このようなサーバ装置は、サーバラックに収容され、サーバラックは、サーバ装置が動作中に過熱せず、最適な温度で稼働できることを保証するために、専用のサーバルームなどの温度制御された環境に保管される。環境空気がサーバラック内を通過することによりサーバを冷却するために使用される場合、環境空気を所望の温度に安定的に維持し、サーバラックから排出される空気がサーバルームの温度を上昇させないようにすることが望ましい。
【０００３】
所望のサーバルームの温度を維持しながら排出空気を管理しようとする様々な装置及び技術としては、例えば、以下に示す特許文献ＰＴＬ１〜５にみられるのものが知られている。しかし、後述において詳細に説明するように、本発明のサーバラックによって、より信頼性が高く、効率的で、コストを削減する装置及び技術が可能になる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平１０−０８９７８０号公報
【特許文献２】特開２００９−１０４３０６号公報
【特許文献３】特開２００９−２１７５００号公報
【特許文献４】特開２０１１−１２３８７３号公報
【特許文献５】特開２０１４−１５９９２３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
サーバラックから排出される空気を効率よく冷却するためには、加熱された空気の温度を知る（又は推測する）必要がある。図１に示すように、温度センサ１１５を使用してサーバラックの排出空気温度を測定することができる。しかしながら、ラック内の様々な位置にある様々な構成要素が大きく異なる熱量を発生するため、サーバラックの背面側の全長に沿ってサーバラックの排出空気温度が常に均一であるとは限らないという問題がある。そのため、温度センサの位置によっては、集合的な排出空気に関して温度測定の精度が大きく変動し、過度の冷却や冷却不足が時々起こったり、冷却効率が達成困難となり、結果として低下し得る。
【０００６】
図２に示すように、サーバラックの背面側に沿って多数の位置で複数の温度センサを使用し、集合的な排出空気の平均温度を推定すると、適切な冷却の精度が向上することがある。しかし、センサの数が増えると、コストも増加し、設備構造も複雑になる。さらに、特にサーバの負荷が急速に変化する場合、温度測定と熱生成との間にタイムラグがあるため、冷却の調整が遅れることになる。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記の問題に対する解決手段として、本開示は、それらすべてが環境空気の温度への影響を防止しながら信頼性のある、かつ効率的なサーバ構成要素の冷却を可能にする、サーバラック、冷却方法、及びサーバラックの冷却制御をモデル化するための機械学習推定装置（以下、「冷媒パラメータ推定装置」という）を提供する。
【０００８】
本発明の第１の態様として、サーバラックの外部から空気を取り入れるように構成された空気取入口と、前記サーバラックの外部に空気を排出するように構成された空気排出口と、流入空気の温度を測定するように構成された入口温度センサと、前記サーバラックの前記空気排出口に設けられた熱交換器と、前記サーバラックの電源に設けられ、前記サーバラックの消費電力を測定するように構成された消費電力センサと、前記入口温度センサ及び前記消費電力センサからの測定値に基づいて、前記熱交換器と前記排出空気との間の熱交換を制御するように構成された熱交換コントローラと、を備えるサーバラックが提供される。
【０００９】
本発明の第２の態様として、処理部と、流入空気温度測定データ及びサーバラック消費電力測定データを前記処理部を介して受信するように構成され、熱交換制御パラメータを前記処理部を介して出力するように構成された入出力部と、を備え、前記処理部は、前記流入空気温度測定データ及びサーバラック消費電力測定データに基づいて前記熱交換制御パラメータを決定する、サーバラックのための制御装置が提供される。
【００１０】
本発明の第３の態様として、サーバラックのための冷却方法であって、前記サーバラックの流入空気温度を測定するステップと、前記サーバラックの消費電力を測定するステップと、前記流入空気温度及び前記消費電力に基づいて熱交換器制御パラメータを決定するステップと、熱交換器を制御して、前記熱交換器を通過する排出空気から熱を除去するステップと、を含むサーバラックの冷却方法が提供される。
【００１１】
本発明の第４の態様として、前記サーバラックの流入空気温度を測定するステップと、前記サーバラックの消費電力を測定するステップと、前記流入空気温度及び前記消費電力に基づいて熱交換器制御パラメータを決定するステップと、熱交換器を制御して、前記熱交換器を通過する排出空気から熱を除去するステップと、をコンピュータに実行させるプログラムを記録する非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体が提供される。
本発明の第５の態様として、冷媒コントローラから、サーバラック内の複数のサーバの消費電力測定データと、サーバラックの流入空気温度測定データと、後部ドア熱交換器の冷却能力データとを受信するように構成されたデータ収集装置と、前記データ収集装置から受信したデータ、冷媒パラメータモデル、冷媒パラメータチューナー及び予め定義されたキー値データから、前記サーバラックの冷却を制御するために前記冷媒コントローラによって使用される目標冷媒パラメータを生成するように構成された冷媒パラメータ生成装置と、履歴データデータベースに保存されたデータを使用して上記冷媒パラメータモデルを生成するように構成され、上記冷媒パラメータ生成装置に上記冷媒パラメータモデルを送信するように構成される冷媒パラメータモデル生成装置と、前記データ収集装置から受信した前記消費電力測定データ及び前記冷却能力データを使用して前記目標冷媒パラメータを調整するためのコマンドを生成するように構成され、前記冷媒パラメータ生成装置に前記コマンドを送信するように構成され、データを前記履歴データデータベースに保存するように構成された冷媒パラメータチューナーと、を備える冷媒パラメータ推定システムが提供される。
【発明の効果】
【００１２】
本発明は、低コストで信頼性があり効率的なサーバラック、サーバ構成要素を冷却するための方法、又は環境空気温度への影響を防ぎながらサーバラックの冷却制御をモデル化するための冷媒パラメータ推定装置を提供する。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】図１は、排出空気温度センサを使用したサーバラック用冷却システムの概略図である。
【図２】図２は、多数の排出口温度センサが使用されるサーバラック用冷却システムで行われる温度測定の一例を示すグラフである。
【図３】図３は、ラックの冷却制御に流入空気温度センサ及び消費電力センサのみが使用される、本発明のサーバラック用冷却システムの実施形態の概略図である。
【図４】図４は、各発熱サーバ構成要素において消費電力を測定する、サーバラック用冷却システムの概略図である。
【図５】図５は、冷媒パラメータ推定装置が後部ドア熱交換コントローラの冷媒パラメータモデルを決定する、サーバラック用冷却システムの概略図である。
【図６】図６は、サーバラック用冷却システムの冷媒パラメータ推定装置のブロック図である。
【図７】図７は、本発明の実施形態の動作を示すフローチャートである。
【図８】図８は、本発明の冷媒パラメータ推定装置の実施形態の動作を示すフローチャートである。
【図９】図９は、本発明の冷媒パラメータ推定装置の実施形態の動作を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、本発明のサーバラック用制御装置の実施形態の機能図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下に、本発明の例示的な実施形態を、図面を参照して説明する。図中、同一の要素には同一の参照符号を付し、必要に応じて重複する説明は省略する。
【００１５】
本明細書全体にわたって、「一実施形態」、「実施形態」、「一例」、又は「例」の言及は、実施形態又は例に関連して説明される特定の特徴、構造、又は特性が、本実施形態の少なくとも１つの実施形態に含まれることを意味する。したがって、本明細書全体の様々な箇所における「一実施形態において」、「実施形態において」、「一例」、又は「例」という語句の表現は、必ずしも全てが同じ実施形態又は例を指すとは限らない。また、特定の特徴、構造、又は特性は、１つ以上の実施形態又は例において、任意の適切な組合せ及び／又は副次的な組合せで組み合わせてもよい。
（第１の例示的な実施形態）
【００１６】
以下に、本発明の第１の例示的な実施形態を、図３を参照して、例えば、サーバ、サーバ構成要素、及び／又は同様の発熱コンピュータ装置（以下、単に「サーバ」１３０という）を収容し冷却するサーバラック１００に関して説明する。
【００１７】
本発明を達成し、かつ上記課題を解決するために、本発明のサーバラック１００は、例えば、サーバラック１００に収容された個々のサーバ１３０に設けられたサーバファン１３１により、サーバラックの外部からの環境空気（以下、単に「流入空気」２１０という）をサーバラック１００内に引き込むための空気取入口１２０を備える。サーバラック１００に流入した流入空気２１０は、サーバ１３０を冷却して、それにより加熱される。この加熱された空気（以下、「排出空気」という）は、サーバラック１００の空気排出口１２１に設けられた後部ドア熱交換器（ＲＤＨｘ）１１０を介して排出空気される。熱は、後部ドア熱交換器１１０を通過する際に排出空気から除去され、最終的にはラックを取り囲む環境に戻る。
【００１８】
環境空気温度を変化させず、サーバラックの動作への影響を受けないようにするために、サーバラックから排出される集合的な空気が流入空気（すなわち、環境空気）と同じ温度である必要がある。そのため、本例示的な実施形態において、後部ドア熱交換器１１０は、制御部１１３（熱交換コントローラ）を介して制御され、サーバ１３０の動作により加えられた所定の熱量が排出空気から除去されるように、制御パラメータ（「冷媒パラメータ」又は「熱交換制御パラメータ」ともいう）を増減させる。制御パラメータは、例えば、排出空気を冷却するために後部ドア熱交換器１１０で使用される冷媒の温度又は質量流量であってもよい。
【００１９】
本例示的な実施形態のサーバラック１００は、流入空気として使用する環境空気の温度を測定する流入空気温度センサ１１１と、サーバラック１００のサーバ１３０に供給される電力量（以下、「サーバラックの消費電力」とは、特に記載のない限り、サーバラックのサーバの消費電力をいう）を測定する消費電力センサ１１２とを備える。流入空気温度センサは、後部ドア熱交換器１１０から排出される空気の流路の外側に確実に配置される限り、サーバラック１００の流入空気の流路内に直接配置されることに特に限定されない。流入空気温度及び消費電力の測定は、これらの測定に基づいて後部ドア熱交換器１１０の制御パラメータを決定する制御部１１３に提供される。サーバ１３０が発生する熱はサーバラック１００の消費電力に直接関係するため、後部ドア熱交換器１１０によって除去される熱除去量は、（消費電力センサのみを使用して）発熱時に推定することができ、制御パラメータを調整する前に、後部ドア熱交換器１１０の排出に配置された温度センサが、（構成要素の熱慣性によって、かなり遅れて検出可能になる）排出された空気の温度の増減を検出することを待つ必要はない。換言すれば、消費電力が変化した時点で（それにより、発熱とほぼ即時に）、後部ドア熱交換器１１０の制御パラメータを調整することができる。
【００２０】
後部ドア熱交換器１１０の制御パラメータの決定に流入空気温度測定を用いることにより、環境温度の変化に応じた正確な除熱制御が可能となり、熱交換制御の効率が向上する。
【００２１】
この例示的な実施形態において、制御部１１３は表を参照して制御パラメータを決定する。このような表としては、制御パラメータが冷媒質量流量である下記の表１、制御パラメータが冷媒温度である下記の表２等が挙げられる。
【表１】
2021530046.tif 000003
【表２】
2021530046.tif 000004
【００２２】
表の値は、理論や実験に応じて予め適宜設定すればよい。ここでは、実験に応じた表の設定例について簡単に説明する。このような実験が、外部要因からの干渉がほとんどない程度の、サーバルーム等の一定の環境で行われると仮定すると、サーバラックは、選択された消費電力と選択された制御パラメータを使用して、入口センサの環境温度が安定し一定に維持されるのに十分な時間で稼働する。このとき、これらの値は表に記録され、表に記録された消費電力、制御パラメータ、及び温度値の範囲が表に含まれるまで処理が繰り返される。このような実験により表が設定された後、サーバラック１００は、表を参照して後部ドア熱交換器１１０を制御して正常に動作できる。
【００２３】
この例示的な実施形態の制御部１１３を機能的に説明するが、制御部１１３が専用ハードウェアによって、又はコンピュータが後部ドア熱交換器１１０を制御するように使用されるソフトウェア命令によって実施され得ることは、当業者によって理解される。制御部１１３は、入口温度センサ１１１及び消費電力センサ１１２からの測定を受信し、これらの測定に基づいて（この例示的な実施形態においては、表を参照することによって）決定された制御パラメータに応じて後部ドア熱交換器１１０を制御するための制御信号を送信する。
（第２の例示的な実施形態）
【００２４】
以下に、図３を参照して、本発明の第２の例示的な実施形態を、表を参照して後部ドア熱交換器１１０の制御パラメータを決定する代わりに数式を用いて制御パラメータを計算すること以外は、第１の例示的な実施形態と同様の構成のサーバラック１００に関して説明する。
下記の式において、
【数１】
2021530046.tif 000005
Ｑ＿ｒｄｈｘは後部ドア熱交換器により抽出される熱エネルギー（ｋＷ）であり、Ｐ＿ｉｎはサーバの消費電力（ｋＷ）であり、Ｔ＿ｉｎ＿ｒａｃｋは流入空気温度（℃）であり、ｍ＿ａｉｒ＿ｉｎ＿ｒａｃｋはラックの流入空気質量流量（ｋｇ／ｓ）であり、ｍ＿ｒｅｆ＿ｒｄｈｘは後部ドア熱交換器の冷媒の質量流量（ｋｇ／ｓ）であり、Ｔ＿ｉｎ＿ｒｅｆ＿ｒｄｈｘは後部ドア熱交換器の冷媒の温度（℃）である。Ｃ０，Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３，及びＣ４は、サーバ１３０及び後部ドア熱交換器１１０の既知の仕様を用いた理論的推定に従って予め決定され得る定数である。
【００２５】
より具体的には、定数Ｃ０，Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３，及びＣ４の理論的推定は、次のように計算することができる。サーバの空気流量率は、サーバ電力（例えば、サーバの製造元が提供するデータシートから得られる）の予め定義された関数Ｆ１（ｘ）である。下記の式により、ラックの流入空気質量流量を求めることができる。
【数２】
2021530046.tif 000006
ここで、ｄｅｎｓｉｔｙ＿ａｉｒは空気の密度（ｋｇ／ｍ３）である。サーバ１３０からの排出空気の平均温度は、下記の式から計算することができる。
【数３】
2021530046.tif 000007
ここで、Ｔ＿ｉｎ＿ｒｄｈｘは後部ドア熱交換器に流入する排出空気の平均温度であり、ＣＰは空気の比熱（ｋＪ／ｋｇ．Ｋ）である。後部ドア熱交換容量は、（例えば、製造元のデータシートで定めるところにより）後部ドア熱交換器の冷媒の温度、後部ドア熱交換器に流入する排出空気の平均温度、後部ドア熱交換器の冷媒の質量流量、及びラックの流入空気質量流量の予め定義された多変数関数Ｆ２（ｗ，ｘ，ｙ，ｚ）であり、以下の関係を得るために用いることができる。
【数４】
2021530046.tif 000008
【００２６】
以上の式を用いて、式に適合する線形回帰定数Ｃ０，Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３，及びＣ４を決定できる。次に、制御パラメータはその線形回帰式により決定できる。なお、後部ドア熱交換器の制御パラメータ（すなわち、冷媒質量流量又は冷媒温度）によっては、Ｃ３及びＣ４のいずれか一方を０とすべきである。
【００２７】
また、Ｃ０，Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３，及びＣ４の実験的決定は、第１の例示的な実施形態で記載されたものと同様の実験条件下で行うことができる。まず、ラックの消費電力レベル（Ｐ＿ｉｎ）を選択し、制御パラメータ値を選択する（すなわち、冷媒質量流量又は冷媒温度）。環境空気温度が安定するような期間にわたり定常状態で稼働した後、空気取入口の温度をメモリに記録し、様々なラックの消費電力レベルと様々な制御パラメータで多数のデータポイントが得られるまでこの処理を繰り返す。十分なデータ量が得られた後、線形回帰等のフィッティング方法を実施することでＣ０，Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３，及びＣ４の値を得ることができる。
【００２８】
（第３の例示的な実施形態）
本発明の第３の例示的な実施形態を、図５を参照して説明する。第１及び第２の例示的な実施形態では、消費電力センサ１１２がサーバラック１００のサーバ１３０の消費電力を測定する。しかしながら、本実施形態では、図４に示すように、複数の消費電力センサ１１２が用いられる。ここで、各サーバは、消費電力センサ１１２に接続されている。表３からわかるように、特定のラック流入空気温度を達成するためには、同じ合計のラック消費電力に対しても（ただし、ラック内のサーバの電力変動は異なる）、冷媒制御パラメータについて異なる値が必要となり得る。表３は、第１の例示的な実施形態における表２について記載したものと同様の実験手順によって得ることができる。
【表３】
2021530046.tif 000009
【００２９】
合計のラックの消費電力の代わりにラック内でのサーバの電力分配を使用する１つの利点は、後部ドア熱交換器（ＲＤＨｘ）１１０の目標パラメータの改善された制御の観点が反映されることにある。このような改善された制御は、データ項目Ｎｏ．２，４、及び５からわかる。各データ行では、合計のラックの電力は同じままである（すなわち、８ｋＷ）。しかしながら、２３℃にするために、各事例において２１℃、２０．５℃、及び１９℃と制御パラメータ（例えば、冷媒温度）が異なる。これは、サーバの電力分配も制御パラメータに影響を与え得ることを明確に示している。サーバの電力分配を考慮することで、ラック流入空気温度制御の制御された改善を達成することができる。
【００３０】
一例として図５を参照すると、後部ドア熱交換器１１０は、供給管１４０から液体冷媒を受け取り、蒸発した冷媒を戻り管１５０を通して戻してもよい。後部ドア熱交換器１３０は、サーバ１３０からの排熱を受け、供給管１４０から供給された液体冷媒に熱伝達する。液体冷媒は、排熱を吸収し気化して気体となり、戻り管１５０を介して後部ドア熱交換器１１０から排出される。別の例として、後部ドア熱交換器１１０は、供給管１４０から冷水を受け取ってもよい。この場合、冷水はサーバの排熱を吸収して熱くなり、温水は戻り管１５０を用いて後部ドア熱交換器１３０から排出される。一般に、冷媒の物質状態（すなわち、液体又は気体）は、供給管１４０や戻り管１５０での使用に特に限定されない。
【００３１】
可変分配消費電力制御スキームを得るために表３の実験データを使用する代わりに、本例示的な実施形態では、自動機械学習ベースのアルゴリズムを利用して、制御部１１３で使用される機械学習された冷媒パラメータモデルを決定する。機械学習されたモデル（以下、「冷媒パラメータモデル」という）を実施すると、実験の実行に必要な時間を短縮できる。
【００３２】
図５に示すように、冷媒パラメータ推定装置１７０は、サーバラック１００の流入空気温度センサ１１１及び複数の消費電力センサ１１２からそれぞれ流入空気温度測定データ及びサーバの消費電力データを受信して保存し、後部ドア熱交換器制御部１１３と通信する。冷媒パラメータ推定装置１７０は、冷媒パラメータモデルの生成、更新、及びサーバラック１００の制御部１１３への送信、並びに制御部１１３からの冷媒制御パラメータデータの受信と保存を行う機械学習装置である。冷媒パラメータ推定装置１７０は、現在及び過去の温度測定データ、サーバの消費電力データ、及び冷媒制御パラメータデータに基づいて冷媒パラメータモデルを生成する。制御部１１３は、冷媒パラメータ推定装置１７０から冷媒パラメータモデルを受信し、その冷媒パラメータモデルをメモリに保存する。現在の流入空気温度測定及びサーバ１３０の現在の消費電力測定に基づいて、制御部１１３は、保存された冷媒パラメータモデルに従って冷媒制御パラメータを決定し、後部ドア熱交換器１１０に供給する（流量又は温度に関する）冷媒を制御する。
【００３３】
以下、冷媒パラメータ推定装置１７０を、図６を参照して説明する。図６は、冷媒パラメータ推定装置１７０の概略を示すブロック図であり、冷媒パラメータ推定装置１７０は、４つの機能モジュールと２つのデータベース、すなわち、データ収集装置１７１，冷媒パラメータ生成装置１７２（「ジェネレータ１７２」ともいう）、冷媒パラメータモデル生成装置１７３（「モデル生成装置１７３」ともいう）、冷媒パラメータチューナー１７４（「チューナー１７４」ともいう）、デフォルト制御データベース１７５、及び履歴データデータベース１７６を備える。
【００３４】
データ収集装置１７１は、冷媒制御パラメータを推定するために必要なデータを収集して処理する。データ収集装置１７１は、コントローラ１１３から後部ドア熱交換器１１０の冷却能力を取得し、サーバ１３０から消費電力データを収集し、以下からラック電力を計算する。
【数５】
2021530046.tif 000010
ここで、Qrackはラック電力であり、
【数６】
2021530046.tif 000011
はサーバｉの電力であり、Ｓはサーバラック１００内の複数のサーバ１３０である。データ収集装置は、また、流入空気温度センサ１１１から流入空気温度測定値を収集する。データ収集装置１７１は、収集されかつ計算されたQrack及びラックの流入空気温度測定値、並びにＲＤＨｘ冷却能力を、さらなる処理のため、ジェネレータ１７２及びチューナー１７４に渡す。
【００３５】
ジェネレータ１７２は、目標冷媒制御パラメータを生成し、制御部１１３に送信する。ジェネレータ１７２は、データ収集装置１７２からの電力及び温度データに基づいて、ラック１１０内の全ての排熱を除去する目標冷媒制御パラメータを求める。ジェネレータ１７２は、モデル生成装置１７３から取得した履歴データデータベース１７６内のデータセットの数（Ｎ）に応じて、目標冷媒制御パラメータを求める方法を選択する。開始時に、履歴データセットの数（Ｎ）は、正確なモデルを生成するには十分でない場合がある。データセットの数（Ｎ）がその構成で定義された数よりも大きい場合、ジェネレータ１７２は、モデル生成装置１７３から受信した冷媒パラメータモデルから冷媒制御パラメータを計算する。そうでない場合、ジェネレータ１７２は、各サーバの消費電力測定値からラックの消費電力を計算し、デフォルト制御データベース１７５に保存されたキー値データベースから冷媒制御パラメータを選択する。チューナー１７４は、現在の目標冷媒制御パラメータの要求とデータ収集装置１７１からの入力に応じた目標冷媒制御パラメータの増減コマンドをジェネレータ１７２に送信する。次に、ジェネレータ１７２は、それが送信する最新の冷媒制御パラメータを制御部１１３及びチューナー１７４に返信する。目標冷媒制御パラメータの変更要求がチューナー１７４によって送信されると、ジェネレータ１７２は、そのコマンドに従って目標冷媒制御パラメータを調整し、新たな目標冷媒制御パラメータを制御部１１３及びチューナー１７４に送信する。
【００３６】
デフォルト制御データベース１７５は、予め定義されたキー値データベースであり、キーはラックスケールの電力であって、値は以下の表４に示されるような目標冷媒制御パラメータである。例えば、第１の行は、ラックスケールの電力が４ｋＷのとき、２３℃の所望のラック流入空気温度に対して目標冷媒制御パラメータが２２．５℃であることを示している。
【表４】
2021530046.tif 000012
【００３７】
モデル生成装置１７３は、履歴データデータベース１７６内の履歴データを入力として利用して冷媒パラメータモデルを生成し、出力としてその冷媒パラメータモデルを冷媒パラメータモデルジェネレータ１７２に与える。冷媒パラメータモデルを生成するために、例えば、Ｐｙｔｈｏｎにおける標準的な機械学習ライブラリであるサイキット・ラーンライブラリ（ｓｃｉｋｉｔ＿ｌｅａｒｎ  ｌｉｂｒａｒｙ）中の決定木回帰アルゴリズム（Ｄｅｃｉｓｉｏｎ  Ｔｒｅｅ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ；ＤＴＲ）を適用する。ＤＴＲは、ラック内のサーバの消費電力及びラックの流入空気温度の非線形マッピングを使用し、最適な冷媒制御パラメータについてのモデルを生成及びトレーニングする。そのため、ＤＴＲは、非線形冷媒パラメータモデルを以下の関数として生成しようとする。
ｆｍｏｄｅｌ：［Ｑｓ１，Ｑｓ２，.....Ｑｓｓ，Ｔｒａｃｋ＿ａｉｒ＿ｉｎｌｅｔ］→Ｔｒｅｆ
ここで、
【数７】
2021530046.tif 000013
はサーバｉの電力であり、Ｓはラック内のサーバの数であり、Ｔｒａｃｋ＿ａｉｒ＿ｉｎｌｅｔは流入空気温度、Ｔｒｅｆは目標冷媒制御パラメータである。また、モデル生成装置１７３は、ジェネレータ１７２からの要求に応じて、履歴データデータベース１７６内のデータセットの数を与える。
【００３８】
履歴データデータベース１７６内のデータセットは、ＤＴＲのトレーニングデータとして利用される。履歴データデータベース１７６は、表５に示すように、ラック内の各サーバ電力と、ラック内で放散される熱を全て抽出する所望の流入空気温度に対する最適な冷媒制御パラメータとの過去のデータセットを含む。例えば、第１の行は、各サーバが１．５ｋＷを消費する場合、２３℃の目標流入空気温度に対して最適な冷媒制御パラメータが２０．５℃であることを示している。
【表５】
2021530046.tif 000014
【００３９】
チューナー１７４は、後部ドア熱交換器１１０がラック内で放散された熱を全て除去したか否かを検査し、データ収集装置１７１からのサーバ１３０の消費電力データと後部ドア熱交換器１１０の冷却能力とを比較する。後部ドア熱交換器１１０が全ての熱を抽出できていない場合、チューナー１７４は、冷媒制御パラメータを調整するコマンドをジェネレータ１７２に送信する。そうでない場合、チューナー１７４は、ジェネレータ１７２から現在の目標冷媒制御パラメータを取得し、さらなるモデル化のために、サーバの消費電力データセット、流入空気温度、及び冷媒制御パラメータを履歴データデータベース１７６に保存する。
【００４０】
以下に、冷媒パラメータ推定装置１７０のワークフローを、図８を参照して説明する。
【００４１】
ステップＳ８０１において、データ収集装置１７１は、サーバラック１００内の各サーバ１３０から消費電力データを取得する。サーバの消費電力データは、簡易ネットワーク管理プロトコル（Ｓｉｍｐｌｅ  Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ；ＳＮＭＰ）を使用して管理情報ベース（Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｉｎｆｏｒｍａｎｔｉｏｎ  Ｂａｓｅ；ＭＩＢ）から取得できる。次に、データ収集装置１７１は、全てのサーバの消費電力測定値を合計することによって、サーバラック１００のラック電力を計算する。例えば、表３のデータセットＮｏ．２において、サーバラック１００のサーバ電力（Ｑｓ）のセットは｛１５００、１５００、１５００、１５００、１０００、１０００｝Ｗであり、ラック電力（Ｑｒａｃｋ）は８０００Ｗである。各サーバの消費電力データは、ジェネレータ１７２に渡され、ラックスケールの電力は、さらなる処理のためにチューナー１７４に渡される。サーバ電力に加えて、流入空気温度（Ｔｒａｃｋ＿ａｉｒ＿ｉｎｌｅｔ）が流入空気温度センサ１１１から取得され、ジェネレータ１７２に渡される。
【００４２】
ステップＳ８０２において、データ収集装置１７１は、制御部１１３に要求を送信して後部ドア熱交換器１１０の冷却能力量（ＱＨＸ）を求める。次に、このデータは、さらなる処理のためにチューナー１７４に渡される。
ステップＳ８０３において、ジェネレータ１７２は、ステップＳ８０１で受信した各サーバの消費電力データ及びラックの流入空気温度に基づいて、冷媒パラメータモデルから、又はデフォルト制御データベース１７５から目標冷媒制御パラメータを見つける。次に、ジェネレータ１７２は、目標冷媒制御パラメータを制御部１７０に送信する。このステップにおけるジェネレータ１７２のワークフローについては、後述においてより詳細に説明する。
【００４３】
ステップＳ８０４において、制御部１７０がジェネレータ１７２から目標冷媒制御パラメータを受信した後、制御部１１３は後部ドア熱交換器１１０の冷媒制御パラメータを徐々に変化させる。冷媒パラメータ推定装置は、熱環境が安定するまで、Ｍ＝５分又は他の所定値で待機する。
【００４４】
ステップＳ８０５において、Ｍ分後、チューナー１７４は、後部ドア熱交換器１１０がサーバラック１００内の排熱を全て除去したか否かを調査する。チューナー１７４は、ＱＨＸとＱｒａｃｋとの差分絶対値（｜ＱＨＸ―Ｑｒａｃｋ｜）と、システムに予め定義された閾値Ｑｔｈとを比較する。
ステップＳ８０６において、｜ＱＨＸ―Ｑｒａｃｋ｜＜Ｑｔｈであれば、後部ドア熱交換器１１０がサーバラック１００内の排熱を全て除去できることを意味する。チューナー１７４は、ジェネレータ１７２から現在の目標冷媒制御パラメータを要求して取得し、この値を、このサーバ消費電力及び流入空気温度データのセットに対する最適な冷媒制御パラメータとみなす。例えば、表５において、データセットＮｏ．１は、ＱＨＸ＝Ｑｒａｃｋ＝８ｋＷであることを示している。チューナー１７４は、ジェネレータ１７２から最適な冷媒制御パラメータとして２１℃を取得する。
【００４５】
ステップＳ８０７において、チューナー１７４は、サーバの消費電力、流入空気温度測定値、及び最適な冷媒制御パラメータのセットを履歴データデータベース１７６に保存する。表５のデータセットＮｏ．１について、チューナー１７４は、履歴データデータベース１７６に｛１５００、１５００、１５００、１５００、１０００、１０００、２３、２１｝を追加する。
【００４６】
ステップＳ８０８において、モデル生成装置１７３は、冷媒パラメータモデルを更新する。ＤＴＲは、履歴データデータベース１７６内の更新されたデータでモデルを再生成し、トレーニングする。モデル生成装置１７３は、履歴データデータベース１７６内の全データと、ステップＳ８０７で新たに追加されたデータとをモデル化に利用する。そのため、トレーニングデータは、例えば、［ＱＳ１、ＱＳ２、.....、ＱＳＳ、Ｔｒａｃｋ＿ａｉｒ＿ｉｎｌｅｔ、Ｔｒｅｆ］のデータ保存フォーマットで｛１５００、１５００、１５００、１５００、１０００、１０００、２３、２１｝を含むようになる。次に、モデル生成装置１７３は、非線形冷媒パラメータモデルを以下の関数として生成する。
ｆｍｏｄｅｌ：［Ｑｓ１，Ｑｓ２，.....Ｑｓｓ，Ｔｒａｃｋ＿ａｉｒ＿ｉｎｌｅｔ］→Ｔｒｅｆ
【００４７】
ステップＳ８０９において、｜ＱＨＸ―Ｑｒａｃｋ｜≧Ｑｔｈであれば、後部ドア熱交換器１１０がラック１１０内の全ての排熱を除去できないことを意味し、チューナー１７４は、目標冷媒制御パラメータを増減するコマンドをジェネレータ１７２に送信する。一例として、表５のデータセットＮｏ．２において、ＱＨＸはＱｒａｃｋより小さい。これは主に、サーバの電力分配が集中しているために、冷媒制御パラメータの設定点である２１℃ではラックの流入空気温度を所望の２３℃にすることができないためであり、所望のラックの流入空気温度である２３℃にするためには、冷媒制御パラメータをさらに下げる必要がある。チューナー１７４は、目標冷媒制御パラメータを減少させるコマンドをジェネレータ１７２に送信する。ＱＨＸがＱｒａｃｋより大きい場合、チューナー１７４は、目標冷媒制御パラメータを増加させるコマンドをジェネレータ１７２に送信する。
【００４８】
ステップＳ８１０において、ジェネレータ１７２がチューナー１７４からコマンドを受信した後、ジェネレータ１７４は、そのコマンドに従って目標冷媒制御パラメータを調整する。例えば、現在の冷媒制御パラメータが２１℃である場合、ジェネレータ１６２がチューナー１７４から減少コマンドを受信すると、ジェネレータ１７２は、目標冷媒制御パラメータを２０．５℃に変更する。次に、ジェネレータ１７２は、新たな目標冷媒制御パラメータを制御部１１３に送信し、ステップＳ８０４を繰り返す。
【００４９】
ここで、図９を参照して、ステップＳ８０３におけるジェネレータ１７２が目標冷媒制御パラメータを生成するためのワークフローの詳細について説明する。
【００５０】
ステップＳ９０１において、開始時に、履歴データの数は、正確なモデルを生成するには十分でない場合がある。従って、ジェネレータ１７２は、履歴データデータベース１７６内のデータセットの数（ＮＨ）を取得して、それがモデル化に十分かどうかを確認する。ジェネレータ１７２は、ＮＨを構成で定義された数（Ｎ）と比較する。
【００５１】
ステップＳ９０２において、ＮＨがＮ未満の場合、ジェネレータ１７２は、表４に示すように、デフォルト制御データベース１７５からデフォルト制御データを取得する。デフォルト制御データは、予め定義された、ラック電力と目標冷媒制御パラメータとのキー値のペアである。
【００５２】
ステップＳ９０３において、ジェネレータ１７２は、データ収集装置１７１からラックの消費電力と流入空気温度測定値を取得する。表４のデータセットＮｏ．１の例として、データ収集装置１７１から得られるラック電力は４ｋＷであり、所望の流入空気温度は２３である。
【００５３】
ステップＳ９０４において、ジェネレータ１７２は、デフォルト制御データから目標冷媒制御パラメータを求める。ジェネレータ１７２は、ラック消費電力に等しいキーを見つけ、そのキーの値を目標温度として取得する。ラック電力に類似するキーが存在しない場合、ジェネレータ１７２は、ラック消費電力に最も近い値を有するキーから目標温度を選択する。例えば、ラック電力が４ｋＷの場合、ジェネレータは目標冷媒制御パラメータとして２２．５℃を選択する。
【００５４】
ステップＳ９０５において、ＮＨがＮよりも大きいという別の事例において、ジェネレータ１７２は、モデル生成装置１７３から冷媒パラメータモデル（ｆｍｏｄｅｌ）を取得する。
ステップＳ９０６において、ジェネレータ１７２は、データ収集装置１７１から各サーバの消費電力データを取得する。表５のデータセットＮｏ．１の例として、データ収集装置１７１から得られる消費電力データは｛１５００，１５００，１５００，１５００，１０００、１０００｝である。
【００５５】
ステップＳ９０７において、ジェネレータ１７２は、ステップＳ９０６で受信したモデルから、各サーバの電力をモデルの入力として使用して目標冷媒制御パラメータを計算する。ステップＳ９０６のサーバ電力の例を用いて、ジェネレータ１７２は、以下のように目標冷媒制御パラメータを計算できる。
ｆｍｏｄｅｌ：［１５００、１５００、１５００、１５００、１０００、１０００、２３］→２１
【００５６】
ステップＳ９０８において、ジェネレータ１７２は、目標冷媒制御パラメータを制御部１１３に送信する。
【００５７】
（第４の例示的な実施形態）
本発明の第４の例示的な実施形態を、図１０を参照して説明する。本例示的な実施形態の制御装置は、命令を処理し、メモリ１６１と、温度データ入力１６３及び消費電力データ入力１６４を受信する入出力部１６２との両方にアクセスする中央処理装置１６０を有する。入出力部１６２は、冷媒質量流量又は冷媒温度の少なくとも一方を増減させる熱交換器の制御パラメータである制御信号１６５を出力する。制御装置は、第１の例示的な実施形態で説明したのと同様の方法での表によって、又は第２の例示的な実施形態で説明したのと同様の方法での式によって制御パラメータを決定してもよく、図７に示す動作フローチャートに従って動作してもよい。
【００５８】
以上、本発明の３つの例示的な実施形態について説明した。これらの例示的な実施形態は、本発明の特定の実施の単なる例であり、本発明は、これらの実施のみに限定されると考えられるべきでないことは、当業者に認識されるべきである。例えば、後部ドア熱交換器の構成は、サーバラックの空気排出口１２１から排出される空気の熱を取り除く機能を果たすことができるものであれば、特に限定されない。後部ドア熱交換器は、冷媒貯蔵タンク及び／又は圧縮機、ポンプ等を使用して、冷媒を循環又は分散させてもよく、後部ドア熱交換器のこのような構成要素は、サーバラックの筐体の内側、サーバラックの筐体の外側、又はサーバルームの外側にさえ位置してもよい（例えば、冷媒は、チューブ、パイプ等を介してサーバルームに出入りし、サーバラックに出入りしてもよい）。
【００５９】
制御装置及び冷媒パラメータ推定装置１７０のハードウェア実装については上述したが、制御装置（制御部１１０）及び冷媒パラメータ推定装置１７０の配置は特に限定されず、サーバラック１００内（あるいはさらには外部）の任意の場所に位置してもよいし、例えば、後部ドア熱交換器１１０に一体的に形成してもよい。また、制御装置又は冷媒パラメータ推定装置１７０は、例えば、同様の構成要素を共有する別の電子装置に統合された、マイクロコントローラ、プログラマブルロジックチップ等で実装されてもよく、又は汎用コンピュータ上のソフトウェアで機能的に実装されてもよい。
【００６０】
制御部１１３と冷媒パラメータ推定装置１７０とは、処理能力要件が大きく異なる可能性があるため、実際の実装では、ハードウェアコストを考慮する必要がある。この観点から、冷媒パラメータ推定装置１７０は、ラックの外部に設けられ、ネットワーク、インターネット等を介して制御部１１３と通信可能であることが好ましく、各サーバラック１００の制御部１１３に対して冷媒パラメータモデルを生成、更新、送信するように複数のサーバラックに接続されてもよい。この場合、冷媒推定装置１７０は、各制御部１１３との通信を介して、各サーバラック１００の流入空気温度測定データ、消費電力測定データ、及び後部ドア熱交換パラメータデータを受信してもよい。設計要件に応じて、冷媒パラメータ推定装置１７０は、冷媒パラメータモデルをさらに更新することを必要とせずに冷媒パラメータモデルを十分に実行できるようになった時点で、制御部１１３との通信を停止してもよい。また、冷媒パラメータ推定装置１７０は、冷媒パラメータモデルを送信する代わりに、冷媒パラメータモデルに基づく熱交換器制御パラメータを制御部に単に送信することも可能である。
【００６１】
第３の実施形態では、冷媒パラメータのモデル化に用いられる機械学習アルゴリズムがＤＴＲである。しかしながら、アルゴリズムはＤＴＲに限定されない。例えば、他の教師あり機械学習アルゴリズムを適用することもできる。例えば人工ニューラルネットワークである。
【００６２】
上記例示的な実施形態では、制御パラメータの決定において、後部ドア熱交換器自体の消費電力や発熱を特に考慮していないが、しかしながら、後部ドア熱交換器の具体的な構成によっては、設計仕様や必要に応じて検討してもよい。
【００６３】
また、例示的な実施形態による実施形態は、装置、デバイス、方法、又はコンピュータプログラム製品として実装してもよい。よって、例示的な実施形態は、全体的なハードウェアの実施形態、全体的なソフトウェアの実施形態（ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコード等）、又はここで全体的に「モジュール」又は「システム」と呼ぶことができるソフトウェア及びハードウェアの態様を組み合わせた実施形態の形態を取ることができる。また、本例示的な実施形態は、媒体に具現化されたコンピュータ利用可能なプログラムコードを有する任意の有形の表現媒体に具現化されたコンピュータプログラム製品の形態を取ってもよい。
【００６４】
さらに、ここで与えられる例又は図示は、それらに利用されている用語の定義に対する制限、限定、又は表現と決して見なされるべきではない。代わりに、これらの例又は図示は、１つの特定の実施形態に関して説明されており、例示的なものにすぎないと見なされるべきである。当業者であれば、これらの例又は図示に使用される用語は、本明細書においてそれと共にまたは他の箇所で与えられても与えられなくてもよい他の実施形態を包含し、このような全ての実施形態は、その用語の範囲内に含まれることが意図されていることを理解するであろう。このような非限定的な例及び図示を指定する言語には、「例えば（for example）」、「例えば(for instance)」、「例えば（e.g.）」及び「一実施形態において」が含まれるが、これらに限定されない。
【産業上の利用可能性】
【００６５】
本発明は、コンピュータサーバ及び同様の構成要素が管理、維持、及び利用されるコンピュータネットワーク分野に適用することができる。
［付記］
（付記１）
１．サーバラックの外部から空気を取り入れるように構成された空気取入口と、
前記サーバラックの外部に空気を排出するように構成された空気排出口と、
流入空気の温度を測定するように構成される入口温度センサと、
前記サーバラックの前記空気排出口に設けられた熱交換器と、
前記サーバラックの電源に設けられ、前記サーバラックのサーバの消費電力を測定するように構成された少なくとも１つの消費電力センサと、
前記入口温度センサ及び前記少なくとも１つの消費電力センサからの測定値に基づいて、前記熱交換器と前記排出空気との間の熱交換を制御するように構成された熱交換コントローラと、
を備えるサーバラック。
（付記２）
２．前記熱交換コントローラは、前記入口温度センサからの測定値及び前記少なくとも１つの消費電力センサからの測定値に基づいて熱交換器制御パラメータを決定するように構成され、前記熱交換器を介して排出される際に前記排出空気から熱が除去されるように、冷媒の温度及び前記冷媒の質量流量の少なくとも一方を制御する、
付記１に記載のサーバラック。
（付記３）
３．前記熱交換コントローラは、保存された流入空気温度データ及び保存された消費電力データを含む所定の表を保存するように構成され、前記熱交換器制御パラメータは前記表から決定される、
付記２に記載のサーバラック。
（付記４）
４．前記所定の表は、外部からの影響がほとんどない環境での実験から得られる、
付記３に記載のサーバラック。
（付記５）
５．前記熱交換コントローラは、前記消費電力測定値、前記流入空気温度測定値、及び所定の演算定数に基づく線形回帰式から前記熱交換器制御パラメータを決定するように構成される、
付記２に記載のサーバラック。
（付記６）
６．前記線形回帰式が、
Ｑ＿ｒｄｈｘ＝Ｐ＿ｉｎ＝Ｃ０＋Ｃ１×Ｔ＿ｉｎ＿ｒａｃｋ＋Ｃ２×ｍ＿ａｉｒ＿ｉｎ＿ｒａｃｋ＋Ｃ３×ｍ＿ｒｅｆ＿ｒｄｈｘ＋Ｃ４×Ｔ＿ｉｎ＿ｒｅｆ＿ｒｄｈｘ
であり、
Ｑ＿ｒｄｈｘは前記熱交換器により抽出される熱エネルギー（ｋＷ）であり、Ｐ＿ｉｎは前記サーバラックの前記消費電力（ｋＷ）であり、Ｔ＿ｉｎ＿ｒａｃｋは流入空気温度（℃）であり、ｍ＿ａｉｒ＿ｉｎ＿ｒａｃｋはラックの流入空気質量流量（ｋｇ／ｓ）であり、ｍ＿ｒｅｆ＿ｒｄｈｘは前記熱交換器の冷媒の質量流量（ｋｇ／ｓ）であり、Ｔ＿ｉｎ＿ｒｅｆ＿ｒｄｈｘは前記熱交換器の前記冷媒の温度（℃）であり、Ｃ０，Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３，及びＣ４は定数である
付記５に記載のサーバラック。
（付記７）
７．前記熱交換コントローラは、前記入口温度センサからの前記測定値及び前記少なくとも１つの消費電力センサからの前記測定値に基づいて生成された冷媒パラメータモデルを入力として受け取るようにさらに構成され、
前記熱交換コントローラは、前記冷媒パラメータモデルを使用して前記熱交換器制御パラメータを決定するように構成される、
付記２に記載のサーバラック。
（付記８）
８．前記熱交換コントローラと通信するように構成された冷媒パラメータ推定装置をさらに備え、
前記冷媒パラメータ推定装置が、
冷媒コントローラから、サーバラック内の複数のサーバの消費電力測定データと、サーバラックの流入空気温度測定データと、後部ドア熱交換器の冷却能力データとを受信するように構成されたデータ収集装置と、
前記データ収集装置から受信したデータ、冷媒パラメータモデル、及び予め定義されたキー値データから、前記サーバラックの冷却を制御するために前記冷媒コントローラで使用される目標冷媒パラメータを生成するように構成された冷媒パラメータ生成装置と、
履歴データデータベースに保存されたデータを使用して前記冷媒パラメータモデルを生成するように構成され、前記冷媒パラメータ生成装置に前記冷媒パラメータモデルを送信するように構成された冷媒パラメータモデル生成装置と、
前記データ収集装置から受信した前記消費電力測定データ及び前記冷却能力データを使用して前記目標冷媒パラメータを調整するコマンドを生成するように構成され、前記冷媒パラメータ生成装置に前記コマンドを送信するように構成され、データを前記履歴データデータベースに保存するように構成された冷媒パラメータチューナーとを備える、
付記７に記載のサーバラック。
（付記９）
９．処理部と、
流入空気温度測定データ及びサーバラック消費電力測定データを受信するように構成され、熱交換制御パラメータを出力するように構成された入出力部と、
を備え、
前記処理部は、前記流入空気温度測定データ及びサーバラック消費電力測定データに基づいて前記熱交換制御パラメータを決定するように構成されている、
サーバラックのための制御装置。
（付記１０）
１０．サーバラックのための冷却方法であって、
前記サーバラックの流入空気温度を測定するステップと、
前記サーバラックのサーバの消費電力を測定するステップと、
前記流入空気温度及び前記消費電力に基づいて熱交換器制御パラメータを決定するステップと、
熱交換器を制御して、前記熱交換器を通過する排出空気から熱除去量を除去するステップと、
を含むサーバラックの冷却方法。
（付記１１）
１１．前記サーバラックの流入空気温度を測定するステップと、
前記サーバラックの消費電力を測定するステップと、
前記流入空気温度及び前記消費電力に基づいて熱交換器制御パラメータを決定するステップと、
熱交換器を制御して、前記熱交換器を通過する排出空気から熱除去量を除去するステップと、
をコンピュータに実行させるプログラムを記録する非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【符号の説明】
【００６６】
１００  サーバラック
１１０  後部ドア熱交換器
１１１  流入空気温度センサ
１１２  消費電力センサ
１１３  制御部
１１５  排出空気温度センサ
１２０  空気取入口
１２１  空気排出口
１３０  サーバ
１３１  サーバファン
１４０  冷媒供給ライン
１５０  冷媒戻りライン
１６０  中央処理装置
１６１  メモリ部
１６２  入出力部
１６３  温度データ入力
１６４  消費電力データ入力
１６５  制御信号出力
１７０  冷媒パラメータ推定装置
１７１  データ収集装置
１７２  冷媒パラメータ生成装置
１７３  冷媒パラメータモデル生成装置
１７４  冷媒パラメータチューナー
１７５  デフォルト制御データベース
１７６  履歴データデータベース
２１０  流入空気
２１５  後部ドア流入空気
【図１】
2021530046.tif 000015
【図２】
2021530046.tif 000016
【図３】
2021530046.tif 000017
【図４】
2021530046.tif 000018
【図５】
2021530046.tif 000019
【図６】
2021530046.tif 000020
【図７】
2021530046.tif 000021
【図８】
2021530046.tif 000022
【図９】
2021530046.tif 000023
【図１０】
2021530046.tif 000024
【手続補正書】
【提出日】令和2年12月25日(2020.12.25)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
サーバラックの外部から空気を取り入れるように構成された空気取入口と、
前記サーバラックの外部に空気を排出するように構成された空気排出口と、
流入空気の温度を測定するように構成された入口温度センサと、
前記サーバラックの前記空気排出口に設けられた熱交換器と、
前記サーバラックの電源に設けられ、前記サーバラックの消費電力を測定するように構成された少なくとも１つの消費電力センサと、
前記入口温度センサからの流入空気温度測定値及び前記少なくとも１つの消費電力センサからの消費電力測定値に基づいて、前記熱交換器と前記排出空気との間の熱交換を制御するように構成された熱交換コントローラと、
を備えるサーバラック。
【請求項２】
前記熱交換コントローラは、前記入口温度センサからの流入空気温度測定値及び前記少なくとも１つの消費電力センサからの消費電力測定値に基づいて熱交換器制御パラメータを決定するように構成され、前記熱交換器を介して排出される際に前記排出空気から熱が除去されるように、冷媒の温度及び前記冷媒の質量流量の少なくとも一方を制御する、
請求項１に記載のサーバラック。
【請求項３】
前記熱交換コントローラは、保存された流入空気温度データ及び保存された消費電力データを含む所定の表を保存するように構成され、前記熱交換器制御パラメータは前記表から決定される、
請求項２に記載のサーバラック。
【請求項４】
前記熱交換コントローラは、前記消費電力測定値、前記流入空気温度測定値、及び所定の定数に基づく線形回帰式から前記熱交換器制御パラメータを決定するように構成される、
請求項２に記載のサーバラック。
【請求項５】
前記線形回帰式が、
Ｑ＿ｒｄｈｘ＝Ｐ＿ｉｎ＝Ｃ０＋Ｃ１×Ｔ＿ｉｎ＿ｒａｃｋ＋Ｃ２×ｍ＿ａｉｒ＿ｉｎ＿ｒａｃｋ＋Ｃ３×ｍ＿ｒｅｆ＿ｒｄｈｘ＋Ｃ４×Ｔ＿ｉｎ＿ｒｅｆ＿ｒｄｈｘ
であり、
Ｑ＿ｒｄｈｘは前記熱交換器により抽出される熱エネルギー（ｋＷ）であり、Ｐ＿ｉｎは前記サーバラックの前記消費電力測定値（ｋＷ）であり、Ｔ＿ｉｎ＿ｒａｃｋは前記流入空気温度測定値（℃）であり、ｍ＿ａｉｒ＿ｉｎ＿ｒａｃｋは前記サーバラックの流入空気質量流量（ｋｇ／ｓ）であり、ｍ＿ｒｅｆ＿ｒｄｈｘは前記熱交換器の冷媒の質量流量（ｋｇ／ｓ）であり、Ｔ＿ｉｎ＿ｒｅｆ＿ｒｄｈｘは前記熱交換器の前記冷媒の温度（℃）であり、Ｃ０，Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３，及びＣ４は前記所定の定数である
請求項４に記載のサーバラック。
【請求項６】
前記熱交換コントローラは、前記入口温度センサからの前記流入空気温度測定値及び前記少なくとも１つの消費電力センサからの前記消費電力測定値に基づいて生成された冷媒パラメータモデルを入力として受け取るようにさらに構成され、
前記熱交換コントローラは、前記冷媒パラメータモデルを使用して前記熱交換器制御パラメータを決定するように構成される、
請求項２に記載のサーバラック。
【請求項７】
前記熱交換コントローラと通信するように構成された冷媒パラメータ推定装置をさらに備え、
前記冷媒パラメータ推定装置が、
冷媒コントローラから、前記サーバラック内の複数のサーバの消費電力測定データと、前記サーバラックの流入空気温度測定データと、前記熱交換器の冷却能力データとを受信するように構成されたデータ収集装置と、
前記データ収集装置から受信したデータ、冷媒パラメータモデル、及び予め定義されたキー値データから、前記サーバラックの冷却を制御するために前記冷媒コントローラで使用される目標冷媒パラメータを生成するように構成された冷媒パラメータ生成装置と、
履歴データデータベースに保存されたデータを使用して前記冷媒パラメータモデルを生成するように構成され、前記冷媒パラメータ生成装置に前記冷媒パラメータモデルを送信するように構成された冷媒パラメータモデル生成装置と、
前記データ収集装置から受信した前記消費電力測定データ及び前記冷却能力データを使用して前記目標冷媒パラメータを調整するコマンドを生成するように構成され、前記冷媒パラメータ生成装置に前記コマンドを送信するように構成され、データを前記履歴データデータベースに保存するように構成された冷媒パラメータチューナーとを備える、
請求項６に記載のサーバラック。
【請求項８】
処理部と、
流入空気温度測定データ及びサーバラック消費電力測定データを受信するように構成され、熱交換制御パラメータを出力するように構成された入出力部と、
を備え、
前記処理部は、前記流入空気温度測定データ及び前記サーバラック消費電力測定データに基づいて前記熱交換制御パラメータを決定するように構成されている、
サーバラックのための制御装置。
【請求項９】
サーバラックのための冷却方法であって、
前記サーバラックの流入空気温度を測定するステップと、
前記サーバラックの消費電力を測定するステップと、
前記流入空気温度及び前記消費電力に基づいて熱交換器制御パラメータを決定するステップと、
熱交換器を制御して、前記熱交換器を通過する排出空気から熱を除去するステップと、
を含むサーバラックの冷却方法。
【請求項１０】
前記サーバラックの流入空気温度を測定するステップと、
前記サーバラックの消費電力を測定するステップと、
前記流入空気温度及び前記消費電力に基づいて熱交換器制御パラメータを決定するステップと、
熱交換器を制御して、前記熱交換器を通過する排出空気から熱を除去するステップと、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【国際調査報告】
2021530046.tif 000025
2021530046.tif 000026