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随着云计算、5G、物联网、工业互联网等业务的蓬勃发展,一座座数据中心拔地而起;数据中心作为“新基建”的重要基础设施,在其建设和运营过程中,自动化管控日益成为提升运营效率和保障运营质量的关键。温湿度传感器作为自动化中最底层的元件,广泛地分布在数据数据中心各系统中,且数量庞大。温湿度传感器的工作原理是什么?如何使其更好的发挥作用,助力数据中心运营?今天小编将为您带来温湿度传感器的深度解析,敬请阅览。
一、温湿度传感器原理
温湿度是数据中心空气环境的重要指标,温度过高或过低可能影响到IT设备的正常运行,同样湿度不佳也会增加低湿度静电及高湿度腐蚀的风险,GB-50174中对冷通道或机柜进风区域的温湿度有明确的要求(18°C~27°C,露点温度5.5°C~15°C,≤60%RH)。因此,将机房的温湿度通过合理的手段调整到合理的范围至关重要,温湿度传感器是检测温湿度的基本元件,它们承担了检测环境温湿度的重任。
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温度传感器
数据中心常用的温度传感器为热敏电阻,包括半导体热敏电阻、能隙式热敏电阻等。半导体热敏电阻是指其阻值随温度改变而发生显著变化的敏感元件,由于它能将温度的变化转变为电气参数量的变化,因此常用作数字显示的仪表中。按温度特性热敏电阻可分为两类,随温度上升电阻增加的为正温度系数热敏电阻,反之为负温度系数热敏电阻。能隙式热敏电阻是对温度变化表现出非常敏感的电阻元件,它能测量出温度的微小变化,并且体积小,工作稳定,结构简单,在测温技术、自动化等方面都有广泛的应用。
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湿度传感器
湿度传感器有很多种,其中湿敏元件是数据中心常用的湿度传感器。湿敏元件主要有电阻式、电容式两大类。湿敏电阻的特点是在基片上覆盖一层用感湿材料制成的膜,当空气中的水蒸气吸附在感湿膜上时,元件的电阻率和电阻值都发生变化,利用这一特性即可测量湿度。湿敏电阻的优点是灵敏度高,主要缺点是线性度和产品的互换性差。湿敏电容一般是用高分子薄膜电容制成的,当环境湿度发生改变时,空气中的水分子被感湿膜吸附,使得两电极间的介电常数发生变化,进而湿敏电容的介电常数和电容量也发生变化,其电容变化量与相对湿度成正比,根据电容量的变化可测得空气的相对湿度。湿敏电容的主要优点是灵敏度高、产品互换性好、湿度的滞后量小。湿敏元件的线性度及抗污染性差,在检测环境湿度时,湿敏元件要长期暴露在待测环境中,很容易被污染而影响其测量精度及长期稳定性。
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数据中心温湿度传感器统计
数据中心中所使用的温湿度传感器品牌各异,精度也各不相同,通过对某机房200 微模块的统计,我们将各主要厂商的温湿度传感器型号及参数统计列举如下表所示。
厂商 | 传感器型号 | 温度精度 | 湿度精度 | 温感元件 | 湿敏元件 |
---|---|---|---|---|---|
A | MicroTP400(SHT20) | 25℃<±1℃ | 25℃<±3% | 半导体热敏电阻 | 电容湿敏元件 |
B | MicroTP400(SHT20) | <±1℃ | <±5% | 半导体热敏电阻 | 电容湿敏元件 |
C | SHT21 | 10℃~60℃±0.3℃ | 20%~80%±2% | 能隙温度元件 | 电容湿敏元件 |
D | WS312M1-5(SHT20) | 25℃±0.5℃ | 30%~80%±5% | 能隙温度元件 | 电容湿敏元件 |
E | SHT21 | -10~60℃≤±0.5℃ | 20%~80%≤3% | 能隙温度元件 | 电容性聚合体 |
虽然厂商各不相同,但目前微模块内所用的湿敏元件绝大部分型号为SHT20及SHT21,温感元件均采用热敏电阻,湿敏元件均采用的是湿敏电容。下图所示为SHT20温湿度传感器的精度情况,温度和相对湿度均有一个数值区间内可达到良好的精度(10-60℃,20%-80%),偏离该区间,精度下降。
SHT20温湿度传感器精度
二、数据采集转化及精度
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传感器数据采集与转化
温感元件及湿感元件在环境温湿度发生变化时,传感器元件发出的电信号会发生改变,温湿度数据的采集及转化的原理如下。
温湿度数据采集及转化原理
传感器将温度作为电阻量、将相对湿度作为电容量值进行检测,然后用单稳态振荡器和脉宽调制器将其变换为与温度、相对湿度成比例的脉宽信号,该脉宽信号经过滤波变为一个随湿度变化的电压信号,再将电压信号经过调整、放大就可以得到与相对湿度成比例的标准模拟信号或数字信号。
SHT元件采用脉冲宽度调制(PWM)技术,利用微处理器的数字输出来对模拟电路进行有效的控制。SHT20元件中,基础恒定频率约为120Hz, 因此脉冲信号最大值tF大约为8.3ms。为了便于测量,湿度或者温度测量数据以 tPW和tF的比率形式给出。tF = tPW标志着测量值达到满量程,在SHT21元件中,采用了16进制的编码方式,tF=2^16。SRH和ST分别代表湿度和温度的PMW信号数值,温湿度的模拟量输出可通过下面的公式计算而得。
温湿度模拟量输出公式
根据以上计算公式,输出温湿度数值与PMW信号值成一次函数的线性关系。实际工况中,随着传感器使用条件的变化,元件老化及空气中粉尘、腐蚀性气体等的影响,会导致线性度发生改变,包括三种情况,分别为①斜率不变,截距变化;②斜率变化,截距变化;③线性变为非线性。对于工况①,采用简单的数值修正便可以完成校准,对于工况②③需要在实验室或专业校准机构完成校准。
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传感器精度
温湿度传感器的输出值为温度和相对湿度,相对湿度受温度影响较大,在空气含湿量不变的情况下,相对湿度会随着温度的变化而变化。如在23℃/70%RH环境下,温度变换1℃,湿度变化4%RH,微模块为冷通道封闭,受气流及服务器功率影响,各机柜的温度并不相同,因此相对湿度会有较大的波动,具体见下表所示。因此,从表相上来看,部分传感器数值相差过大,实则是温度变化引起的并不是传感器自身偏差的原因。此外,温湿度传感器的精度也与其工作环境有关。通过测试我们发现,湿度传感器受温湿度波动影响较大,较为平稳的温湿度工况下,传感器精度比在气流波动剧烈区域精度高2%RH左右。
环境温度(℃) | 变化后环境温度(℃) | ||||
---|---|---|---|---|---|
23 | 21 | 22 | 24 | 25 | 26 |
环境湿度%RH | 在不同温度环境下的湿度值%RH | ||||
30 | 33.9 | 31.9 | 28.2 | 26.6 | 25.1 |
40 | 45.2 | 42.5 | 37.7 | 35.5 | 33.5 |
50 | 56.5 | 53.1 | 47.1 | 44.3 | 41.8 |
60 | 67.8 | 63.8 | 56.5 | 53.2 | 50.1 |
70 | 79.1 | 74.4 | 65.9 | 62.1 | 58.5 |
80 | 90.4 | 85 | 75.3 | 70.9 | 66.9 |
三、传感器校准
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传统校准方法
目前温湿度传感器的校准方法主要有三种:分点校准,一次补偿校准及元件性能校准,其中分点校准和传感器元件性能校准一般只能在设备原厂或者实验室进行,一次补偿校准可以使用工具在现场进行,相关信息如下。
校准方法 | 校准内容 |
---|---|
分点校准 | 1)将被校准的湿度传感器放入标准湿度发生器的测试室内。2)校准时,设定温度发生器数值(如:25℃)。待温度平衡后,再设定湿度发生器的湿度值,一般由低湿到高湿((10%RH~90%RH),每隔10%RH做一个校准点。3)每个校准点在温湿度达到设定值后稳定10min,每隔2min左右记录相对标准湿度值和传感器输出湿度值的修正值。 |
一次补偿校准 | 1)分点标准方法在现场应用中实现起来比较难、效率比较低,当现场环境温度和湿度变化都不是很大的情况下,采用一次补偿校准方法是有效的。2)一次补偿校准方法原理是在原来温湿度传感器输出的温度或湿度值的基础上加上(或减去)补偿值。 |
元件性能校准 | 1)烘干:在100℃~105℃和≤5%RH条件下保持10小时。2)重新水合:在20℃~30℃和>75%RH的条件下保持12小时。3)通过烘干和重新水合,可以在一定程度可恢复传感元件的精度。 |
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传感器误差分析
对于数据中心数以万计的温湿度传感器来说,提高传感器校准的精确度和校准效率对运营工作有重要的帮助。为了探寻传感器最佳的校准方法,我们决定采用试验测量的方法,找到传感器数据漂移的规律。试验未校准传感器与新传感器进行对比,观察温度、湿度、含湿量数值的变化趋势。
传感器误差分析
如上图所示,红色和蓝色线条为两组未校准旧传感器,灰色线条为准确度较高的新传感器。在相同的工况下,新旧传感器的温度数据较为一致,而旧传感器在相对湿度和含湿量数值上明显偏高,其中相对湿度偏高3%~4%,含湿量偏高0.4~0.5g/kg。
新旧传感器对比测试曲线
上图为一个旧传感器与两个新传感器在同一环境中24h实时记录的数据,红色曲线为旧传感器曲线,在各个工况下,其相对湿度数值和含湿量数值均偏高且漂移偏差值稳定。针对漂移量较大的传感器,对其在各个工况下与标准传感器进行了比较,发现绝大部分传感器偏差值是稳定的,即对应到上文提到的工况①斜率不变,截距变化,少数情况下会出现偏差值随环境温湿度发生变化的情况。综上几点,可以得到结论:温湿度传感器具有温度漂移小,湿度漂移大的特点,湿度漂移偏差值稳定,少数传感器偏差值会随环境温湿度发生变化。
03
推荐校准方法
采用分点校准的方法由于其复杂性和时效性,不适用于大批量传感器的校准,而采用一次补偿校准,如果偏差值选取不良,则无法实现较好的校准效果。当发现有传感器出现偏差,我们需要找到一个最佳的补偿值,以温度为例,可以在两个温度工况下(如20/24℃),与标准温湿度仪对比得到偏差值,取多组偏差的均值作为补偿值;相对湿度也一样(如30%/50%RH),补偿值选取越合理,传感器校准后维持精确度的时间也便越长。
某MDC冷通道上部温湿度曲线
那么如何较快的发现哪些传感器存在偏差呢?上图为某微模块在某一时刻的各机柜冷通道上部温湿度情况,可以看出,模块冷通道内相对湿度虽然45%-65%分布不均,但是含湿量的数值一直维持在9±0.2g/kg,这说明,微模块冷通道内的空气含湿量分布是均匀的(含湿量是表征单位质量干空气中含有水蒸气量的指标)。
基于这个现象,以及温湿度传感器温度漂移小,湿度漂移大的特点,可以利用含湿量测量法,实现快速发现偏差传感器的目标。测量方法如下:取标准温湿度仪,在模块中与冷通道上部和下部传感器水平相同的位置分别静止15min,读取温湿度数值并计算含湿量,与现场各传感器的含湿量数值进行对比(分上下部的原因是由于水的相对分子质量较空气低,导致冷通道上部的含湿量偏高),偏差若超过0.5g/kg(等同于相对湿度偏差3%),则需要进行校准。此前的校准工作是采用依次比对的方式进行的,单个模块需要测试1h以上,而且由于单传感器稳定时间较短(3-5min),受气流和温度波动的影响,相对湿度值可能还未稳定便被记录下来,因此采用含湿量偏差测量法之后,测量效率和测量准确性均会得到提升。
04
校准案例
以某R12微模块冷通道下部温湿度传感器校准为例。采用含湿量偏差测量法,在机柜中心与传感器水平相同的位置放置标准温湿度仪,静止15min测量,测量结果为温度21℃,相对湿度38%,计算得含湿量为5.86g/kg。通过星云平台(DCIM)导出各点位的温湿度数据并将含湿量数值做比较,得到下表,通过比较发现A02位置的传感器偏差较大。
将标准温湿度仪分别在该位置进行标准数值测量,结果发现温度数据偏差在允许范围内,无需进行二次测试和校准;湿度数据偏差值较大,需要进行进一步测量得到补偿值并校准,采用一次补偿校准法,通过适当调节列间空调的出风温度得到工况二,通过两次不同工况下传感器数据的偏差求平均值,得到最佳补偿值,之后在通过软件进行数据补偿。
位置 | 冷通道下部 | |||
---|---|---|---|---|
机柜编号 | 温度℃ | 相对湿度% | 含湿量g/kg | 含湿量偏差g/kg |
A01 | 21.2 | 37 | 5.77 | -0.09 |
A02 | 20.7 | 46 | 6.97 | 1.11 |
A03 | 20.4 | 39 | 5.79 | -0.07 |
A04 | 22.0 | 36 | 5.91 | 0.05 |
A05 | 20.2 | 40 | 5.79 | -0.07 |
A06 | 20.3 | 38 | 5.65 | -0.21 |
A02工况 | 温度℃ | 温度℃ | 偏差值℃ | 补偿值℃ | 相对湿度% | 相对湿度% | 偏差值℃ | 补偿值℃ |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
一 | 20.7 | 20.8 | -0.1 | -- | 46 | 38 | 8 | 7.5 |
二 | 22.1 | 22.1 | 0 | -- | 42 | 35 | 7 | 7.5 |
目前各类传感器均支持软件校准,如下图所示为该传感器的校准模块软件的页面,这种方式需要到现场将传感器单个接入并实现校准工作。对于支持Modbus远程写入功能的传感器,也可以实现BMS平台校准,确定好传感器的最佳补偿值之后,在平台客户端页面中修改温湿度的修正数值,完成校准工作。
传感器校准模块软件
四、结论及建议
1)数据中心中所用的温度传感器为热敏电阻材料,湿度传感器为湿敏电容材料,温湿度传感器需要在较为合适的温湿度工况中才能保持较高的精度,数据采集转换采用脉冲宽度调制进行输出和转化。
2)单模块冷通道内各位置含湿量数值近似相同,温度和相对湿度数值各不相同,相对湿度数值受温度变化影响较大;温湿度传感器具有温度漂移小,湿度漂移大,湿度漂移偏差值稳定的特点,少数传感器偏差值随环境温湿度发生变化。
3)温湿度校准目前有分点校准、性能校准、一次补偿三种方法,数据中心现场传感器校准推荐采用含湿量偏差测量 一次补偿校准法。标准温湿度仪须在待校准环境中静止15min后读取数据并计算得到最佳补偿值,采用现场或远程写入的方式完成校准。
4)建议满足条件的机房可以将低精度的温湿度传感器更换为高精度(±0.5℃/±3%RH);除湿季和加湿季前对温湿度传感器进行校准并纳入行事历工作,可通过合理调节加湿机、除湿机、空调的运行参数,保证冷通道维持平稳的温湿度。