基于Inconel 625材料的海底數據中心散熱研究

周昊

（吉林大學 汽車工程學院，吉林 長春 130022）

0 引言

目前，國內的大數據中心主要是建設在內陸地區，需要占用大量的土地，冷卻時就需要消費大量的風力發電能源與冷卻水等自然資源，并且還花費了大量的建設成本。

“海底數據中心項目（Project UDC）”是將服務器等互聯網設施安裝在帶有先進冷卻功能的海底密閉的壓力容器中，用海底復合纜供電，并將數據回傳至互聯網；海底數據中心通過與海水進行熱交換，利用巨量流動海水對互聯網設施進行散熱，有效節約了能源，是完全綠色可持續發展的大數據中心解決方案。

海底數據中心的建設已經逐漸得以落實，但很多方面仍需要進一步改善，其中集裝箱殼體材料和所處海洋深度的選擇是一項非常有挑戰性的問題。本文通過建立并求解模型，對集裝箱殼體材料和所處的海洋深度進行綜合分析，最終求取合適的材料以及合理的安裝深度。

1 材料篩選模型的建立

本文根據影響海底數據中心外殼性能的各種因素，從海洋環境常用的60多種材料中初步篩選出鈹銅CDA192等9種材料。然后，建立材料篩選模型，綜合運用熵權法和TOPSIS對所選9種材料的各性能指標進行綜合評價，最終得出最優材料。

1.1 材料初步篩選

海洋常用的60多種材料可分為合金、純金屬、聚合物、橡膠、彈性體等。所選殼體材料的工作環境位于海底深處，這對材料的耐壓能力和抗腐蝕能力有較高的要求。

首先，聚合物、橡膠和彈性體在海洋環境中都有不同程度的吸水性，這將降低其抗拉強度，即其耐壓能力受到限制。而且這些材料中的大部分在陽光直射下，有不同性能、不同程度的削弱，比如變黃變脆、粉末化、性能降級等。其次，銅、鎂、鋅等純金屬在海洋環境中極易腐蝕，這將極大地限制了它們在海洋尤其是海底中的使用壽命。

考慮以上因素，我們只能從合金材料中選取合適的材料。在合金材料中，最終選出Beryllium-Copper CDA 172、Inhibited Admiralty Brass、90-10 Copper-Nickel、70-30 Copper-Nickel、Inconel 625、Maraging 300 Steel、Titanium 6Al-4V、304 Stainless Steel和410 Stainless Steel共九種材料。它們一方面具有較高值的彈性模量、屈服強度和抗拉強度，另一方面還具有較好的耐腐蝕性，較為適合應用于海底環境。

1.2 建立材料篩選模型

海底數據中心的性能要求以及所處的工作環境決定了材料的工作環境為高壓且具腐蝕性的海底環境，故應該在材料的耐壓性能、抗腐蝕性能以及成本中選擇合適的評價指標，下面將針對這三個方面進行詳細分析[1]。

（1）耐壓性能。經分析可知，在其他因素相同的情況下，材料的耐壓能力正比于其彈性模量E以及屈服強度σy，故將彈性模量E和屈服強度σy作為材料耐壓性能的評價指標。

（2）耐腐蝕性能。海洋中金屬的腐蝕絕大多數都是電化學腐蝕。本文采用極化曲線法，通過電化學工作站，測出金屬的極化曲線，運用塔菲爾曲線外延法，在極化曲線的兩側強極化區做切線，切線的交點的橫坐標為腐蝕電流密度，縱坐標為腐蝕電位[2]。

根據法拉第定律求得合金的腐蝕失重率：

其中W為合金的失重（g），A為合金的反應面積（cm-2），t為腐蝕時間（s），icorr為腐蝕電流密度（A·cm-2），M為合金的平均相對原子質量，n為合金進行電化學反應時的化合價，F為法拉第常數（96485 C/mol）。

根據合金的腐蝕失重率可以求得其年平均腐蝕深度：

其中ρ為合金的密度。

另外，合金在海中的腐蝕電位對其耐腐蝕性也有重大影響，電位值越正，代表著抗腐蝕能力越強；反之，抗腐蝕能力越弱。

所以本文選取合金的年平均腐蝕深度P以及腐蝕電位作為評價其耐腐蝕性能的指標。

（3）成本。本文中材料的成本數據是基于FOB價格，即只考慮了產品的價值，沒有考慮工廠到港口的運費、港口的雜費用、交易費用等其他費用。

所以，最終確定以材料的彈性模量E、屈服強度σy、年平均腐蝕深度P、腐蝕電位U以及成本Cost共5個評價指標來綜合評價各材料的綜合性能。

綜上，建立起材料篩選模型，所用最終評價公式如下：

其中Q為材料的綜合性能指數，其值越高代表材料的綜合性能越強，越適合選作海底數據中心的殼體材料。

2 材料篩選模型的求解

本文綜合利用熵權法和TOPSIS法對材料的性能進行綜合評價，這樣比單獨運用一種評價方法更加可靠，而且熵權法和TOPSIS法都是對對象進行客觀評價，消除了主觀因素帶來的影響。

2.1 熵權法定權

假設有m個待評價樣本，n項評價指標，形成原始指標數據矩陣：

其中Xij表示第i個樣本第j項評價指標的數值。

（1）數據預處理。

對各指標進行歸一化處理。

正向指標：

負向指標：

其中xj為第j項指標值，xmax為第j項指標的最大值，xmin為第j項指標的最小值。

（2）計算比重

計算第 j 個指標中，第 i 個樣本標志值的比重：

計算第j個指標的熵值

（4）定義第 j 個指標的差異程度

（5）定義權重

本文共有9個待評價材料樣本，5項評價指標。將所得數據進行上述運算之后得出各項指標的權重αi

2.2 TOPSIS法進行綜合評價

（1）數據預處理。

將原始數據歸一化：

（2）尋找最優值和最劣值。

找出各項指標的最優值和最劣值，建立最優值向量z+和最劣值向量z-

（3）計算各個評價對象與最優值和最劣值之間的距離。

（4）計算各個評價指標與最優值的相對接近度。

（5）排序。

根據Ci的大小進行排序，Ci越大，表明評價對象越接近最優值。見表1。

表1 各材料歸一化后的Ci值

將所得數據用TOPSIS法進行處理得到各材料歸一化后的Ci值：

由上表可知，鉻鎳鐵合金625（Inconel 625）的Ci值最大，再經仔細分析其各項性能，最終確定選擇鉻鎳鐵合金625為集裝箱殼體材料。

3 深度H模型的建立

隨著深度H的增大，溫度T在逐漸降低，這有利于數據中心的散熱。但同時周圍環境的壓強也在逐漸整加，這將對集裝箱外殼產生一些負面影響。

下面首先分析壓強P和溫度T隨深度H的變化規律。

3.1 壓強P隨深度H的變化規律

本文基于Saunder根據1980海水狀態方程（Equation of State of Seawater 1980，EOS-80）提出的一種實用的壓強與深度的轉換方法，探求壓強P隨深度H的變化規律[3]。

EOS-80 標準采用的深度的壓強的標準算法：

式中，c1=(5.92+5.25sin2φ)×10-3[mdb-1]，c2=2.21×10-6[mdb-2]，φ為當地的緯度，z為海洋深度，p為當前深度的壓強。

3.2 溫度T隨深度H的變化規律

根據基于Argo數據所得的海洋溫度場數據，本文切割了ArcGIS Server發布的地圖，并將所得到的海洋溫度場數據保存在輸出目錄里。依據時間順序切割所發布的海溫地圖中的所有圖層。之后，按時間順序將所得圖片的URL存儲到圖片數組中[4]。

然后從中提取2 月、5月、8 月和11 月為四個季節的代表月份， 由此得出南海18°N， 115°E位置點2009年四季的溫度垂向變化。

從溫度垂向變化圖中，選取11個深度點計算其年度平均溫度，后對此11個點進行四階多項式曲線擬合，得圖1。

圖1 年平均溫度垂直變化圖

并得到擬合后的公式：

4 深度H模型的求解

本文取南海18°N，115°E位置點，運用熵權法對溫度T和壓強P兩個指標進行綜合分析，將在海洋深度1m-500m范圍內求得最佳深度H。其中評價對象個數取500個，即每隔1m取作一個評價對象。

根據溫度T和壓強P關于深度的公式，可以求得南海18°N，115°E位置點處海底1m-500m的溫度和壓強數據。綜合公式如下：

經過熵權法定權之后得：

后對各評價對象進行綜合評價：

得到500個評價對象的綜合評價值F，求得深度為334m時，F取最大值0.002054266。

綜上所述，可以得出結論：在南海18°N， 115°E位置點，海平面以下500m范圍內，深度為334m處最適合放置集裝箱殼體。

5 結語

為了使得數據中心滿足深海作業的基本要求，集裝箱外殼必須選用抗壓且耐腐蝕的金屬材料。本文在綜合考慮了材料的耐壓、耐腐蝕和成本等因素后，建立了材料篩選模型，并綜合運用了熵權法和TOPSIS法對多種材料進行了綜合分析，最終確定選用鉻鎳鐵合金625（Inconel 625）為集裝箱的殼體材料。此外，我們建立了安裝深度的評價模型，并將此模型運用到南海18°N，115°E位置點海平面以下1m-500m范圍，求出此處適宜安防集裝箱殼體的最佳深度H為334m，得以驗證此模型的準確性以及有效性。