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空調系統架構的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦任華華等（編著）寫的 雲計算，冷相隨：雲時代的數據處理環境與制冷方法 可以從中找到所需的評價。
元智大學 機械工程學系 鐘 國 濱所指導 劉基樟的 空調系統冷卻水塔風扇節能智慧控制之研究 （2021），提出空調系統架構關鍵因素是什麼，來自於冷卻水塔、散熱風扇、智慧製造、智能監控、空調系統。
而第二篇論文國立臺北科技大學 能源與冷凍空調工程系 李文興所指導 賴泳諆的 應用灰狼演算法最佳化冰水主機趨近溫度設定 （2021），提出因為有 冰水主機、趨近溫度、灰狼演算法的重點而找出了 空調系統架構的解答。
雲計算，冷相隨：雲時代的數據處理環境與制冷方法
為了解決空調系統架構 的問題，作者任華華等（編著） 這樣論述：
大數據與雲計算時代已經到來，其背后的硬件支持是規模龐大的數據處理設備與不斷增加的數據中心。數據處理設備晝夜不停地運行，散發大量的熱量，積聚的熱量過多會導致設備過熱宕機，冷卻過度則會導致能耗過高，那麼如何為這些設備創造並維持穩定、合理的環境並盡量降低能耗是非常值得研究的課題。 本書從回顧數據中心發展歷程開始，循序漸進地闡述了數據處理設備的環境要求，中心選址，熱濕負荷的計算，數據中心可靠性與可用性，制冷空調系統架構，連續制冷，節能措施，制冷空調與自動控制一體化設計，施工驗收與測試，運營維護，場地設施管理與制冷空調系統等內容。從數據處理設備的需求、計算的可靠性出 發，推導出環境要求與制冷空調的系統架
構，並從能耗優化的角度分析了節能措施的種類與適用場景，最后列舉了兩個行業內有名的工程案例。任華華：阿里巴巴集團基礎資源事業部數據中心架構師，Uptime Institute ATD，國內多部數據中心技術規程和白皮書的參編者。廣泛接觸並深度參與數據中心的咨詢、設計、實施、測試和認證等；主導和參與規划過阿里巴巴多個大型數據中心，嘗試將基礎設施規划設計與IT業務規划、綠色節能的理念有機結合，並重點關注數據中心的節能措施，尤其是制冷空調系統的節能，熟悉數據中心能耗分析。安真：數據中心資深架構師，Uptime Institute ATD。曾先后就職於中國電子工程設計院、HP、IBM等多家知名企業。從事數
據中心的咨詢、設計、實施、測試和認證等工作，參與了眾多大型數據中心的建設工作，主要致力於制冷系統和能源管理方向，參與了國內多部數據中心的規范、規程和白皮書的編寫。韓玉：曾為阿里巴巴集團技術保障部架構委員會七名委員之 一，數據中心首席架構師；中國數據中心工作組專家委員，制冷學會數據中心工作組委員，國內多個數據中心的在編標准、技術規程的參編者。 第1章 數據中心概述 11.1 信息化、大數據、雲計算與數據中心 21.2 數據中心的發展歷程 31.2.1 數據中心階段性發展介紹 31.2.2 數據中心功能演進 41.2.3 新一代數據中心與雲計算中心 51.3 數據中心建設模式的
發展歷程 5第2章 數據處理設備的發展及環境要求 72.1 數據處理設備的發展及現狀 72.1.1 服務器的發展及現狀 72.1.2 存儲設備的發展及現狀 102.2 數據處理設備的環境要求 152.2.1 數據處理設備的溫度、濕度要求 162.2.2 環境要求放寬對數據處理設備的影響 192.2.3 數據處理設備對潔凈度及氣相污染物要求 222.2.4 數據處理環境溫度對噪聲的影響 252.2.5 數據中心環境參數的選擇 25第3章 數據中心的選址 283.1 選址分析及評價 283.2 選址要求 313.3 選址對數據中心空調制冷系統的影響 35第4章 數據中心熱濕負荷的計算 364.1
熱濕負荷的計算依據及方法 364.2 數據中心熱負荷分布實例 39第5章 數據中心可靠性與可用性 405.1 可靠性與可用性定義 405.1.1 可靠性 405.1.2 可用性 415.2 可靠性、可用性與系統設計 425.3 可靠性等級 445.4 制冷空調系統的可靠性等級 46第6章 數據中心制冷空調系統架構 496.1 數據中心氣流組織形式與空調末端設備 496.1.1 氣流組織形式 496.1.2 空調末端設備 546.2 數據中心冷源架構 596.2.1 直接膨脹風冷式 596.2.2 直接膨脹水冷式 606.2.3 風冷式冷凍水式 616.2.4 水冷式冷凍水式 626.2.5 吸
收式制冷 636.3 制冷空調系統常用節能器 646.3.1 風側節能器 646.3.2 水側節能器 666.3.3 節能器類型的選擇 676.4 冷凍水系統的類型與比較 676.5 制冷空調系統設計的氣象依據 706.5.1 我國五大氣象區及制冷空調系統的選擇 726.5.2 不同氣象區制冷系統的區別 836.6 制冷系統的方案比較與選擇 906.7 連續制冷 976.7.1 連續制冷的必要性 976.7.2 數據中心Tier級別與連續制冷 996.7.3 制冷系統類型與連續制冷 1006.7.4 蓄冷技術在數據中心空調系統中的應用 1006.8 主要制冷空調設備 1026.8.1 離心式冷
水機組 1026.8.2 冷卻水塔 1086.8.3 水泵 1126.8.4 板式熱交換器 1136.8.5 水處理設備選擇 114第7章 制冷空調系統與節能 1167.1 PUE概念及數據中心能耗分析 1167.2 不同氣象區相同制冷空調系統對PUE的影響 1187.3 供水溫度及送風溫度設定點 對PUE的影響 1207.4 不同制冷空調系統對PUE的影響 1217.5 制冷空調系統節能措施 1257.6 制冷空調系統節能新趨勢 1267.6.1 高溫數據中心 1267.6.2 芯片/IT節點冷卻的節能方式 130第8章 制冷空調自動控制一體化設計 1358.1 自動化控制系統的可靠性 13
58.2 自動化控制系統的功能 1408.3 控制器 1418.4 自動化控制系統工作站軟件 144第9章 施工、驗收與測試 1489.1 施工 1489.1.1 施工范圍及內容 1489.1.2 施工遵循的主要規范 1489.1.3 施工現場控制重點 1499.1.4 施工現場配合要點 1499.1.5 金屬風管、部件的加工制作與安裝 1519.1.6 通風與空調設備的安裝 1549.1.7 空調制冷設備的安裝 1549.1.8 空調水系統管道與附件安裝 1569.1.9 防腐與絕熱 1579.1.10 監測與自動控制系統安裝 1589.1.11 系統試運行與調試 1619.2 驗收與測試
1629.2.1 外觀驗收 1629.2.2 性能測試 1639.2.3 控制（BA）系統測試 169第10章 運行維護 17210.1 主動式運行維護 17210.1.1 HVAC閉式系統的主動式維護 17210.1.2 HVAC開式系統的主動式維護 17310.1.3 冷水機組的主動式維護 17410.1.4 CRAC/CRAH的主動式維護 17510.1.5 建築物外部設施的主動式維護 17610.1.6 建築物內部的主動式維護 17610.1.7 自動控制系統的主動式維護 17710.2 運行維護人員的培訓體系 178第11章 場地設施管理系統與制冷空調系統 17911.1 場地設施管
理的意義 17911.2 場地設施管理系統的功能與特點 18111.3 場地設施管理系統與制冷空調系統的優化運行 183第12章 工程實例 18612.1 阿里巴巴千島湖數據中心 18612.2 阿里巴巴張北數據中心 18812.2.1 選址依據 18812.2.2 張北氣象分析及制冷空調方案選擇 18912.2.3 張北制冷空調系統詳解 19312.2.4 張北數據中心效果圖 204附錄A 數據中心空調制冷系統常見問題 206附錄B 術語解釋 209參考文獻 211后記 212
空調系統冷卻水塔風扇節能智慧控制之研究
為了解決空調系統架構 的問題，作者劉基樟 這樣論述：
鑒於全球能源正在轉型的關鍵時代，為響應綠能建設推動主軸智慧新節能及經濟部能源局法規要求節能減碳，進行某PCB廠區公用系統耗電分析，針對高耗能的空調系統進行可行性的節能方案。數據統計顯示空調冰水系統能耗佔廠區整體公用系統設備48%耗電量最高、依序為空壓系統32%、排氣系統9%、純水系統5%、廢水系統4%、其他2%，而空調系統中冷卻水塔散熱效率及性能影響重大，攸關於冰水主機的運轉效率。本論文以某PCB廠區範例探討，因冷卻水塔水溫偏高導致冰水主機運轉效率不佳，無法穩定工廠生產線正常運轉所進行改造。內容包含冷卻水塔散熱風扇馬達人為手動控制起停異常、冷卻水散熱材阻塞、冷卻水塔容量不足、冷卻水塔風室短循
環、冷卻水塔風扇馬達效率不佳、冷卻水塔區域環境溫度過高等，造成冷卻水溫偏高異常進行真因驗證、對策擬定及改善施作來降低冷卻水溫，同時也結合監控智慧控制提升冰水主機運轉效率達到節能減碳與工廠穩定生產運作目標。實證結果發現，冷卻水塔風扇增設變頻器及監控智慧控制在改善系統穩定度及節能效益有顯著的改變，改善成本攤提計算概約一年可回收，隔年電費成本減少244萬元/年支出，且於夏季因空調系統冷卻水溫異常造成工廠損失停線生產次數由改善前的異常31次/年，改善後異常降為0次/年。
應用灰狼演算法最佳化冰水主機趨近溫度設定
為了解決空調系統架構 的問題，作者賴泳諆 這樣論述：
近年來由於建築物內部的用電中以空調用電占比為最大宗，夏季巔峰用電甚至超越整體用電的百分之五十，而其他季節也分別占至少百分之二十以上。其中冰水主機於空調整體系統的運轉性能、實際負載需求、外氣露點溫度、開機策略等密切相關。本文研究針對空調冰水主機系統之設定，觀察耗電量影響與最佳趨近溫度，並以夏、冬兩季代表進行分析，以某案場數據進行資料分析，將篩選後的冰水主機、冷卻水塔耗能利用支撐向量機(SVM)建立數據模型，藉由模型進行預測與數據分析，並代入灰狼演算法最佳化觀察設定冷卻水入水溫度來評估系統耗能差異，在設定條件觀察各項耗電量，計算找出改善後節省的電量，以噸數3000RT為例，最佳趨近溫度設定為3℃
，約可節省4.84%電量。