Badanie śladu węglowego centrów danych i efektywności systemów chłodzenia cieczą

Estimated reading time: 7 minutes

• Ślad węglowy centrów danych obejmuje emisje gazów cieplarnianych w całym cyklu życia.
• Główne źródła emisji to emisje operacyjne i wbudowane.
• Systemy chłodzenia cieczą oferują efektywność energetyczną dla wysokiej gęstości mocy.
• Rola AI i rozwoju technologii zwiększa zapotrzebowanie na energię.
• Wdrożenie zintegrowanych strategii to klucz do redukcji śladu węglowego.

Spis treści

• Definiowanie i mierzenie śladu węglowego centrów danych
• Główne źródła emisji w eksploatacji centrów danych
• Wpływ AI i wysokiej gęstości mocy na ślad węglowy i chłodzenie
• Emisje wbudowane: budynek, infrastruktura MEP, sprzęt
• Strategie ograniczania śladu węglowego centrów danych
• Rola i efektywność systemów chłodzenia cieczą
• Trendy regulacyjne i raportowanie
• Kluczowe wnioski praktyczne dla badań nad śladem i chłodzeniem cieczą
• Podsumowanie

Definiowanie i mierzenie śladu węglowego centrów danych

Ślad węglowy centrów danych to łączna emisja gazów cieplarnianych, wyrażona w tonach CO₂e, dla całego cyklu życia obiektów: od budowy, przez eksploatację, aż po demontaż infrastruktury IT i samego budynku. Możemy wyróżnić dwa główne typy emisji:

1. Emisje operacyjne – związane głównie z zużyciem energii elektrycznej, która napędza serwery, systemy chłodzenia oraz inne urządzenia pomocnicze. Emisje te stanowią około 80% całkowitego śladu węglowego centrów danych (źródło).
2. Emisje wbudowane (embodied) – związane z produkcją materiałów budowlanych, systemów MEP (mechaniczne, elektryczne, sanitarne) oraz sprzętu IT (źródło).

Główne źródła emisji w eksploatacji centrów danych

Centra danych wykorzystują energię nie tylko do obliczeń (serwery, AI), ale również na chłodzenie i wsparcie infrastruktury. Kluczowe wskaźniki wydajności środowiskowej, które warto monitorować to:

• PUE (Power Usage Effectiveness) – wskaźnik wskazujący stosunek całkowitej mocy do mocy zużywanej przez urządzenia IT; im niższa wartość, tym lepsza efektywność.
• WUE (Water Usage Effectiveness) – zużycie wody na jednostkę energii IT; coraz częściej wymagane w raportowaniu (źródło).

Warto zauważyć, że badania pokazują, iż pośrednie zużycie wody związane z wytwarzaniem energii elektrycznej może być czterokrotnie wyższe niż bezpośrednie (źródło).

Wpływ AI i wysokiej gęstości mocy na ślad węglowy i chłodzenie

Szybki wzrost liczby serwerów GPU związanych z rozwojem AI prowadzi do znacznego zwiększenia zapotrzebowania na energię i chłodzenie. Według raportów, systemy AI w centrach danych mogą odpowiadać w połowie lat 20. za emisję sięgającą 32,6–79,7 mln ton CO₂ rocznie, co jest porównywalne z emisjami Nowego Jorku (źródło).

Firmy takie jak Google, Meta i Microsoft reportują znaczący wzrost zużycia energii związany z AI, co zwiększa presję na ograniczenie śladu węglowego.

Emisje wbudowane: budynek, infrastruktura MEP, sprzęt

W miarę jak miks energetyczny ulega dekarbonizacji, emisje wbudowane stają się kluczowym polem do redukcji. Systemy MEP odpowiadają za 70–88% tego komponentu śladu węglowego (źródło).

Częste wymiany komponentów, takich jak UPS, klimatyzacja czy serwery, dodatkowo zwiększają emisje wbudowane.

Strategie ograniczania śladu węglowego centrów danych

Aby skutecznie redukować ślad węglowy, niezbędne są zintegrowane strategie, które obejmują:

• Źródło energii: Długoterminowe kontrakty PPA (Power Purchase Agreement) na energię z OZE oraz optymalizację lokalizacji w regionach o niższej emisji CO₂/kWh (źródło).
• Efektywność energetyczna: Poprawa PUE poprzez nowoczesne systemy chłodzenia, free-cooling oraz automatyzację zarządzania energią. Z raportu McKinsey wynika, że poprawa efektywności energetycznej centrów danych może redukować ślad węglowy o 15–20% (źródło).
• Projektowanie i cykl życia: Modernizacja istniejących obiektów zamiast budowy nowych, projektowanie długowieczne oraz stosowanie niskoemisyjnych materiałów (źródło).

Rola i efektywność systemów chłodzenia cieczą

W obliczu wysokiej gęstości mocy, tradycyjne chłodzenie powietrzem staje się niewystarczające. Chłodzenie cieczą oferuje wiele zalet:

• Wyższa zdolność do odprowadzania ciepła oraz obsługa większych gęstości mocy na szafę.
• Możliwość pracy przy wyższych temperaturach, co z kolei zwiększa wykorzystanie free-coolingu i zmniejsza zużycie energii sprężarek.
• Potencjalnie niższy PUE w rezultacie mniejszej liczby wentylatorów i klimatyzatorów precyzyjnych.

Główne typy rozwiązań chłodzenia cieczą to:

• Direct-to-chip – bezpośrednie chłodzenie procesorów i GPU poprzez obiegi wodne.
• Chłodzenie zanurzeniowe (immersion) – całe serwery zanurzone w dielektrycznym płynie, co zapewnia doskonałe odprowadzanie ciepła.
• Hybrydyzacja powietrzem i cieczą – łączące zalety obu systemów.

Chłodzenie cieczą może przynieść znaczne redukcje zużycia energii, a tym samym śladu węglowego. Choć wdrażanie tego typu systemów wiąże się z dodatkowymi emisjami wbudowanymi, zazwyczaj korzyści operacyjne przewyższają koszty (źródło).

Trendy regulacyjne i raportowanie

Analizy wskazują na brak przejrzystości w raportowaniu śladu węglowego centrów danych. Duże firmy rzadko dzielą się danymi na temat zużycia energii i wody na poziomie AI (źródło). Eksperci wzywają do:

• Obowiązkowego ujawnienia lokalizacji centrów danych oraz intensywności emisji dla danego systemu elektroenergetycznego.
• Raportowania z rozbiciem na centra AI i inne, a także publikacji wskaźników PUE i WUE dla konkretnych obiektów.

Kluczowe wnioski praktyczne dla badań nad śladem i chłodzeniem cieczą

Podsumowując, aby efektywnie analizować ślad węglowy i wprowadzać chłodzenie cieczą w centrach danych, należy brać pod uwagę następujące aspekty:

1. Miks energetyczny w lokalizacji.
2. Efektywność systemów chłodzenia (PUE).
3. Bezpośrednie i pośrednie zużycie wody (WUE).
4. Emisje wbudowane systemów MEP oraz cykl życia sprzętu IT (źródło).

Optymalne projekty polegają zazwyczaj na połączeniu chłodzenia cieczą dla wysokiej gęstości, niskoemisyjnych źródeł energii, projektowania cyrkularnego oraz zaawansowanego monitorowania i raportowania w czasie rzeczywistym.

Podsumowanie

W świetle tych wyzwań i dynamicznych zmian środowiskowych, centra danych mają kluczową rolę w dążeniu do zrównoważonego rozwoju. Nasza firma, jako ekspert w dziedzinie AI consulting i workflow automation w Kanadzie, angażuje się w pomoc przedsiębiorstwom w optymalizacji procesów związanych z zarządzaniem danymi oraz redukcją śladu węglowego.

Zachęcamy do skontaktowania się z nami, aby uzyskać więcej informacji na temat naszych usług i dowiedzieć się, jak możemy wspierać Państwa w dążeniu do bardziej zrównoważonego funkcjonowania centrów danych. Razem możemy wprowadzać zmiany, które przyczynią się do ochrony naszej planety.

FAQ

• Jak mierzy się ślad węglowy centrów danych?
• Jakie są główne strategie redukcji emisji w centrach danych?
• Dlaczego systemy chłodzenia cieczą są efektywne?

Jak mierzy się ślad węglowy centrów danych? Ślad węglowy centrów danych mierzy się poprzez analizę emisji gazów cieplarnianych związanych z operacjami, produkcją oraz demontażem.

Jakie są główne strategie redukcji emisji w centrach danych? Główne strategie obejmują źródła energii odnawialnej, zwiększenie efektywności energetycznej oraz modernizację infrastruktury.

Dlaczego systemy chłodzenia cieczą są efektywne? Systemy chłodzenia cieczą pozwalają na lepsze odprowadzanie ciepła i obsługę większych gęstości mocy, co prowadzi do oszczędności energii.