一种基于AI智能决策的单相和两相浸没液冷方法及系统
申请号:CN202511234672
申请日期:2025-09-01
公开号:CN120730713B
公开日期:2025-11-04
类型:发明专利
摘要
本发明涉及数据中心散热技术领域,尤其提供了一种基于AI智能决策的单相和两相浸没液冷方法及系统,方法包含耦合后的数据注入动态特征提取引擎,输出热力学状态演化张量,含温度变化率、负载‑热流密度耦合系数等特征;热力学状态演化张量输入深度神经网络模型,计算出当前热力学状态演化张量适配的温度和压力,生成设备可执行的闭环控制指令集;闭环控制指令集注入执行机构组,执行机构按指令执行动力重构与流道切换,两相模式下气态氟化液经高效冷凝器液化回流,实现散热模式自适应切换与热循环重建。系统包含服务器、AI算法控制器、冷却液储存器、冷凝器、循环泵、电动阀、泄压阀、温度传感器。本发明显著提升散热效率与系统可靠性。
技术关键词
液冷方法
双通道神经网络
深度神经网络模型
密度分布模型
动态特征提取
闭环控制
决策
执行机构
高效冷凝器
冷却液
AI算法
服务器
数据中心散热技术
矩阵
生成设备
非线性
稳态偏差
储存器