Alcançar a máxima eficiência energética em aplicações de resfriamento de missão crítica nunca é uma tarefa simples. Em data centers, em particular, o desempenho ambiental é constantemente submetido a um rigoroso escrutínio, em um contexto que exige máxima confiabilidade e nenhuma interrupção das operações.

Com o rápido aumento da demanda por energia, impulsionado principalmente pela inteligência artificial (IA), a disponibilidade de energia da rede elétrica tornou-se uma questão importante, capaz de limitar a expansão. Soma-se a isso a necessidade de conquistar o apoio das partes interessadas, como os órgãos locais responsáveis por aprovações de projetos. Esses desafios são ampliados por fatores comerciais e tecnológicos, entre eles a necessidade de adaptação e flexibilidade diante dos curtos ciclos de atualização dos equipamentos.

Nesse cenário complexo, a melhor forma de se preparar para futuras expansões é projetar, desde o início, um sistema concebido especificamente para crescer de maneira incremental. Em vez de realizar um grande investimento inicial em uma central de equipamentos dimensionada para uma carga total hipotética, expandir o sistema de acordo com o aumento da demanda por capacidade de processamento oferece maior controle sobre fatores críticos de eficiência, permite uma implantação mais rápida e prepara o empreendimento para o futuro em um setor imprevisível.

Por que não projetar tudo para 100% da capacidade desde o início?

A abordagem tradicional de criar um sistema de resfriamento capaz de atender a 100% da demanda desde o início é inadequada para data centers por diversos motivos.

Primeiro, exige um investimento inicial desnecessariamente elevado nos sistemas prediais da instalação e não oferece a flexibilidade necessária para ampliar a capacidade gradualmente ao longo do tempo.

Segundo, um sistema de resfriamento projetado inicialmente para atender a 100% da demanda, quando a demanda real é muito menor nas fases iniciais, apresenta riscos consideráveis de desperdício de energia devido à operação de equipamentos superdimensionados. Embora as tecnologias de resfriamento em si sejam altamente confiáveis, o superdimensionamento aumenta o risco de problemas técnicos. Em outras palavras, pode resultar em níveis decepcionantes de eficiência energética desde o começo e, ao mesmo tempo, dificultar futuras modificações ou ampliações do sistema.

Alinhando os sistemas de resfriamento aos modelos de negócios dos data centers

Os principais fatores para ampliar os sistemas de resfriamento de maneira eficaz e gradual, acompanhando o aumento da capacidade de processamento, são modularidade, repetibilidade, escalabilidade, controle baseado na demanda e gestão ativa do desempenho.

• Modularidade: Os melhores sistemas de resfriamento para data centers são aqueles projetados com base em princípios modulares, especificamente para permitir a expansão incremental. Isso garante que novos módulos possam ser integrados de forma rápida e contínua, sem instalações e comissionamentos demorados e dispendiosos ou obras adicionais no próprio local. De modo geral, facilitar e acelerar as expansões, evitando o superdimensionamento, é sempre uma boa estratégia.
• Repetibilidade: Para preservar a confiabilidade e reduzir os riscos, é importante que os módulos sejam cuidadosamente projetados para atender às exigências rigorosas das aplicações em data centers, mas que também estejam prontamente disponíveis como produtos padronizados. Equipamentos improvisados e sistemas personalizados não são eficazes nessas situações, pois introduzem variáveis e fatores desconhecidos que, pela imprevisibilidade, podem comprometer a confiabilidade.

Para criar um sistema de resfriamento que ofereça modularidade e repetibilidade, vale considerar soluções integradas em módulos ou centrais de equipamentos fabricadas fora do local de instalação. Um exemplo é a System Envelope Fluid Management Station, da Armstrong Fluid Technology, totalmente montada e testada antes de sair da fábrica da empresa. Dessa forma, muitos riscos potenciais do projeto, como uma integração inadequada entre sistemas, são eliminados.

Esses tipos de solução também ajudam a evitar o desperdício de energia decorrente de instalações superdimensionadas e podem aumentar a rentabilidade ao dispensar a concentração de investimentos de capital no início do projeto, além de proporcionar repetibilidade de desempenho. Cada vez mais, observamos operadores de data centers com várias unidades adotando centrais de equipamentos integradas e fabricadas fora do local de instalação, capazes de reproduzir os mesmos sistemas de resfriamento em cada unidade. Isso acelera a implantação e a expansão de novas instalações nesse setor altamente competitivo e facilita a operação diária.

• Escalabilidade: Com um planejamento adequado, a capacidade da central de equipamentos pode ser ampliada por meio de projetos repetíveis e escaláveis, à medida que cada data center cresce. Como muitas das empresas que implantam novos data centers atuam internacionalmente, também é vantajoso contar com um fornecedor capaz de fabricar a mesma solução em diferentes unidades de produção ao redor do mundo. Isso ajuda a garantir a continuidade, independentemente da localização de cada data center.
• Controle baseado na demanda: Os sistemas de resfriamento de data centers precisam manter a confiabilidade e a eficiência em uma ampla faixa de condições operacionais à medida que a instalação se expande. Por isso, é fundamental que os componentes e as tecnologias de controle sejam projetados para demanda variável e desempenho de altíssima eficiência em cargas parciais. Isso exige componentes de velocidade variável, como chillers, bombas e ventiladores, em todo o sistema, além de uma estratégia de controle específica para as características operacionais desses dispositivos. Não há exceções: equipamentos de velocidade constante não conseguem resolver os desafios de aplicações como o resfriamento de data centers.

Quando um inversor de frequência (VFD) é instalado em um compressor, uma bomba ou um ventilador para melhorar a eficiência em cargas parciais, o potencial de economia de energia é enorme, devido às leis de afinidade de bombas e ventiladores, segundo as quais a potência é proporcional ao cubo da velocidade de rotação (P N³). Isso equivaleria a um potencial aumento de ∝ Armstrong Fluid Technology | Tradução para português do Brasil400% na eficiência operacional. No entanto, isso só é possível se a relação entre pressão e velocidade de rotação, descrita pelas leis de afinidade ao longo da Curva Natural, for mantida na velocidade reduzida.

As práticas tradicionais de controle muitas vezes não conseguem aproveitar plenamente esse potencial. As bombas, por exemplo, frequentemente são configuradas para manter uma pressão diferencial fixa ou mínima entre os coletores de alimentação e retorno. Isso impede que a bomba opere livremente ao longo de sua Curva Natural, aumentando o consumo de energia. A boa prática é utilizar um controle integrado avançado em todo o sistema. No caso de chillers de velocidade variável, o controle integrado assegura a operação ao longo da Curva Natural do chiller em todos os cenários operacionais, proporcionando eficiência ideal em todas as condições de carga.

Outro princípio importante de projeto é o uso de sequenciamento baseado na capacidade (em vez de baseado na demanda). No sequenciamento baseado na capacidade, cada bomba pode, por exemplo, atingir 90% de sua carga antes que a próxima entre em operação. Já o sequenciamento baseado na demanda distribui a carga por todo o sistema, permitindo ganhos adicionais de eficiência energética que, de outra forma, poderiam não ser plenamente aproveitados.

Conclusão

É importante não simplesmente reproduzir as mesmas soluções de HVAC utilizadas em outras aplicações, inclusive aquelas adequadas a outros ambientes de missão crítica, como hospitais ou laboratórios. No caso dos data centers, a imprevisibilidade do próprio setor precisa ser enfrentada com flexibilidade na metodologia de projeto.