Overvåkning av miljøparametere i maskinrom.

Denne oppgaven er utført i samarbeid med IDI. IDI ønsket å finne ut hvorvidt miljøovervåkning kunne ha en nytteverdi i deres største maskinrom K45. I tillegg var det ønske om å teste ut en mulig teknikk for å måle den termiske koblingen mellom kjøleanlegget og varmegenererende enheter i maskinrommet...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Klemm, Kristoffer
Format: Others
Language:Norwegian
Published: Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet, Institutt for datateknikk og informasjonsvitenskap 2005
Subjects:
Online Access:http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:no:ntnu:diva-10198
Description
Summary:Denne oppgaven er utført i samarbeid med IDI. IDI ønsket å finne ut hvorvidt miljøovervåkning kunne ha en nytteverdi i deres største maskinrom K45. I tillegg var det ønske om å teste ut en mulig teknikk for å måle den termiske koblingen mellom kjøleanlegget og varmegenererende enheter i maskinrommet. Målet for den første delen av oppgaven ble derfor å evaluere de systemene for miljøovervåkning som fantes og velge ut et system for installasjon, implementasjon og testing. Det ble funnet ti passende systemer som ble evaluert opp mot kravene fra IDI. To systemer, NetBotz 320 og SuperGoose, ble valgt ut for innkjøp. Problemer med leverandør gjorde at kun NetBotz 320 ble med videre i oppgaven. Systemet ble først installert i maskinrom K19 for å kjøre en testperiode før det ble installert i K45. Installasjon og implementasjon gikk for øvrig uten større problemer. Konfigurering av filtre og varsling tok derimot noe lengre tid på grunn av at det måtte skreddersys for akkurat det maskinrommet. Etter å ha kjørte stabilt og uten generering av falske varslinger ble NetBotz 320 flyttet til K45. Her måtte filtrene justeres på grunn av endrede miljøparametere samt at noen filtre ble byttet ut. NetBotz 320 har fungert tilfredsstillende i løpet av hele testperioden, men det er en svakhet ved lagring av statistisk informasjon. Varslinger og sensordata lagres kun i tolv timer før det overskrives. Systemet har imidlertid påvist nytteverdi da det varslet korrekt ved alt for høy temperatur i K45. I tillegg får man mer informasjon om en situasjon ved å kunne se tilbake på de siste sensordataene og varslingsmailene, enn om man kommer inn i maskinrommet og merker at noe er galt. Det kan i ettertid diskuteres hvorvidt et billigere system hadde gjort samme nytten for IDIs del. I den andre delen ønsket man å konstruere et testmiljø og kjøre målinger for å teste ut teknikken i praksis. Resultatene ville så legge grunnlaget for en diskusjon og konklusjon. Det ble laget et enkelt testmiljø, som ikke viste seg å fungere på grunn av dårlig luftsirkulasjon. Et nytt testmiljø ble konstruert, nå med økt volum og interne vifter for luftsirkulasjon inni kassen. Nye målinger ble så utført, men det ble oppdaget svakheter ved både prosedyren og utstyret som måtte forbedres underveis. Dette gjorde at de første resultatene ble ubrukelige for videre behandling. Etter å ha funnet optimalt oppsett for både testutstyr og målemetode ble det til slutt utført femten målinger hvor fem og fem hadde ulik blokkeringsgrad. Resultatene fra disse målingene ble så behandlet i et program for ikke-linear kurvetilpasning og man fant et forhold mellom stigningstallet for miljø og CPU. For de femten siste målingene pekte dette mot at økt blokkeringsgrad ga økt forholdstall. Dette viste at teknikken fungerte for testmiljøet og videre arbeid vil være å teste ut om teknikken fungerer i et reelt maskinrom. Hvorvidt dette lar seg gjøre er avhengig av at utstyret i rommet tåler temperatursvingningene og at kjøleanlegget har tilstrekkelig kapasitet til å kunne senke temperaturen. En høyere grad av automatisering er også ønskelig for senere tester, det gjelder særlig lagring av data om temperatur og tid.