Выбрать язык

Рекуперация тепла от майнинга криптовалют с помощью жидкостного охлаждения: анализ и выводы

Анализ передовой технологии жидкостного распылительного охлаждения для рекуперации тепла от майнинга Биткоина, включая эксергетический PUE, проектирование системы и перспективные применения.
hashpowercoin.org | PDF Size: 1.3 MB
Оценка: 4.5/5
Ваша оценка
Вы уже оценили этот документ
Обложка PDF-документа - Рекуперация тепла от майнинга криптовалют с помощью жидкостного охлаждения: анализ и выводы

1. Введение

Майнинг Биткоина — это энергоемкий процесс, при котором глобальная сеть ежегодно потребляет около 150 ТВт·ч, что превышает потребление электроэнергии целыми странами, такими как Аргентина. Традиционно значительная тепловая энергия, вырабатываемая специализированными интегральными схемами (ASIC), бесполезно рассеивается в окружающую среду посредством воздушного охлаждения. В данной статье представлена смена парадигмы: передовая система рекуперации тепла с использованием прямого жидкостного распылительного охлаждения. Система улавливает бросовое тепло пригодного для использования уровня (до 70°C), превращая майнинговые операции из чистых потребителей энергии в потенциальных поставщиков тепловой энергии для отопления зданий, тепловых сетей или промышленных процессов.

2. Проектирование системы и методология

Ключевой инновацией является замкнутая система жидкостного охлаждения, разработанная для майнинговых установок криптовалют.

2.1 Механизм жидкостного распылительного охлаждения

Майнеры размещаются в герметичном корпусе и охлаждаются путем прямого распыления диэлектрического хладагента на горячие чипы. Этот метод обеспечивает превосходные коэффициенты теплопередачи по сравнению с воздушным или даже иммерсионным охлаждением, позволяя хладагенту эффективно поглощать тепло, сохраняя температуру чипов в безопасных рабочих пределах (<85°C). В ходе полевых испытаний была достигнута максимальная температура хладагента 70°C.

2.2 Теплообменник и бак для горячей воды

Нагретый диэлектрический хладагент циркулирует через спиральный змеевиковый теплообменник, погруженный в изолированный бак для горячей воды объемом 190 литров. Тепловая энергия передается воде, которую затем можно использовать напрямую или в качестве источника для теплового насоса. Данная конструкция соответствует минимальному требованию в 60°C для управления риском легионеллы согласно стандарту ANSI/ASHRAE 188-2018.

Ключевые показатели эффективности

  • Макс. темп. хладагента: 70°C
  • Бак для горячей воды: 190 л
  • PUE на основе энергии: 1.03
  • PUE на основе эксергии: 0.95

3. Технический анализ и метрики

3.1 Энергия против эксергии: переосмысление PUE

Наиболее значительным теоретическим вкладом статьи является переосмысление метрики эффективности использования энергии (PUE). Традиционный PUE (на основе энергии) учитывает только количество энергии. Авторы предлагают PUE на основе эксергии, который оценивает качество или полезный рабочий потенциал энергетических потоков.

  • PUE на основе энергии: 1.03 (Общая энергия объекта / Энергия IT-оборудования). Значение чуть выше 1 указывает на незначительные накладные расходы.
  • PUE на основе эксергии: 0.95 (Эксергия полезного теплового выхода / Эксергия входа в IT-оборудование). Значение ниже 1 указывает на то, что полезный эксергетический выход (высококачественное тепло) немного меньше электрического эксергетического входа, но при этом достоверно учитывает ценность утилизированного тепла.

Этот сдвиг имеет решающее значение. Он переводит оценку с вопроса «сколько бросового тепла производится» на вопрос «сколько ценного тепла утилизируется», согласуя экономические и экологические оценки.

3.2 Математическая формулировка

Эксергия теплового потока при температуре $T$ (в Кельвинах) относительно температуры окружающей среды $T_0$ определяется фактором Карно: $$\text{Эксергия}_{\text{тепловая}} = Q \cdot \left(1 - \frac{T_0}{T}\right)$$ где $Q$ — скорость теплопередачи. Тогда PUE на основе эксергии ($PUE_{ex}$) равен: $$PUE_{ex} = \frac{\text{Эксергия}_{\text{вход, электрическая}} + \text{Эксергия}_{\text{вход, прочая}}}{\text{Эксергия}_{\text{IT оборудование}} + \text{Эксергия}_{\text{полезный тепловой выход}}}$$ Для электрической мощности эксергия приблизительно равна энергии. Заявленный $PUE_{ex}$ = 0.95 количественно доказывает эффективность системы в повышении качества бросового тепла.

4. Экспериментальные результаты и производительность

Прототип системы успешно продемонстрировал стабильную работу. Жидкостное распылительное охлаждение поддерживало температуру переходов ASIC в безопасных пределах, одновременно достигая целевой температуры выхода хладагента 70°C. Эта температура значима, потому что:

  1. Она превышает порог в 60°C для безопасности бытовой горячей воды.
  2. Она обеспечивает достаточно высокую температуру, чтобы быть жизнеспособным источником для сетей централизованного теплоснабжения или для эффективной работы бустерного теплового насоса, повышая коэффициент производительности (COP).

Описание диаграммы (подразумеваемое): Линейная диаграмма показала бы устойчивый рост температуры хладагента от окружающей (~20°C) до плато на уровне 70°C по мере достижения майнинговой нагрузки 100%. Вторая линия показала бы стабилизацию температуры ASIC значительно ниже 85°C, демонстрируя эффективное охлаждение. Диаграмма подчеркивает способность системы извлекать высококачественное тепло без теплового троттлинга.

5. Сравнительный анализ и кейсы

В статье проводится сравнение жидкостного охлаждения с преобладающими методами:

  • Воздушное охлаждение: Цитируемое исследование [3] показывает, что из-за низкой теплоемкости и температуры воздуха на ферме мощностью 1 МВт можно утилизировать лишь 5,5–30,5% тепла. До 94,5% тепловой энергии теряется.
  • Жидкостное иммерсионное охлаждение: Обеспечивает лучшую теплопередачу, чем воздушное, но может не достигать таких высоких температур хладагента, как прямое распыление, при заданном пределе температуры чипа.
  • Кейс - Blockchain Dome [5,6]: Каждый купол мощностью 1,5 МВт производит 5 000 000 BTU/ч нагретого воздуха для теплиц, демонстрируя прямое, хотя и более низкокачественное, применение майнингового тепла.

Представленная система жидкостного распыления позиционируется как превосходное решение для максимизации как количества, так и качества (эксергии) утилизированного тепла.

6. Аналитическая структура: ключевая идея и критика

Ключевая идея: Это исследование не просто о лучшем охлаждении майнеров; это фундаментальный ребрендинг роли майнинга криптовалют в энергетической экосистеме. Используя высокоэффективное жидкостное распылительное охлаждение и продвигая эксергетический анализ, авторы успешно переосмысливают майнинговые установки, превращая их из «пожирателей энергии» в «управляемые, распределенные теплоэлектростанции». Достигнутый выход 70°C — это переломный момент — он превращает бросовое тепло из обузы, требующей дорогостоящего рассеивания, в рыночный товар, совместимый с существующей инфраструктурой отопления зданий и районов.

Логическая последовательность: Аргументация логически развивается от проблемы (массовые потери энергии) к высокоэффективному техническому решению (распылительное охлаждение), подтвержденному превосходной метрикой (PUE на основе эксергии). Ссылка на стандарт ASHRAE 188 — блестящий ход, поскольку он напрямую решает серьезное нормативное препятствие для использования утилизированного тепла в водных системах.

Сильные стороны и недостатки: Сильные стороны: PUE на основе эксергии — это блестящая, академически строгая метрика, которая должна стать отраслевым стандартом. Эксплуатационные данные при 70°C убедительны и практичны. Простота конструкции — распыление, сбор, обмен — элегантна. Недостатки: Анализ заметно умалчивает о капитальных и операционных затратах (CapEx и OpEx). Диэлектрический хладагент дорог, а обслуживание системы (насосы, форсунки, фильтрация) нетривиально. В статье также поверхностно рассматривается масштабируемость системы и логистическая проблема интеграции теплового выхода с сильно изменчивыми профилями спроса, что подробно обсуждается в литературе по централизованному теплоснабжению Международного энергетического агентства (МЭА).

Практические выводы: 1. Для операторов майнинга: Пилотируйте эту технологию не только для улучшения PUE, но и для создания нового источника дохода за счет продажи тепла. С первого дня сотрудничайте с операторами теплиц или коммунальными службами теплоснабжения. 2. Для политиков: Стимулируйте рекуперацию эксергии, а не только энергоэффективность. Налоговые льготы или углеродные компенсации должны быть привязаны к метрикам типа $PUE_{ex}$ < 1. 3. Для исследователей: Следующий шаг — полный технико-экономический анализ (ТЭА) и оценка жизненного цикла (LCA). Сравните экологическую выгоду от снижения выбросов углерода за счет замещения тепла с воздействием производства хладагента и изготовления системы.

7. Перспективные применения и направления

Потенциал выходит за рамки бытового горячего водоснабжения.

  1. Интегрированные энергосистемы: Майнинговые объекты могут выступать в качестве гибких тепловых активов в интеллектуальных сетях, обеспечивая тепло в периоды пикового спроса или аккумулируя его.
  2. Промышленный симбиоз: Совмещайте майнинг с отраслями, требующими низкопотенциального тепла (например, обезвоживание пищевых продуктов, сушка древесины, химические процессы).
  3. Бустер для тепловых насосов: Использование выхода 70°C в качестве источника может значительно увеличить COP воздушных или грунтовых тепловых насосов в холодном климате, что подтверждается исследованиями Национальной лаборатории возобновляемых источников энергии (NREL).
  4. Достижения в материалах и управлении: В будущих работах следует изучить наножидкости для улучшения теплопередачи и системы управления на основе ИИ для динамической оптимизации компромисса между производительностью чипа, температурой хладагента и тепловым спросом конечного пользователя.

8. Список литературы

  1. Cambridge Bitcoin Electricity Consumption Index. (2023). Cambridge Centre for Alternative Finance.
  2. ASHRAE. (2021). Thermal Guidelines for Data Processing Environments.
  3. Hampus, A. (2021). Waste Heat Recovery from Bitcoin Mining. Chalmers University of Technology.
  4. Enachescu, M. (2022). Carbon Abatement via Data Centre Waste Heat Reuse. Journal of Cleaner Production.
  5. Agrodome. (2020). Blockchain Dome Whitepaper.
  6. United American Corp. Press Release. (July, 2018).
  7. International Energy Agency (IEA). (2022). District Heating Systems.
  8. National Renewable Energy Laboratory (NREL). (2023). Advanced Heat Pump Systems.
  9. Zhu, J., et al. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks (CycleGAN). IEEE ICCV. (Пример строгой методологической структуры из компьютерных наук, аналогичной эксергетической структуре здесь.)