Поток воздуха: Воздушный поток | CoolConnections
Визуализация потоков воздуха в чистых помещениях |Аттестация чистых помещений | Услуги лаборатории
Для чего нужна визуализация потоков воздуха в чистых помещениях?
ГОСТ Р ИСО 14644-3-2007 так определяет цели проведения визуализации воздушных потоков:
Цель данного испытания – подтвердить, что направление потока, картина распределения потоков или и то и другое соответствуют проекту или соответствующей спецификации.
При первичной аттестации чистых помещений в оснащенном состоянии может возникнуть вопрос, какое влияние оказывает технологическое оборудование, установленное в помещении на движение воздуха?
Ответ на этот вопрос и дает визуализация воздушных потоков. Визуализация потоков вблизи технологического оборудования также позволяет обнаружить застойные зоны, в которых движение воздуха затруднено или отсутствует, что может приводить к росту концентрации частиц и несоответствию помещения требованиям по классу чистоты.
В помещениях с однонаправленным воздушным потоком (высокоасептических операционных, критических зонах фармпроизводств) визуализация потоков наряду с измерением скорости потока, позволяет оценить, насколько эффективно ламинарный поток воздуха выполняет свою защитную функцию.
Визуализация воздушных потоков также часто требуется при проведении испытаний ламинарных боксов (боксов биобезопасности, укрытий с чистым воздухом) для проверки степени удержания частиц внутри бокса.
Другие полезные данные о чистых зонах, получаемые методом визуализации:
- поведение потоков в зонах приточного и отработанного воздуха
- зоны влияния отработанного технологического воздуха
- обтекание персонала на рабочих местах
- обтекание частей оборудования (лент транспортера и т.д.)
Для каждого отдельного чистого помещения должен быть разработан план визуализации, учитывающий особенности чистого помещения, его назначение, установленное оборудование и технологическое оснащение.
Методы визуализации потока
ГОСТ Р ИСО 14644-3-2007 определяет несколько возможных методов визуализации воздушных потов, среди которых – визуализация потоков воздуха с помощью нитей, с помощью введения в поток воздуха аэрозольных частиц, фото- и видеосъемка процесса визуализации, а также математическое моделирование потоков воздуха в чистом помещении.
- Визуализация с помощью нитей
Метод состоит в наблюдении за нитями (шелковыми нитями, отдельными нейлоновыми волокнами, флажками или тонкими лентами), которые крепятся к штырькам или точкам пересечения проволочной сетки, находящимся в потоке воздуха. Это дает видимую картину направления потока воздуха и их изменения из-за турбулентности. Целесообразно использовать эффективную подсветку и видеозапись или фотографию полученной картины потоков воздуха. Для определения угла отклонения потока следует выполнить измерения в двух точках (например, на расстоянии от 0,5 до 2 м).
- Визуализация с помощью аэрозольного генератора или генератора частиц (метод введения частиц)
Метод состоит в наблюдении за поведением частиц, которые вводятся в поток воздуха. Применение источников света с высокой интенсивностью светового потока позволяет определить направление и однородность потока воздуха. Трассирующие частицы могут быть получены из распыляемой деионизованной воды, спирта и пр. Источник частиц должен быть выбран так, чтобы исключить загрязнение воздуха и поверхностей чистого помещения.
При выборе метода распыления следует учесть требования к размеру частиц (капель). Он должен быть достаточным для визуализации потока воздуха выбранным методом, но не настолько большим, чтобы гравитация или иной эффект могли повлиять на их движение и искажение получаемой картины. - Визуализация потоков воздуха с помощью видеозаписи
Видеозапись картины визуализации потоков воздуха позволяет получить количественные характеристики потоков (векторы скоростей) в двухмерном изображении. При этом используются цифровые камеры, передающие изображение на компьютеры с необходимыми интерфейсами и программным обеспечением. Для достижения большей пространственной разрешающей способности могут использоваться лазерные источники света и пр.
- Визуализация потоков воздуха методом построения распределения скоростей (математическое моделирование и расчет воздушных потоков)
Распределение скоростей потоков воздуха может быть построено по нескольким точкам, в которых скорость определяется термоанемометром, ультразвуковым анемометром или другим прибором. Последующее моделирование воздушных потоков позволяет оценить влияние изменений параметров работы систем ОВК на потоки воздуха в помещении.
Как проводится визуализация воздушных потоков
В соответствии с методикой, приведенной в ГОСТ Р ИСО 14644-3-2007, визуализация может проводиться различными способами, пригодными для достижения целей испытания:
Целью проверки направления потока воздуха и визуализации потока является подтверждение того, что направление и однородность потока соответствуют установленным требованиям, и если нужно пространственным и температурным характеристикам.
В нашей лаборатории имеется различное оборудование для проведения визуализации потоков воздуха – генератор тумана, генератор аэрозольных частиц, высокоскоростная цифровая камера и вспомогательное оборудование.
Наиболее удобным и наименее затратным способом визуализации, применяемым специалистами нашей лаборатории, является визуализация потока с использованием генератора аэрозольных частиц. При этом способе для создания видимого потока частиц используется жидкость DEHS и аэрозольный генератор – то же оборудование, которое используется при испытаниях фильтров на утечку и определении времени восстановления.
В случаях, когда использовать DEHS-аэрозоль нежелательно из-за высоких требований к чистоте воздуха и поверхностей, например, в эксплуатируемом состоянии, визуализировать поток можно при помощи ультразвукового генератора тумана, где в качестве источника аэрозолей используется деионизованная (сверхчистая) вода. При таком способе визуализации риск загрязнения поверхностей полностью отсутствует.
Моделирование воздушных потоков для визуализации
В случае, если конфигурация помещения относительно простая, и целью визуализации является получение информации о скоростях и направлении движения воздуха в помещении, можно провести математическое моделирование чистого помещения, сделать расчет распределения скоростей движения воздуха и построить визуальное представление воздушных потоков в любой плоскости или в 3D.
Отчет о визуализации потоков воздуха
Отчет о проведенной визуализации включает в себя фотографии, демонстрирующие движение воздушных потоков, и информацию о соответствии полученной картины требованиям нормативной и проектной документации.
При проведении визуализации методом математического моделирования и построения распределения скоростей воздушных потоков в ряде случаев отчет может включать в себя видеоролик, наглядно демонстрирующий движение воздуха и аэродинамические процессы.
Воздушный поток
17.07.2021
Обычно под воздушным потоком в корпусе ПК подразумевают циркуляцию воздуха внутри корпуса, которая существенно влияет на температуру всех внутренних компонентов системы.
Поэтому для обеспечения максимальной производительности и минимального шума системы необходимо уделять большое внимание эффективности воздушного потока.
Эффективность потока
Эффективный воздушный поток зависит от циркуляции всасываемого вентиляторами корпуса через воздухозаборники воздуха снаружи корпуса, вентиляторами компонентов внутри и вентиляторами корпуса, выдувающими воздух из системы. Не эффективный воздушный поток приводит к более высоким температурам компонентов внутри корпуса ПК.
Помимо ухудшения общей производительности, последствиями могут быть также аварийное отключение из-за высокой температуры и, в худшем случае, даже повреждение оборудования. Кроме того, некоторые вентиляторы могут вращаться слишком быстро, что приводит к увеличению громкости.
Создание эффективного воздушного потока
Обычно корпус ПК вентилируется спереди назад и снизу вверх. Вентиляторы корпуса являются основными инструментами для управления воздушным потоком. Поскольку теплый воздух всегда стремится вверх и, следовательно, воздух под корпусом холоднее, чем над корпусом, вентиляционные отверстия без вентиляторов работают по тому же принципу. Большинство корпусов рассчитаны именно на такой обдув, поэтому он считается универсальным решением, почти всегда позволяющим добиться определенных результатов.
После проверки температуры системы следует отрегулировать положение вентиляторов, если отдельные компоненты системы имеют особенно высокое тепловыделение. Для более низких температур процессора передние вентиляторы устанавливаются таким образом, чтобы поток воздуха от них был направлен на кулер процессора, а теплый воздух отводился непосредственно через тыльный вентилятор. С другой стороны, для снижения температуры видеокарты стоит направлять поток воздуха от вентиляторов точно в область под видеокартой, обеспечивая ее собственную систему охлаждения максимальным количеством свежего воздуха.
Если у вашего корпуса закрытая фронтальная часть, передние вентиляторы будут гораздо менее эффективными. И в данном случае использование верхних или нижних вентиляторов будет эффективным дополнением к их работе. Блок питания стоит размещать таким образом, чтобы к нему подавался более холодный наружный воздух, а не теплый воздух изнутри корпуса.
Дополнительный совет
Чтобы воздух проходил максимально свободно, очень важным фактором является аккуратная компоновка интерьера корпуса. Поэтому настоятельно рекомендуется использование модульной системы кабелей с минимальным количеством свободно свисающих кабелей, и не только из эстетических соображений. Также стоит убедиться, что жесткие диски не перекрывают воздушный поток.
Регулярная чистка внутренней части корпуса обеспечивает лучшее охлаждение, поскольку со временем пыль оседает на лопастях вентилятора, ребрах охлаждения и фильтрах корпуса.
Множество корпусов для ПК предлагают очень большое разнообразие различных возможностей и особенностей, которые делают невозможным создание какого-то простого решения, особенно учитывая такой немаловажный фактор как громкость.
Таким образом, несмотря на различную конструкцию ПК корпусов, соблюдение основных правил поможет значительно улучшить воздушный поток внутри корпуса, а вместе с этим снизить температуры компонентов, поэтому всегда стоит внимательно относиться к конфигурации и характеристикам вентиляторов.
- Назад
- Обзор
- Далее
Что такое Airflow™? — Документация по воздушному потоку
Apache Airflow™ — это платформа с открытым исходным кодом для разработки, планирования, и мониторинг пакетно-ориентированных рабочих процессов. Расширяемая среда Python Airflow позволяет создавать рабочие процессы связь практически с любой техникой. Веб-интерфейс помогает управлять состоянием ваших рабочих процессов. Воздушный поток могут быть развернуты разными способами: от одного процесса на вашем ноутбуке до распределенной установки для поддержки даже самые большие рабочие процессы.
Основной характеристикой рабочих процессов Airflow является то, что все рабочие процессы определены в коде Python. «Рабочие процессы как code» служит нескольким целям:
Dynamic : Конвейеры Airflow настроены как код Python, что позволяет создавать динамические конвейеры.
Расширяемый : Платформа Airflow™ содержит операторов для подключения к многочисленным технологиям. Все компоненты Airflow расширяемы, что позволяет легко адаптировать их к вашей среде.
Гибкий : Встроенная параметризация рабочего процесса использует механизм шаблонов Jinja.
Взгляните на следующий фрагмент кода:
from datetime import datetime от импорта воздушного потока DAG из задачи импорта airflow.decorators из airflow.operators.bash импортировать BashOperator # DAG представляет рабочий процесс, набор задач с DAG(dag_id="demo", start_date=datetime(2022, 1, 1), schedule="0 0 * * *") в качестве dag: # Задачи представлены в виде операторов привет = BashOperator(task_id="привет", bash_command="эхо привет") @задача() воздушный поток (): печать("поток воздуха") # Установить зависимости между задачами привет >> воздушный поток ()
Здесь вы видите:
DAG под названием «demo», начиная с 1 января 2022 года и работая один раз в день. DAG — это представление рабочего процесса в Airflow.
Две задачи: BashOperator, выполняющий сценарий Bash, и функция Python, определенная с помощью декоратора
@task
>>
между задачами определяет зависимость и управляет порядком выполнения задач
Airflow оценивает этот сценарий и выполняет задачи с заданным интервалом и в определенном порядке. Статус «демо» DAG виден в веб-интерфейсе:
В этом примере демонстрируется простой сценарий Bash и Python, но эти задачи могут выполнять любой произвольный код. Думать выполнения задания Spark, перемещения данных между двумя сегментами или отправки электронной почты. Такая же структура может быть замечено выполнение с течением времени:
Каждый столбец представляет один запуск DAG. Это два наиболее часто используемых вида в Airflow, но есть и несколько других. другие представления, позволяющие глубже погрузиться в состояние ваших рабочих процессов.
Airflow™ — это платформа для оркестровки пакетных рабочих процессов. Платформа Airflow содержит операторов для подключения многих технологий и легко расширяется для подключения к новой технологии. Если ваши рабочие процессы имеют четкую запускаться и заканчиваться, а также запускаться через равные промежутки времени, их можно запрограммировать как DAG Airflow.
Если вы предпочитаете кодирование кликам, Airflow — это инструмент для вас. Рабочие процессы определяются как код Python, который означает:
Рабочие процессы могут храниться в системе управления версиями, чтобы можно было вернуться к предыдущим версиям
Рабочие процессы могут разрабатываться несколькими людьми одновременно
Тесты могут быть написаны для проверки функциональности
Компоненты расширяемы, и вы можете использовать широкий набор существующих компонентов
Богатая семантика планирования и выполнения позволяет легко определять сложные конвейеры, работающие на регулярной основе. интервалы. Обратная засыпка позволяет вам (повторно) запускать конвейеры на исторических данных после внесения изменений в вашу логику. А возможность повторного запуска части конвейера после устранения ошибки помогает максимально повысить эффективность.
Пользовательский интерфейс Airflow предоставляет:
Подробный обзор двух вещей:
Трубопроводы
Задачи
Обзор ваших конвейеров с течением времени
Из интерфейса вы можете просматривать журналы и управлять задачами, например, повторяя задачу в случае неудачи.
Открытый исходный код Airflow гарантирует, что вы работаете с компонентами, разработанными, протестированными и используемыми многими другими компаний по всему миру. В активном сообщества вы можете найти множество полезных ресурсов в виде сообщения в блогах, статьи, конференции, книги и многое другое. Вы можете подключаться к другим пирам через несколько каналов такие как Slack и списки рассылки.
Воздушный поток как платформа имеет широкие возможности настройки. Используя общедоступный интерфейс Airflow, вы можете расширить и настроить почти каждый аспект Airflow.
Airflow™ был создан для рабочих процессов ограниченного количества партий. Хотя CLI и REST API позволяют запускать рабочие процессы, Airflow не был создан для бесконечно работающих рабочих процессов на основе событий. Airflow не является потоковым решением. Однако потоковая система, такая как Apache Kafka, часто работает вместе с Apache Airflow. Кафка может использоваться для приема и обработки в режиме реального времени, данные о событиях записываются в место хранения, а Airflow периодически запускает рабочий процесс, обрабатывающий пакет данных.
Если вы предпочитаете щелкать, а не кодировать, Airflow, вероятно, не является правильным решением. Веб-интерфейс призван сделать максимально упростить управление рабочими процессами, а инфраструктура Airflow постоянно совершенствуется, чтобы сделать опыт разработчика как можно более плавным. Однако философия Airflow заключается в том, чтобы определить рабочие процессы как код. поэтому кодирование всегда будет требоваться.
Была ли эта запись полезной?
Обзор архитектуры — документация Airflow
Airflow — это платформа, позволяющая создавать и запускать рабочих процессов . Рабочий процесс представлен как DAG (направленный ациклический граф) и содержит отдельные части работы, называемые задачами, организованные с учетом зависимостей и потоков данных.
Группа обеспечения доступности баз данных определяет зависимости между задачами и порядок их выполнения и повторных попыток; Сами задачи описывают, что нужно делать, будь то получение данных, запуск анализа, запуск других систем и т. д.
Установка Airflow обычно состоит из следующих компонентов:
Планировщик, который обрабатывает как запуск запланированных рабочих процессов, так и отправку задач исполнителю для выполнения.
Исполнитель, который обрабатывает запущенные задачи. В установке Airflow по умолчанию это запускает все внутри планировщика, но большинство исполнителей, пригодных для производства, фактически передают выполнение задачи работникам .
Веб-сервер , который предоставляет удобный пользовательский интерфейс для проверки, запуска и отладки поведения групп обеспечения доступности баз данных и задач.
Папка с файлами DAG , прочитанная планировщиком и исполнителем (и любыми рабочими процессами, имеющимися у исполнителя)
База данных метаданных , используемая планировщиком, исполнителем и веб-сервером для хранения состояния.
Большинство исполнителей, как правило, также вводят другие компоненты, позволяющие им общаться со своими работниками, например очередь задач, но вы все равно можете думать об исполнителе и его работниках как об одном логическом компоненте в Airflow в целом, обрабатывающем фактическое выполнение задачи.
Сам по себе Airflow не зависит от того, что вы используете — он с радостью организует и запустит что угодно, либо при поддержке высокого уровня от одного из наших поставщиков, либо непосредственно в виде команды с использованием оболочки или операторов Python.
Рабочие нагрузки
Группа обеспечения доступности баз данных выполняет ряд задач, и существует три общих типа задач, которые вы увидите:
Операторы, предопределенные задачи, которые можно быстро объединить для создания большинства частей вашей группы обеспечения доступности баз данных.
Сенсоры, особый подкласс Операторов, полностью ожидающих возникновения внешнего события.
Украшенный TaskFlow
@task
, представляющий собой пользовательскую функцию Python, упакованную как Task.
Внутри все это на самом деле подклассы BaseOperator
Airflow, и понятия Task и Operator несколько взаимозаменяемы, но полезно думать о них как о отдельных понятиях — по сути, Operators и Sensors являются шаблоны , и когда вы вызываете один из них в файле DAG, вы создаете задачу.
Поток управления
Группы обеспечения доступности баз данных предназначены для многократного запуска, и несколько их запусков могут выполняться параллельно. DAG параметризуются, всегда включая интервал, для которого они «выполняются» (интервал данных), но также и с другими необязательными параметрами.
Задачи имеют объявленные зависимости друг от друга. Вы увидите это в DAG, используя операторы >>
и <<
:
первая_задача >> [вторая_задача, третья_задача] четвертая_задача << третья_задача
Или с помощью методов set_upstream
и set_downstream
:
first_task.set_downstream([second_task, Third_task]) четвертая_задача.set_upstream(третья_задача)
Эти зависимости — это то, что составляет «ребра» графика, и то, как Airflow определяет, в каком порядке запускать ваши задачи. По умолчанию задача будет ждать, пока все ее восходящие задачи будут выполнены успешно, прежде чем она запустится, но это можно настроить с помощью таких функций, как Branching, LatestOnly и Trigger Rules.
Для передачи данных между задачами у вас есть три варианта:
XComs («Кросс-коммуникации»), система, в которой вы можете использовать задачи для передачи и извлечения небольших фрагментов метаданных.
Загрузка и скачивание больших файлов из службы хранения (либо запущенной вами, либо части общедоступного облака)
API TaskFlow автоматически передает данные между задачами через неявные XCom
Airflow отправляет задачи для выполнения на рабочих процессах по мере освобождения места, поэтому нет гарантии, что все задачи в вашей DAG будут выполняться на одном рабочем процессе или на одной машине.
По мере того, как вы создаете свои DAG, они, вероятно, становятся очень сложными, поэтому Airflow предоставляет несколько механизмов для повышения устойчивости — SubDAG позволяют создавать «многоразовые» DAG, которые можно встраивать в другие, а TaskGroups позволяют визуально группировать задачи в пользовательском интерфейсе.
Добавить комментарий