隐私条款信息保护中，请放心填写
看见风的轨迹，预见环境的未来：基于CFD仿真的AI数字孪生
告别“盲人摸象”式的环境管理。我们为您的物理空间创造一个会呼吸、能思考的“数字大脑”，实现从被动响应到精准预测与优化的革命性跨越。
看见风的轨迹，预见环境的未来：基于CFD仿真的AI数字孪生
告别“盲人摸象”式的环境管理。我们为您的物理空间创造一个会呼吸、能思考的“数字大脑”，实现从被动响应到精准预测与优化的革命性跨越。
数据中心
“冷热不均”——制冷效率低，能耗巨大，且存在局部过热风险。
半导体
“尘埃致命”——极微小的颗粒污染即可导致芯片良品率大幅下降。
生物医药
“无菌无尘”——生产环境必须绝对洁净，严防交叉污染与生物安全风险
数据中心
“冷热不均”——制冷效率低，能耗巨大，且存在局部过热风险。
半导体
“尘埃致命”——极微小的颗粒污染即可导致芯片良品率大幅下降。
生物医药
“无菌无尘”——生产环境必须绝对洁净，严防交叉污染与生物安全风险
共性难题——能耗巨大
管理依赖经验，无法预测改动后果，仿佛在 “盲人摸象”？
共性难题——能耗巨大
管理依赖经验，无法预测改动后果，仿佛在 “盲人摸象”？
什么是数字孪生？
Digital Twin 也被称为数字映射、数字镜像，是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成仿真科技，在三维空间中映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。
什么是数字孪生？
Digital Twin 也被称为数字映射、数字镜像，是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成仿真科技，在三维空间中映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。
为什么我们的技术是更优选择？
1）您是否曾为以下问题困扰？
“不敢改”：
升级改造像一场豪赌，怕停机停产，怕巨资投入却效果不佳。
左图热力图是IT设备进风口温度情况（蓝色代表低温、红色代表高温）。
右图曲线显示空调全部失效后45s部分IT设备进口温度达到40℃。
“看不见”：
能源能耗巨大，但冷热不均，关键区域温度失控，问题根源却看不见、摸不着。
1、由左图可知，机房地板下方为送风区域，反流区主要分布在送风区的末端，即图中红色方框区域。
2、由右图可知，零速度区主要分布在送风区的末端，即图中红色方框区域。
3、其中气流向下且风速小于0.02m/s的反流区占11.47%，
4、速度标尺选择 -0.02m/s 至 -0.1m/s
“控不精”：
传统手段粗放，无法对手术台、精密仪器等核心区域进行“点对点”的环境护航。
能耗监测：实时监测 FFU 的能耗数据，形成能耗闭环，确保系统满足控制目标并尽可能节能。
环境感知：感知 洁净室的温湿度、颗粒物浓度，形成环境闭环，使控制策略能动态适应环境变化。
风量检测：实时检测 FFU 的实际风量，形成风量闭环，确保风量精度符合要求。
我们能够做的就是：用CFD数字孪生技术，让气流环境管理从“凭经验”变为“靠数据”，从“被动补救”变为“主动优化”。
2）为什么我们的技术是更优选择？
数字孪生有很多种，但基于CFD的孪生，才是能真正理解和调控流体环境的“专家”。
不是“花架子”，而是“真内核”：
许多数字孪生只做到了“可视”，而我们的核心是经过工业验证的CFD仿真引擎。它严格遵循物理定律，模拟结果具有极高的可信度，是您做出关键决策的科学依据。
从“描述过去”到“预演未来”：
普通的监控系统只能告诉您“现在发生了什么”。而我们的CFD数字孪生可以让你“预演”各种假设场景，比如：“如果在这里加个隔断，气流会怎么变？”“如果空调设定温度提高1度，哪个区域会先过热？” 这相当于拥有了一个可以无限次试错的“时间机器”。
AI加持，让智慧落地：
通过持续学习历史数据和仿真结果，我们的系统可以进化出AI智能控制策略，自动调整空调、风机等设备，实现24小时不间断的智慧运维。
为什么我们的技术是更优选择？
1）您是否曾为以下问题困扰？
“不敢改”：
升级改造像一场豪赌，怕停机停产，怕巨资投入却效果不佳。
左图热力图是IT设备进风口温度情况（蓝色代表低温、红色代表高温）。
右图曲线显示空调全部失效后45s部分IT设备进口温度达到40℃。
“看不见”：
能源能耗巨大，但冷热不均，关键区域温度失控，问题根源却看不见、摸不着。
1、由左图可知，机房地板下方为送风区域，反流区主要分布在送风区的末端，即图中红色方框区域。
2、由右图可知，零速度区主要分布在送风区的末端，即图中红色方框区域。
3、其中气流向下且风速小于0.02m/s的反流区占11.47%，
4、速度标尺选择 -0.02m/s 至 -0.1m/s
“控不精”：
传统手段粗放，无法对手术台、精密仪器等核心区域进行“点对点”的环境护航。
能耗监测：实时监测 FFU 的能耗数据，形成能耗闭环，确保系统满足控制目标并尽可能节能。
环境感知：感知 洁净室的温湿度、颗粒物浓度，形成环境闭环，使控制策略能动态适应环境变化。
风量检测：实时检测 FFU 的实际风量，形成风量闭环，确保风量精度符合要求。
我们能够做的就是：用CFD数字孪生技术，让气流环境管理从“凭经验”变为“靠数据”，从“被动补救”变为“主动优化”。
2）为什么我们的技术是更优选择？
数字孪生有很多种，但基于CFD的孪生，才是能真正理解和调控流体环境的“专家”。
不是“花架子”，而是“真内核”：
许多数字孪生只做到了“可视”，而我们的核心是经过工业验证的CFD仿真引擎。它严格遵循物理定律，模拟结果具有极高的可信度，是您做出关键决策的科学依据。
不是“花架子”，而是“真内核”：
许多数字孪生只做到了“可视”，而我们的核心是经过工业验证的CFD仿真引擎。它严格遵循物理定律，模拟结果具有极高的可信度，是您做出关键决策的科学依据。
从“描述过去”到“预演未来”：
普通的监控系统只能告诉您“现在发生了什么”。而我们的CFD数字孪生可以让你“预演”各种假设场景，比如：“如果在这里加个隔断，气流会怎么变？”“如果空调设定温度提高1度，哪个区域会先过热？” 这相当于拥有了一个可以无限次试错的“时间机器”。
AI加持，让智慧落地：
通过持续学习历史数据和仿真结果，我们的系统可以进化出AI智能控制策略，自动调整空调、风机等设备，实现24小时不间断的智慧运维。
我们技术的核心优势是什么？
基于CFD的数字孪生最大的优势在于它将基于物理定律的模型与实时数据融合，创造了一个能够深度洞察、精准预测和优化控制现实的“超级大脑”，从而将复杂环境的管理提升到一个前所未有的科学和智能化水平。
CFD仿真—数字孪生 | CFD仿真—数字孪生的实效价值 | |
| 问题诊断能力 | 可即刻视化整体空间的内部气流、温度、压力场，根据客户提供的具体信息，分析问题产生的根本原因 | 基于CFD的数字孪生技术能够深刻融入原本系统内部的运行机制中，通过分析原本系统中的程序问题为后续系统优化奠定基础 |
| 实时检测的能力 | 根据现实世界中的实际场景，通过仿真手段，在虚拟空间中预演未来可能遇到的各种情况，同时根据可能发生的问题进行系统优化，提出解决方案，实现零风险优化 | 能够对现有系统进行实时监控并对未来环境进行预测和持续优化控制。可以避免决策失误，提高系统的安全性和可靠性 |
| 精准解决问题的能力 | 通过CFD仿真数字孪生技术能够实现对问题关键区域进行“手术刀”式控制，精准解决关键性问题 | 能够有效提升区域内的环境质量（如洁净度、温场均匀性等），间接保证生产良率，避免生产中不必要的损耗 |
| 降本增效的能力 | 可以在虚拟环境中进行无风险零成本的“沙盘推演”。在采取实际行动前大幅降低能耗，减少运维成本，避免业务中断的损失 | 通过仿真手段在虚拟环境中进行数据模拟，不需改变实际场景，确定问题及解决方案后，能够直接创造经济效益，投资回报率高。 |
| 安全性 | 可以基于当前系统中的状态，在虚拟世界中预测未来几分钟或几小时后是否会产生问题。从而在问题发生前就发出预警并自动采取调控措施，实现预测性维护 | 保障人员、设备及核心业务的安全 |
我们技术的核心优势是什么？
基于CFD的数字孪生最大的优势在于它将基于物理定律的模型与实时数据融合，创造了一个能够深度洞察、精准预测和优化控制现实的“超级大脑”，从而将复杂环境的管理提升到一个前所未有的科学和智能化水平。
CFD仿真—数字孪生 | CFD仿真—数字孪生的实效价值 | |
| 问题诊断能力 | 可即刻视化整体空间的内部气流、温度、压力场，根据客户提供的具体信息，分析问题产生的根本原因 | 基于CFD的数字孪生技术能够深刻融入原本系统内部的运行机制中，通过分析原本系统中的程序问题为后续系统优化奠定基础 |
| 实时检测的能力 | 根据现实世界中的实际场景，通过仿真手段，在虚拟空间中预演未来可能遇到的各种情况，同时根据可能发生的问题进行系统优化，提出解决方案，实现零风险优化 | 能够对现有系统进行实时监控并对未来环境进行预测和持续优化控制。可以避免决策失误，提高系统的安全性和可靠性 |
| 精准解决问题的能力 | 通过CFD仿真数字孪生技术能够实现对问题关键区域进行“手术刀”式控制，精准解决关键性问题 | 能够有效提升区域内的环境质量（如洁净度、温场均匀性等），间接保证生产良率，避免生产中不必要的损耗 |
| 降本增效的能力 | 可以在虚拟环境中进行无风险零成本的“沙盘推演”。在采取实际行动前大幅降低能耗，减少运维成本，避免业务中断的损失 | 通过仿真手段在虚拟环境中进行数据模拟，不需改变实际场景，确定问题及解决方案后，能够直接创造经济效益，投资回报率高。 |
| 安全性 | 可以基于当前系统中的状态，在虚拟世界中预测未来几分钟或几小时后是否会产生问题。从而在问题发生前就发出预警并自动采取调控措施，实现预测性维护 | 保障人员、设备及核心业务的安全 |
产品介绍
实时映射与可视化管控模块
本模块主要为数据中心运维整体性展示需求，将包括温湿度数据、电能数据、PUE数据，重要监测点的采样数据，历史数据，等等，融合到大屏中，以满足环境运维系统的总览功能。
冷热流量效率调节模块
本模块为冷热混合效率提供辅助决策依据，主要管控通道，从空调流量出口，到静压箱，到冷通道，到回风通道的整个过程，以保障冷热混合均匀，减少局部冷量短路和热量短路。
冷热盲点评估与预测模块
本模块为冷热盲区评估与预测提供可视化呈现，辅助运维人员进行管控决策，主要呈现数据机房内部的过冷和过热区域，包括热岛，热点，冷风量 滞留等。从全空间和时间角度，精准把控机房内部的发热和致冷情况。通过温度无死角高保真展示，辅助运维人员进行预测性维护和热风险排查。
负载与容量评估与规划模块
本模块为冷热盲区评估与预测提供可视化呈现，辅助运维人员进行管控决策，主要呈现数据机房内部的过冷和过热区域，包括热岛，热点，冷风量 滞留等。从全空间和时间角度，精准把控机房内部的发热和致冷情况。通过温度无死角高保真展示，辅助运维人员进行预测性维护和热风险排查。
PUE优化辅助决策模块
本模块针对PUE优化，将机房中存在的与冷热效率相关的冗余和可优化部分呈现出来。并评估每一个优化部分，所对应释放的PUE比例。帮助运维人员优化PUE性能，提供辅助决策依据和预测计算评估工具。
产品介绍
实时映射与可视化管控模块
本模块主要为数据中心运维整体性展示需求，将包括温湿度数据、电能数据、PUE数据，重要监测点的采样数据，历史数据，等等，融合到大屏中，以满足环境运维系统的总览功能。
冷热流量效率调节模块
本模块为冷热混合效率提供辅助决策依据，主要管控通道，从空调流量出口，到静压箱，到冷通道，到回风通道的整个过程，以保障冷热混合均匀，减少局部冷量短路和热量短路。
冷热盲点评估与预测模块
本模块为冷热盲区评估与预测提供可视化呈现，辅助运维人员进行管控决策，主要呈现数据机房内部的过冷和过热区域，包括热岛，热点，冷风量 滞留等。从全空间和时间角度，精准把控机房内部的发热和致冷情况。通过温度无死角高保真展示，辅助运维人员进行预测性维护和热风险排查。
负载与容量评估与规划模块
本模块为冷热盲区评估与预测提供可视化呈现，辅助运维人员进行管控决策，主要呈现数据机房内部的过冷和过热区域，包括热岛，热点，冷风量 滞留等。从全空间和时间角度，精准把控机房内部的发热和致冷情况。通过温度无死角高保真展示，辅助运维人员进行预测性维护和热风险排查。
PUE优化辅助决策模块
本模块针对PUE优化，将机房中存在的与冷热效率相关的冗余和可优化部分呈现出来。并评估每一个优化部分，所对应释放的PUE比例。帮助运维人员优化PUE性能，提供辅助决策依据和预测计算评估工具。
目前我们的服务对象
数字基石 · 数据中心
实现 “按需制冷”消除局部热点，精准制冷，在根除热点的同时显著降低PUE，保障服务器安全与节能。
制造核心 · 半导体车间
优化洁净室气流，杜绝污染物，维持极致的恒温恒净环境，保障芯片良品率，提升产能
生命防线 ·生物医药
确保气流洁净，精准保护手术切口，降低感染风险。精准控制气流组织，确保无菌环境和负压安全，为药品安全和人员防护提供保障
目前我们的服务对象
数字基石 · 数据中心
实现 “按需制冷”消除局部热点，精准制冷，在根除热点的同时显著降低PUE，保障服务器安全与节能。
制造核心 · 半导体车间
优化洁净室气流，杜绝污染物，维持极致的恒温恒净环境，保障芯片良品率，提升产能
生命防线 ·生物医药
确保气流洁净，精准保护手术切口，降低感染风险。精准控制气流组织，确保无菌环境和负压安全，为药品安全和人员防护提供保障
10年服务 40+大型客户
10年服务 40+大型客户
增值服务
可根据客户需求定制开发的增值服务功能模块，覆盖制冷承载评估、PUE预测、能耗控制、虚拟调试、设备监控等，助力数据中心优化与扩展。
| 序号 | 功能模块 | 功能描述 | 作用 |
| 1 | 负载与冷却容量分析 | 量化评估当前及未来IT负载下制冷系统的承载能力，判断是否存在冷却瓶颈。 | 解决数据中心还能增加多少服务器或当前配置能支持多大计算密度等问题。 |
| 2 | 负载与容量规划 | 模拟不同IT负载场景，例如未来增加高功率机柜、服务器扩容、机房布局调整等情况下，散热系统是否依然能满足需求。 | 解决制冷系统还有多少余量，能否再放一台30kw机柜等问题，为未来扩展提供数据支持。 |
| 3 | 能效分析与PUE预测 | 结合IT设备功耗与制冷系统能耗，估算局部或整体PUE，并提出节能优化建议。 | 预测PUE值，制冷系统能耗占比分析，不同温度设定下的PUE变化曲线，输出优化建议。 |
| 4 | 数据中心能耗控制设计 | 依据数据中心运行状态，辅助运维人员实现温度自动化控制策略实施。 | 规避局部热点问题，降低能耗，故障模拟与冗余分析 |
| 5 | 虚拟调试 | 利用仿真模型替代部分现场调试工作，并基于实时数据驱动模型更新，实现故障预警。 | 模型校准：将仿真结果与实测数据对比 偏差报警：当实测温度与仿真预测偏差超过2℃时，触发告警，提示可能存在传感器故障或气流异常 故障模拟：模拟单台空调宕机、地板下堵塞、盲板缺失等情况，预演系统响应 预秦推演：测试不同应急操作的效果 |
| 6 | 设备工作状态实时监控 | 数据中心设备工作负载实时监控并呈现，及时预警超额使用的设备。不限于基础设施，将向上延伸至IT负载、网络流量乃至业务应用层面， | 实现端到端的全栈可视与优化。 |
增值服务
可根据客户需求定制开发的增值服务功能模块，覆盖制冷承载评估、PUE预测、能耗控制、虚拟调试、设备监控等，助力数据中心优化与扩展。
| 序号 | 功能模块 | 功能描述 | 作用 |
| 1 | 负载与冷却容量分析 | 量化评估当前及未来IT负载下制冷系统的承载能力，判断是否存在冷却瓶颈。 | 解决数据中心还能增加多少服务器或当前配置能支持多大计算密度等问题。 |
| 2 | 负载与容量规划 | 模拟不同IT负载场景，例如未来增加高功率机柜、服务器扩容、机房布局调整等情况下，散热系统是否依然能满足需求。 | 解决制冷系统还有多少余量，能否再放一台30kw机柜等问题，为未来扩展提供数据支持。 |
| 3 | 能效分析与PUE预测 | 结合IT设备功耗与制冷系统能耗，估算局部或整体PUE，并提出节能优化建议。 | 预测PUE值，制冷系统能耗占比分析，不同温度设定下的PUE变化曲线，输出优化建议。 |
| 4 | 数据中心能耗控制设计 | 依据数据中心运行状态，辅助运维人员实现温度自动化控制策略实施。 | 规避局部热点问题，降低能耗，故障模拟与冗余分析 |
| 5 | 虚拟调试 | 利用仿真模型替代部分现场调试工作，并基于实时数据驱动模型更新，实现故障预警。 | 模型校准：将仿真结果与实测数据对比 偏差报警：当实测温度与仿真预测偏差超过2℃时，触发告警，提示可能存在传感器故障或气流异常 故障模拟：模拟单台空调宕机、地板下堵塞、盲板缺失等情况，预演系统响应 预秦推演：测试不同应急操作的效果 |
| 6 | 设备工作状态实时监控 | 数据中心设备工作负载实时监控并呈现，及时预警超额使用的设备。不限于基础设施，将向上延伸至IT负载、网络流量乃至业务应用层面， | 实现端到端的全栈可视与优化。 |
销售总监
李飞：187-1787-5824 芮夕乐：153-7007-4005
销售总监
李飞：187-1787-5824
芮夕乐：153-7007-4005
