【技术实现步骤摘要】
本申请涉及监测，尤其涉及一种基于浸没式液态冷却系统的漏液监测方法及装置。
技术介绍
1、正如任何强大的计算机硬件一样，cpu(central processing unit/processor，中央处理器)/gpu(graphic processing unit，图形处理器)在运作时会产生热能，需要适当散热才能发挥最大效能。在正常运作期间，cpu/gpu内部的晶体管会将电力转换为热能，即热量，此热能会提高cpu/gpu的温度。如果该热能没有有效的发散途径，则cpu/gpu将会超过其安全操作温度并出现故障。
2、为了解决散热的问题，浸没式液态冷却技术运用而生。由于经由不导电液体介质接触散热，浸没式液态冷却其整体架构直接贴近整组发热源供给散热，以得到更好的热耗散能力。
3、但浸没式液态冷却技术使用的介电流体，(冷却液)存在漏液的风险，导致浸没式液态冷却无法有效地执行系统的散热。一旦发生漏液情况就是不可逆的行为，因为介电冷液就会散布到密封机箱的管线外部。因此，亟需一种有效的方法以进行漏液监测。
技术实现思路
1、本申请的目的是提供一种基于浸没式液态冷却系统的漏液监测方法及装置，用于对浸没式液态冷却系统的漏液情况进行监测。
2、本申请提供一种基于浸没式液态冷却系统的漏液监测方法，包括：
3、获取差分对的信号时延数值，所述差分对沉浸在所述浸没式液态冷却系统的冷却液中；
4、根据所述信号时延数值和预设灰色模型，确定预测时延数值；>
5、基于所述预测时延数值，确定针对所述浸没式液态冷却系统的漏液监测结果。
6、可选地，所述获取差分对的信号时延数值，包括：
7、基于连接器，确定通路中的差分对，并获取所述差分对的信号时延数值。
8、可选地，所述获取差分对的信号时延数值，包括：
9、周期性获取差分对的信号时延数值，获取周期小于或等于10秒。
10、可选地，所述根据所述信号时延数值和预设灰色模型，确定预测时延数值，包括：
11、根据所述信号时延数值，获得第一时延数值样本集，所述第一时延数值样本集包括至少四个信号时延数值；
12、对所述第一时延数值样本集进行修正，得到第二时延数值样本集；
13、根据所述第二时延数值样本集和所述预设灰色模型，得到预测时延数值。
14、可选地，所述根据所述第二时延数值样本集和所述预设灰色模型，得到预测时延数值，包括：
15、将所述第二时延数值样本集中的样本时延数值进行排序，得到第一时延数值序列；
16、对所述第一时延数值序列进行累加生成变换处理，得到第二时延数值序列；
17、将所述第二时延数值序列输入至所述预设灰色模型中进行预测，得到预测时延数值。
18、可选地，所述预设灰色模型包含待定参数；
19、所述将所述第二时延数值序列输入至所述预设灰色模型中进行预测，得到预测时延数值，包括：
20、对所述预设灰色模型进行修改调整，得到目标灰色模型；
21、将所述第二时延数值序列输入至所述预设灰色模型，并对所述预设灰色模型进行变形处理，得到所述预设灰色模型对应的矩阵表示；
22、对所述矩阵表示进行简化处理，得到矩阵方程式；
23、基于最小平方法和所述矩阵方程式，确定误差矩阵；
24、对所述误差矩阵进行求解，得到所述待定参数的估计值；
25、将所述估计值代入至所述目标灰色模型中，得到备用时延数值；
26、将所述备用时延数值进行逆累加生成还原处理，得到预测时延数值。
27、可选地，所述基于所述预测时延数值，确定针对所述浸没式液态冷却系统的漏液监测结果，包括：
28、根据所述预测时延数值，确定漏液概率；
29、在所述漏液概率大于预设概率阈值的情况下，确定针对所述浸没式液态冷却系统的漏液监测结果为漏液；
30、在所述漏液概率小于或等于所述预设概率阈值的情况下，确定针对所述浸没式液态冷却系统的漏液监测结果为未漏液。
31、可选地，所述基于所述预测时延数值，确定针对所述浸没式液态冷却系统的漏液监测结果，包括：
32、在所述预测时延数值小于预设时延数值的情况下，确定针对所述浸没式液态冷却系统的漏液监测结果为漏液；
33、在所述预测时延数值大于或等于小于所述预设时延数值的情况下，确定针对所述浸没式液态冷却系统的漏液监测结果为未漏液。
34、可选地，所述确定针对所述浸没式液态冷却系统的漏液监测结果为漏液之后，还包括：
35、通过网络串口进行漏液警示，以通知管理员进行设备维修。
36、本申请还提供一种基于浸没式液态冷却系统的漏液监测装置，包括：
37、获取模块，被配置为获取差分对的信号时延数值，所述差分对沉浸在所述浸没式液态冷却系统的冷却液中；
38、第一确定模块，被配置为根据所述信号时延数值和预设灰色模型，确定预测时延数值；
39、第二确定模块，被配置为基于所述预测时延数值，确定针对所述浸没式液态冷却系统的漏液监测结果。
40、本申请还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现如上述任一种所述基于浸没式液态冷却系统的漏液监测方法的步骤。
41、本申请还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述基于浸没式液态冷却系统的漏液监测方法的步骤。
42、本申请还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述基于浸没式液态冷却系统的漏液监测方法的步骤。
43、本申请提供的基于浸没式液态冷却系统的漏液监测方法及装置，通过获取差分对的信号时延数值，所述差分对沉浸在所述浸没式液态冷却系统的冷却液中；根据所述信号时延数值和预设灰色模型，确定预测时延数值；基于所述预测时延数值，确定针对所述浸没式液态冷却系统的漏液监测结果。通过预设灰色模型预先判断浸没式散热服务器系统或浸没式液态冷却系统是否有漏液情况发生，可以达到漏液监测预判，能够提前触发告警机制，可以有效地避免系统或板卡因为漏液而导致故障散热失效。
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1.一种基于浸没式液态冷却系统的漏液监测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于浸没式液态冷却系统的漏液监测方法，其特征在于，所述获取差分对的信号时延数值，包括：
3.根据权利要求1或2所述的基于浸没式液态冷却系统的漏液监测方法，其特征在于，所述获取差分对的信号时延数值，包括：
4.根据权利要求3所述的基于浸没式液态冷却系统的漏液监测方法，其特征在于，所述根据所述信号时延数值和预设灰色模型，确定预测时延数值，包括：
5.根据权利要求4所述的基于浸没式液态冷却系统的漏液监测方法，其特征在于，所述根据所述第二时延数值样本集和所述预设灰色模型，得到预测时延数值，包括：
6.根据权利要求5所述的基于浸没式液态冷却系统的漏液监测方法，其特征在于，所述预设灰色模型包含待定参数；
7.根据权利要求1所述的基于浸没式液态冷却系统的漏液监测方法，其特征在于，所述基于所述预测时延数值，确定针对所述浸没式液态冷却系统的漏液监测结果，包括：
8.根据权利要求1所述的基于浸没式液态冷却系统的漏液监测方法，其特
9.根据权利要求7或8所述的基于浸没式液态冷却系统的漏液监测方法，其特征在于，所述确定针对所述浸没式液态冷却系统的漏液监测结果为漏液之后，还包括：
10.一种基于浸没式液态冷却系统的漏液监测装置，其特征在于，包括：
11.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至9任一项所述基于浸没式液态冷却系统的漏液监测方法的步骤。
12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至9中任一项所述基于浸没式液态冷却系统的漏液监测方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于浸没式液态冷却系统的漏液监测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于浸没式液态冷却系统的漏液监测方法，其特征在于，所述获取差分对的信号时延数值，包括：
3.根据权利要求1或2所述的基于浸没式液态冷却系统的漏液监测方法，其特征在于，所述获取差分对的信号时延数值，包括：
4.根据权利要求3所述的基于浸没式液态冷却系统的漏液监测方法，其特征在于，所述根据所述信号时延数值和预设灰色模型，确定预测时延数值，包括：
5.根据权利要求4所述的基于浸没式液态冷却系统的漏液监测方法，其特征在于，所述根据所述第二时延数值样本集和所述预设灰色模型，得到预测时延数值，包括：
6.根据权利要求5所述的基于浸没式液态冷却系统的漏液监测方法，其特征在于，所述预设灰色模型包含待定参数；
7.根据权利要求1所述的基于浸没式液态冷却系统的漏液监测方法，其特征在于，所述基于所述预测时延数值...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩钟兴，
申请(专利权)人：苏州元脑智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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