驭冷而行，仿真赋能：积鼎液冷行业解决方案与相变仿真工程实践
本文整理自上海积鼎信息科技有限公司《液冷行业解决方案与相变仿真工程实践》主题直播内容，按照"行业背景—应用全景—工程挑战—解决方案—能力架构—工程案例"的逻辑主线，对液冷技术的发展必然性、主流技术路线、仿真难点以及积鼎科技的应对方案与落地案例进行系统梳理。
一、行业背景：液冷——高算力时代的必然选择
液冷是一种采用液体带走发热器件热量的散热技术：以冷却液体替代传统空气作为散热介质，充分利用液体高导热、高热容的物理特性。与传统强迫风冷相比，液冷具有低能耗、高散热、低噪声、低 TCO（总体拥有成本）等综合优势，适用于需要提升计算能力、能源效率与部署密度的应用场景，是解决数据中心散热压力和节能挑战的必由之路。
在高算力时代，液冷已不再是可选项，而是行业的必然选择。其背后的驱动因素主要来自四个方面：
算力需求激增 — AI 与 HPC 大模型训练推动芯片功耗持续攀升，已突破风冷散热的物理极限。
TCO 极致优化 — 液冷虽有初期投入，但通过大幅降本省电，可在全生命周期内实现显著的商业效益。
PUE 政策趋严 — 在国家"双碳"战略下，极低 PUE（电能利用效率）已成为新建数据中心的硬性指标。
高密度趋势 — 单机柜功率密度不断攀升，液冷是高密度集群部署的唯一可行解。
液冷技术的优势可从三个层面理解：其一是介质性能优势——去离子水、氟碳类工质、矿物油等液体的对流换热系数与载热能力远超空气；其二是综合技术红利——更高的散热极限、更低的运行噪音与更小的机房占地面积；其三是显著的经济价值——可有效降低数据中心运营成本（OPEX），实现年化百万级的电费节省。
二、液冷应用全景与主流技术路线
2.1 从芯片级到数据中心级的完整热管理链路
从应用全景看，液冷打通了从上游能源到下游高端工业的完整生态：前端接入电网、储能、动力电池等电力流输入，中段承载 AI 算力负载，后端延伸至人形机器人、航天热控等高密度散热场景；其中 AI 算力中心是电能转化为算力、同时产生极高热流密度的核心节点。
液冷应用场景全景图
聚焦 AI 算力基础设施，热管理链路呈现"从芯片级到数据中心级"的五级结构：最左侧是芯片与封装级（如微通道冷板、热管），核心痛点是高热流密度下的微观传热；向右延伸至液冷模组、板卡与服务器整机，涉及冷板、热交换器及复杂结构件的相变与传热；再扩展到机柜、CDU（冷量分配单元）、管路乃至整个数据中心级冷却系统，属于宏观系统级的高功率电子冷却与系统联调。这五个层级构成当前热管理工程的完整图景，也对底层 CFD 仿真提出了严峻挑战。
2.2 两大技术流派：冷板式与浸没式
在工程落地环节，行业形成了两大主流技术路线，二者在物理机制与工程实施上存在明显差异。
冷板式液冷（Direct-to-Chip / Cold Plate）
当前市场的主流方案，约占 70% 份额。其原理类似电脑水冷：冷却液不直接接触电子元件，而是流经紧贴芯片表面的金属冷板带走热量。其技术难点集中在微通道结构优化、流阻分布均匀性控制与高压漏液风险分析。
浸没式液冷（Immersion Cooling）
目前约占 20%–30% 份额，但在超算（HPC）与高密度 AI 集群中增长迅猛。其原理是将服务器完全浸泡在不导电的绝缘液体（如氟化液、矿物油）中。仿真层面，单相浸没需精准捕获复杂的自然对流与强制对流场；两相浸没则涉及液体沸腾气化带走热量的全过程，对相变模型与气泡动力学的仿真精度要求极高。
三、液冷仿真面临的工程挑战
3.1 多尺度几何复杂度
液冷仿真最根本的挑战在于几何尺度的极大跨度：从芯片的微米级结构，到冷板的毫米级流道，再到机柜的米级布置，直至数据中心十米级的空间布局，整个系统的几何尺度跨度高达 6 个数量级。要在一条链路上把仿真"算准、算快、算通"，难度极大。
3.2 四大仿真难点
▎微通道流动与传热
在 0.1–1 mm 的微通道内，流体处于典型的低雷诺数流动状态；入口段效应带来的局部换热强化、加工表面粗糙度对沿程压降的显著影响，都要求网格与边界层算法具备极高的捕捉精度。
▎两相流与相变
这是冷板式与浸没式液冷中最难啃的"硬骨头"：仿真不仅要准确预测沸腾起始点（ONB），还需实时追踪从泡状流到环状流的复杂流型转变，并对临界热流密度（CHF）做出精准预警，避免芯片烧毁。
▎共轭传热耦合
液冷系统涉及极强的"固体导热—流体对流"耦合；芯片、TIM 材料、冷板基板等多层界面热阻的精确建模，以及接触热阻与材料属性的不确定性，直接决定热场计算的准确度。
▎大规模计算效率
千万级网格的计算资源需求、瞬态长时间模拟的效率，以及多参数 DOE（试验设计）优化的计算成本，都是工程落地的现实瓶颈。
四、液冷解决方案总体框架：四大核心能力
针对上述挑战，积鼎科技提出了一套覆盖"精度—速度—易用性—智能化"的液冷仿真解决方案，通过四大核心能力全面降低液冷仿真的技术门槛：
① 专用物理模型 · 提升计算精度
内置适配微通道流动与换热的专用关联式，提供高精度沸腾换热模型（RPI、LEE 等）与共轭传热强耦合算法，支持固体—流体界面热阻精确建模与多层材料定义；一套模型体系覆盖从芯片到数据中心的全尺度热管理链路。
② GPU 加速 · 提升计算速度
CFD 求解器全面支持 GPU 原生并行，千万级网格计算效率提升 100 倍以上；支持多 GPU 集群并行，轻松应对机柜级、数据中心级大规模仿真；长时间瞬态模拟周期从天级缩短至小时级；GPU 加速结合 AI 代理模型，使多参数优化计算成本降低一个数量级。
③ 平台耦合能力 · 提升易用性
内置几何清理与自动网格划分引擎，实现从几何到网格的一站式前处理，无需第三方软件；温度场、流场、热阻网络等结果实时渲染，一键生成仿真报告；跨尺度多物理场耦合一站式完成，大幅简化操作流程。
④ AI 增强 · 智能化升级
AI Help 智慧问答实现液冷仿真与软件使用的随问随答，降低学习成本；AI Agent 智能体以自然语言驱动仿真流程，自动完成建模、计算与报告；AI Model 代理模型基于历史仿真数据训练降阶模型，实现热性能的秒级预测。
五、核心能力详解
5.1 求解器能力矩阵
在液冷热管理中，不同的几何结构与物理过程对网格和求解算法有着截然不同的要求。为此，解决方案构建了多维度求解器矩阵，形成技术互补：
表1：液冷解决方案求解器能力矩阵
在最核心的三维 CFD 层面，结构化与非结构化两大网格求解器内核各具优势。CFD 结构化网格求解器深度集成国际知名的 TransAT 求解器内核，采用高性能结构化网格技术，保证复杂流场计算的稳定性与高效性；预置 Level-Set 界面追踪方法及专用壁面沸腾模型，可高效模拟核态沸腾、气泡脱离等关键相变行为，尤其擅长处理气泡生成、合并、破裂等动态过程，是分析复杂相变沸腾现象的理想工具。
CFD 非结构化网格求解器则采用完全自主知识产权的内核与先进的非结构化网格技术，搭配内置几何修复工具，能够轻松应对工业级设备复杂、不规则的几何拓扑结构；其网格划分灵活性极高、容错性强，可显著减少前处理工作量，并支持 VOF 方法精准捕捉气液两相界面，结合多物理场热源耦合模型，广泛适用于各类通用相变过程与液冷散热系统分析。
5.2 GPU 加速与算力优化
面对千万级乃至上亿级网格带来的计算耗时难题，解决方案通过底层代码重构实现了原生 GPU 求解器设计：原生支持 CPU/GPU 双计算架构，可在异构硬件环境中灵活部署；支持大规模并行计算与分布式集群部署；并具备实时异构后处理能力，可在计算过程中实时可视化与分析。
表2：GPU 加速性能基准测试（单 GPU 对比 16 核 CPU）
基准测试显示：在 200 万网格案例中，计算时间从 1200 秒压缩至 185 秒，实现 6.47 倍加速；在 700 万网格案例中，计算时间从 3600 秒缩短至 456 秒，加速比达 7.89 倍。原本需要耗费数天的复杂仿真，如今可在几小时甚至几十分钟内高效完成。
5.3 AI Help 智慧问答
AI Help 采用"领域知识图谱 + 检索增强生成（RAG）+ 大模型推理"的技术架构，内嵌专业液冷知识库，相当于为每位工程师配备了一位随叫随到的 CFD 顾问。工程师可在软件界面中直接以自然语言对话：根据实际工况自动推荐湍流模型、两相流模型与沸腾模型；自动计算雷诺数、努塞尔数、热阻等关键参数；并对温度场、流场云图进行专业解读，精准定位局部热点并给出优化建议。
用户与AI对话，咨询冷板热仿真湍流模型设置，AI提供模型推荐、参数计算、软件操作指导
5.4 AI Agent 智能体
AI Agent 以"自然语言 + LLM 驱动"实现液冷仿真全流程自动化：前处理 Agent、求解 Agent、后处理 Agent 与优化 Agent 多智能体协作、自动接力。以前处理为例，可自动完成 3D 几何处理、几何组件化、组件参数化与网格自动化；后处理则自动提取关键截面、生成云图与流线图、输出关键参数报表。
典型案例中，工程师只需输入一句自然语言——"帮我仿真一个水冷冷板，入口温度 25 ℃，流量 2 L/min，芯片功率 500 W，看看温度分布怎么样"——底层 Agent 集群便自动完成冷板几何生成、网格划分、求解计算与温度云图输出，使复杂热分析从繁琐的手工建模变成"一句话的事"。
5.5 AI Surrogate Model 代理模型
代理模型基于历史仿真与试验数据训练降阶模型（ROM/Surrogate Model），学习输入参数（流道宽度、间距、翅片高度、流量等）与输出性能（芯片结温、流阻压降等）之间的映射关系，将液冷仿真从"小时级"压缩到"秒级"，支撑三大应用场景：
其一，快速设计迭代 —— 冷板流道几何参数变化时秒级预测温度场与压降，替代重复 CFD 计算；
其二，多目标优化加速 —— 结合遗传算法或贝叶斯优化，将 DOE 优化从数百次 CFD 计算降至数十次；
其三，实时数字孪生 —— 部署到数据中心运维系统，实时预测不同负载下的芯片结温与冷却系统响应，支撑动态调优。
六、液冷解决方案能力架构
综合底层技术与工程需求，解决方案形成了自下而上的能力架构，构成从技术底座到应用的完整闭环：
▎底层 · 高性能仿真求解内核
由 CFD 非结构求解器（复杂几何自适应网格计算）、CFD 结构求解器（规则网格高效并行计算）、系统仿真求解器（多物理场耦合与系统级建模）、结构强度求解器（冷热冲击下的力学可靠性）组成，配合智能网格引擎与实时渲染引擎，为复杂液冷热管理提供硬核严谨的物理计算支撑。
▎中间层 · AI 智能增强引擎
包含 AI Help 问答（仿真专家实时辅助与问题诊断）、AI Agent 智能体（自主规划仿真任务、参数自动寻优）、代理模型加速（机器学习降阶、百倍提升迭代速度）与流程自动化编排（全链路任务自动调度与结果自动生成），大幅降低使用门槛。
▎应用层 · 全尺度液冷应用场景
覆盖芯片级微通道直冷（针对核心热源的零距离散热，破解高功耗芯片热瓶颈）、板卡与整机级浸没冷板（兼顾设备集成度与散热效率，支持单机柜高密度部署），以及集群与数据中心级（整栋楼的冷热平衡管理，实现 PUE 极致优化与节能）。
七、工程实践案例
7.1 案例总览
解决方案已在四类高热密度液冷散热场景中完成落地验证，覆盖芯片、储能功率器件与服务器等主流散热需求，成功处理了复杂工况、微通道网格、多热源耦合、两相流等高难度仿真问题：
表3：液冷仿真工程案例总览
7.2 案例详解
▎案例一：储能 PCS 逆变器冷板单相换热仿真
该案例为逆变器冷板的单相换热仿真。冷板搭载 6 个热源，其中 4 个功率为 534 W、2 个为 714 W；进口温度 25 ℃，进口速度 0.1998 m/s，冷却工质为水，采用单相稳态计算，网格数 876 万。
仿真输出的 Z 截面与 X 截面的速度场、压力场、温度场分布与主流商业软件结果高度一致，验证了自研求解器在复杂歧管几何与多热源热耦合场景下的计算精度。
▎案例二：芯片微通道冷板相变换热仿真
该案例为芯片级微通道冷板的相变换热仿真。冷板内部翅片间微通道宽度仅 0.3 mm，翅片数量 71×4、厚度 0.2 mm、高度 3 mm，TIM 材料厚度 0.1 mm；共 5 个热源，总功率 500 W，冷却工质为 R1233。模型网格数达 2098 万，单次计算时间 46 分 40 秒。
仿真完整捕捉了微通道内的两相流场分布与相变换热过程。结果显示，中间芯片的仿真温度与实测温度相符，误差仅为 1 ℃，验证了方案在超细微通道网格、共轭传热与两相流耦合计算上的工程可信度。
▎案例三：电子设备 IGBT 冷板相变换热仿真
该案例为半导体设备 IGBT 冷板的相变换热仿真。冷板上下两个面热源各 600 W、总功率 1200 W，冷却工质为 R134a，分别在常温（环境温度 21.8 ℃）、高温（40.5 ℃）与低温（-21.3 ℃）三种工况下进行模拟。
三种工况的仿真结果均与实验吻合：出口温度仿真值与实验一致，固体温度偏差小于 5 ℃。
常温工况下，两相流在冷板通道内的气液相分布清晰、相变界面过渡平滑，符合物理预期；
高温工况下，随环境温度升高，通道内相变区域明显扩展、气相占比增加，但整体传热性能保持稳定；
低温工况下，相变驱动力显著增强，液相快速蒸发，出口处气相分数达到较高水平。该案例验证了方案对侧壁热流边界、浮力驱动效应与宽温域复杂工况的适应能力。
八、CFD 软件产品能力介绍
承载上述液冷解决方案仿真能力的核心产品，是积鼎科技自主研发的通用计算流体动力学（CFD）仿真软件 VirtualFlow。本章从产品定位、技术积淀、软件架构、定制开发能力、全流程功能到软硬件一体化部署，系统介绍其产品能力。
8.1 产品定位与核心优势
VirtualFlow 具备行业领先的"结构化与非结构化于一体"的网格建模与求解技术，适配 GPU 并行架构，可显著缩短仿真迭代周期。其核心优势体现在三个方面：具备丰富的多相流物理模型及先进的相变模型；内置 AI 智能模块，降低用户使用门槛；提供精准高效的全流程流体仿真解决方案。
在应用层面，软件支持单相和多相/多组分物质流动、传热、界面追踪、粒子追踪、相变、水合物反应等丰富场景，广泛适用于航空航天、核电、石油化工、水利水务、环境市政、汽车、电子电器等行业领域，服务于产品工程师、仿真工程师与科研工作者。
8.2 技术积淀与行业验证
VirtualFlow 依托全球知名的 TransAT 多相流流体仿真软件内核，具有 30 年开发验证历史、超过 2000 个工程案例，由雅迪（Georges Yadigaroglu）教授等领衔的团队在多相流与湍流领域持续深耕，形成独特技术优势。
TransAT 内核曾深度参与众多国际重大科研项目，包括：美国能源部（DOE）先进轻水反应堆模拟仿真联盟 CASL、美国橡树岭国家实验室（ORNL）、欧洲委员会（CORDIS）、欧洲太空局（ESA）沸腾传热与流体控制项目、欧洲科学技术研究合作计划（COST）、欧洲核反应堆仿真平台（NURESIM）、新型核系统热工水力学课题（THINS）、多相流动保障研究（FACE），以及 LOTHERM、MULTIFLOW、NOVMAG、TMF 等欧盟框架计划课题。
在国内市场，软件已在航空航天、核电能源、石油化工等行业持续积累，服务于中航、电科、华为、中物院等代表性客户，工程可靠性得到长期验证。
8.3 可拓展的软件架构
软件采用"通用能力 + 专用扩展"的可拓展架构。通用能力覆盖完整仿真链路：前处理提供几何编辑、网格划分与边界建模；求解器涵盖基本方程、湍流模型、多相流模型、多物理场模型与自定义源项；并行计算基于 MPI 与 OpenMP，并配合作业管理；后处理支持云图、矢量图、切片、流线、等值面/体、二维/三维图表、自定义表达式与动画导出。同时，软件提供一维/三维联合仿真接口（FMI）与流固耦合仿真接口（FSI），GUI 界面集成作业调度、作业提交与监控能力。
在通用底座之上，软件支持基于行业需求扩展专业模块，定制开发前后处理流程、工质物性与物理模型。以核电方向为例，已内置常规工质与核电常用工质物性库、核电常用设备模型及核电设备设计模板，并可按同样模式扩展至更多行业专用仿真场景。
8.4 专业定制与高级开发环境
针对深度二次开发需求，软件提供 C++ 高级接口并集成内置编译器，无需外部开发环境即可开箱即用；配套丰富的 C++ 源模板、UDF 入口与宏定义支持，简化复杂功能的开发流程。其模板体系涵盖：
物性参数模板 —— 支持自定义流体，如密度、粘度、比热容等。
源项模板 —— 实现凝结、蒸发、化学反应等特殊物理过程建模。
状态方程模板 —— 支持特殊材料特性。
相间作用力模板 —— 支持自定义多相流中的相间作用力模型。
后处理模板 —— 实现专用数据输出格式。
高级接口开放 Begin Iteration / End Iteration / Initialize / Simulation Begin / Simulation End / Before Solver / Every Time Step 等覆盖仿真全周期的钩子，可实现对仿真过程中各类复杂流场参数与边界条件的深度自定义。
8.5 前后处理求解一体化的全流程仿真
软件将前处理、求解器与后处理集于一体，提供全流程流体仿真解决方案：
▎前处理
结构化与非结构化网格技术、自适应网格加密，支持笛卡尔网格与贴体网格。
▎求解器
支持可压缩/不可压缩、稳态/瞬态流动与牛顿/非牛顿流体，内置多相流、传热、相变及复杂流动模型；采用三阶龙格库塔时间离散格式，基于 MPI 与 OpenMP 并行计算，64 位跨平台（Windows、Linux）。
▎后处理
支持自定义区域（切片、流线、等值面、等值体）、场变量可视化（云图、矢量图）、历史变量二维图表与时程动画；提供探针、表达式、函数、自定义变量等高级分析；结果可导出图片、视频及 ParaView、Tecplot 格式，数据接口丰富全面。
8.6 核心功能：网格技术、液冷物理模型与软硬件一体机
在网格技术方面，软件兼具两类能力：结构化网格（IST 技术）无需对几何边界进行严格的网格贴合，求解效率领先、数值精度可控、前处理成本低；非结构化贴体网格面向工业复杂部件仿真与多尺度细节捕捉，支持高精度曲面构造和贴合、局部自适应加密与高精度壁面/边界层流动解析。配套的智能网格剖分引擎支持并行高效自动剖分，并与流场自适应算法联动，在提升计算精度的同时平衡计算量，综合能力对标 FloEFD、FloTHERM、6Sigma、Icepak、Fluent、StarCCM+ 等主流商业软件。
针对液冷场景，软件提供覆盖流动、相变与换热的完整模型体系：
多相流模型 —— 两相流方法、Mixture 方法、流体体积（VOF）方法。
湍流模型 —— RANS、k-ε 模型、k-omega SST。
相变模型 —— 沸腾蒸发与冷凝、RPI 沸腾、LEE 蒸发与冷凝。
换热模型 —— 共轭换热，精确刻画固体—流体耦合传热。
此外，为帮助用户快速建立基于 GPU 的仿真算力平台，积鼎科技还提供快速部署、即开即用的软硬件仿真一体机，覆盖商业用户平台与国产信创平台两条路线：
表4：GPU 仿真一体机配置方案
通过"软件 + AI + 算力硬件"的组合，VirtualFlow 将液冷仿真从算法能力延伸为可直接落地的工程生产力。
九、总结
在"双碳"政策约束与 AI 算力需求激增的双重驱动下，液冷已成为高算力时代数据中心散热的必由之路；而从芯片微米级结构到数据中心十米级空间的六个数量级尺度跨度，以及微通道传热、两相相变、共轭传热、大规模计算等难题，使 CFD 仿真成为液冷工程研发的关键支撑。
积鼎科技的液冷解决方案以"专用物理模型保精度、GPU 加速提速度、平台一体化强易用、AI 增强促智能"为核心框架，依托结构化与非结构化双求解器内核、原生 GPU 并行架构以及 AI Help、AI Agent、代理模型三大智能化模块，构建了"底层求解内核—中间 AI 引擎—全尺度应用—标准化交付"的完整能力体系。储能 PCS 逆变器、芯片微通道冷板、IGBT 冷板等工程案例表明，该方案在微通道网格、多热源耦合、两相流与宽温域复杂工况下均能达到与商业软件一致或与实验吻合的精度，为液冷产品的设计验证与优化迭代提供了可靠的仿真底座。
而这一整套方案能力的最终载体，正是自主研发的通用 CFD 软件 VirtualFlow——凭借结构化与非结构化一体的网格求解技术、丰富的多相流与相变模型、开放的定制架构以及软硬件一体化部署形态，它已成为支撑液冷乃至多行业流体仿真的核心工程工具。
