一、技術(shù)架構(gòu)：HT for Web 的核心能力

圖撲軟件自主研發(fā)的 HT for Web 是基于 HTML5 的 2D/3D 可視化引擎，核心技術(shù)特性包括：

跨平臺渲染：采用 WebGL 技術(shù)，支持 PC、移動端瀏覽器直接訪問，兼容主流操作系統(tǒng)。

輕量化建模體系：

支持 CAD、BIM 模型導(dǎo)入，通過幾何簡化、紋理壓縮等算法降低模型復(fù)雜度，適配 Web 端渲染性能。

提供參數(shù)化建模工具，可快速生成機(jī)柜、制冷設(shè)備等標(biāo)準(zhǔn)模型，減少重復(fù)建模工作量。

數(shù)據(jù)集成能力：

支持 OPC UA、MQTT 等工業(yè)協(xié)議，實現(xiàn)動環(huán)監(jiān)控、能耗數(shù)據(jù)實時接入。

提供 HT SDK 開發(fā)接口，支持與第三方系統(tǒng)（如 ITSM、ERP）的數(shù)據(jù)聯(lián)動。

二、三維可視化場景構(gòu)建

（一）多層級場景設(shè)計

全球 / 園區(qū)級：結(jié)合 GIS 地圖展示數(shù)據(jù)中心地理分布，通過輕量化球體模型與流光線條動態(tài)呈現(xiàn)數(shù)據(jù)交互關(guān)系。

機(jī)房級：1:1 還原物理空間，支持樓層切換、設(shè)備定位與管線可視化，直觀展示機(jī)架布局、冷熱源分布。

設(shè)備級：點擊機(jī)柜可查看端口連接狀態(tài)、資產(chǎn)信息，鏈路以不同顏色標(biāo)識通斷（如綠色 - 正常、紅色 - 故障）。

（二）關(guān)鍵技術(shù)特性

多模態(tài)可視化：

支持寫實風(fēng)格與抽象風(fēng)格場景切換，滿足運維監(jiān)控與匯報演示等不同需求。

集成視頻融合技術(shù)，將監(jiān)控畫面嵌入 3D 場景，實現(xiàn) “空間位置 + 實時畫面” 的聯(lián)動查看。

氣流仿真與能效優(yōu)化：

結(jié)合計算流體動力學(xué)（CFD）原理，模擬機(jī)房氣流分布與溫度場，輔助優(yōu)化空調(diào)送風(fēng)策略，減少熱點區(qū)域。

通過實時監(jiān)測 IT 設(shè)備負(fù)載與配電系統(tǒng)狀態(tài)，動態(tài)平衡機(jī)柜功耗，提升能源使用效率。

三、智能化運維功能

（一）實時監(jiān)控與告警管理

數(shù)據(jù)可視化：通過儀表盤、狀態(tài)指示燈等組件，實時展示溫濕度、PUE 值、設(shè)備運行狀態(tài)等關(guān)鍵指標(biāo)。

告警機(jī)制：支持閾值觸發(fā)告警，故障位置在 3D 場景中高亮顯示，并聯(lián)動發(fā)送通知（如短信、系統(tǒng)彈窗），輔助快速定位問題。

（二）容量管理與巡檢輔助

三維容量展示：以可視化方式呈現(xiàn)機(jī)架 U 位、電力負(fù)載、承重余量等信息，輔助規(guī)劃設(shè)備上架與空間分配。

智能巡檢集成：對接巡檢機(jī)器人或 IoT 傳感器，在 3D 場景中同步顯示巡檢路徑與數(shù)據(jù)，減少人工現(xiàn)場巡查頻次。

四、綠色數(shù)據(jù)中心解決方案

（一）能效優(yōu)化技術(shù)路徑

動態(tài)負(fù)載均衡：根據(jù)機(jī)柜實時負(fù)載調(diào)整電源分配，避免 “低負(fù)載高損耗” 現(xiàn)象，降低配電系統(tǒng)能耗。

空調(diào)節(jié)能策略：基于實時溫濕度數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)節(jié)空調(diào)運行參數(shù)，結(jié)合自然冷源（如新風(fēng)系統(tǒng)）降低制冷能耗。

新能源接入管理：支持光伏、儲能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)接入與可視化，助力構(gòu)建低碳型數(shù)據(jù)中心。

（二）BIM 與數(shù)字孿生融合

規(guī)劃階段：利用 BIM 模型進(jìn)行空間布局驗證，提前發(fā)現(xiàn)管線碰撞等問題，減少施工變更。

運維階段：關(guān)聯(lián) BIM 模型與設(shè)備運行數(shù)據(jù)，實現(xiàn)資產(chǎn)全生命周期管理（如維護(hù)記錄查詢、故障溯源）。

五、行業(yè)應(yīng)用價值

（一）典型場景價值

集中監(jiān)控：通過統(tǒng)一的 3D 可視化平臺，替代傳統(tǒng)多系統(tǒng)割裂的監(jiān)控模式，提升管理效率。

風(fēng)險預(yù)判：通過實時數(shù)據(jù)與仿真分析，提前識別潛在風(fēng)險（如設(shè)備過熱、容量不足），降低非計劃停機(jī)概率。

綠色轉(zhuǎn)型：通過精準(zhǔn)能效管理，助力數(shù)據(jù)中心符合 “雙碳” 要求，優(yōu)化 PUE 指標(biāo)。

（二）技術(shù)演進(jìn)方向

增強(qiáng)現(xiàn)實（AR）應(yīng)用：探索 AR 眼鏡在現(xiàn)場運維中的場景，實現(xiàn)虛擬信息與物理設(shè)備的疊加顯示。

AI 驅(qū)動運維：結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對設(shè)備運行數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，實現(xiàn)故障預(yù)測與維護(hù)建議自動化。

審核編輯 黃宇