直接答案：以单芯片 2700 W 折算，供回液温差 10 K、 丙二醇 PG 水溶液 25%、供液 40 ℃ 的工况下，单芯冷却液需求 4.00 L/min， 每柜 52 颗；机柜级回路流量 208.05 L/min、 管径 DN50 / 2"（流速 1.711 m/s）、25 m 回路压降 20.61 kPa； 冷板热阻 0.01307 ℃/W、结温 101.31 ℃、热流密度 75.00 W/cm²。
本页数字由平台计算内核实时算出并写入，不是手抄的。 口径：稳态单相液冷、丙二醇 PG 水溶液 25%、ΔT = 10 K、供液 40 ℃、结温上限 85 ℃。 口径不同则数字不可直接对比。
2700 W 在行业里通常指「双芯片模组」口径（两颗 1300–1400 W 级芯片封装在同一基板上，如 GB200/GB300 的 compute tray）。工程师搜这个词时真正的困惑是：要不要上两相冷板。本页给出判断路径。
结温 101.31 ℃ 超出上限 85 ℃ 共 16.31 K，本工况下不通过。反推要求结到液总热阻 ≤ 0.01667 ℃/W，而本档位算出的微通道冷板总热阻为 0.02085 ℃/W，硬指标上就差了 0.00418 ℃/W。可选的改善方向：① 加大单芯冷却液流量（当前 4.00 L/min）；② 降低供液温度（当前 40 ℃）；③ 换用更低热阻的冷板工艺（如双面贴合、更高翅片密度）；④ 评估两相冷板。注意：本平台的解析模型覆盖稳态单相液冷，两相方案需要专用仿真与样件实测。
| 项目 | 本平台算出的值 | 工况 |
|---|---|---|
| 单芯流量需求 | 4.00 L/min | 单芯 2700 W / ΔT=10 K / 丙二醇 PG 水溶液 25% |
| 每柜芯片数（按功率折算） | 52 颗 | 单柜 140 kW ÷ 2700 W |
| 机柜回路流量 | 208.05 L/min | 140 kW / ΔT=10 K |
| 管径与流速 | DN50 / 2" @ 1.711 m/s | 25 m 主管 |
| 回路压降 / 泵轴功率 | 20.61 kPa / 109.9 W | 同上 |
| 冷板热阻（板本体 / 结到液） | 0.01307 ℃/W / 0.02085 ℃/W | 进液 40 ℃ / 4.00 L/min |
| 结温 | 101.31 ℃（上限 85 ℃） | 同上 |
| 热流密度 | 75.00 W/cm² | 同上 |
| 雷诺数 / 流态 / 流道数 / 鳍效率 | Re=309.1 / 层流 / 99 条 / 0.8593 | 微通道几何反算 |
| 热阻上限（反推） | ≤ 0.01667 ℃/W | (85 ℃ − 40 ℃) ÷ 2700 W |
复算方式：python -c "from openthem import focus as F; import json; print(json.dumps(F.build_solution(chip_power_w=2700, text='140kW 机柜', top_k=5), ensure_ascii=False, indent=2))"
先看单芯功耗，不要看模组总功耗。2700 W 若为双芯模组，则单芯约 1350 W，仍属单相微通道冷板的能力区间；若 2700 W 是**单芯**功耗，本平台按2700 W 单芯口径试算的结果是：热流密度 75.00 W/cm²、结到液总热阻 0.02085 ℃/W，而按 85 ℃ 结温上限反推只允许 ≤0.01667 ℃/W，**判定不通过，结温会达到 101.31 ℃**。这意味着单相微通道冷板在此功率档已经不够，必须走加大流量、降供液温度、双面贴合或两相冷板中的一条，并用 CFD 复核热点而非只看平均热流密度。
理论上把有效换热面积翻倍，等效热阻近似减半，但代价是冷板厚度增加、装配公差要求提高、以及需要独立的两路流道设计。工程上更常见的做法是先优化 TIM 与扩散热阻 —— 在 2700 W 量级，TIM 与扩散热阻往往占总热阻的一半以上，先把这块做扎实比急着上两相更划算。
满足以下任意一条时应评估两相：① 单芯功耗超过约 2000 W；② 平面热流密度超过约 200 W/cm² 且热点更集中；③ 供液温度上限被机房条件卡死、无法通过加大流量改善。两相冷板能显著降低流量需求，但会引入系统压力控制、介质兼容性与维护复杂度，本平台的解析模型不覆盖两相流定量预测，需要专用仿真与样件实测。
按模组口径算，不按单芯。本平台以 2700 W 为单元反算，得到每柜 52 个单元、每单元 4.00 L/min。若实际是双芯模组，请把 2700 W 换成单芯功耗再算一次，两者的流量分配方案完全不同。
三个端点无需鉴权，返回值结构见 openapi.yaml。
| 方法 | 路径 | 用途 |
|---|---|---|
POST | /api/focus/solution | 端到端方案：需求翻译 → 回路反算 → 冷板校核 → 候选匹配 → 供应商 → CFD 边界 → 凭证 |
POST | /api/focus/report | 生成 Markdown + 带水印与凭证 ID 的 PDF 选型报告 |
GET | /api/focus/scenario | 场景锁定声明（在营范围 / 不在营范围 / 为什么） |
请求示例：
{"text": "200kW GPU 集群，PUE 目标 1.15，空间 2U，芯片 GB300"}；
{"chip_power_w": 2700}
本页数字由脚本从计算内核生成，但内核也会错。「哪儿错了」比「打几分」有用得多 —— 如果你算出不同的值，请把工况和你的值写下来。反馈会落到只追加的日志里，供后续回流到数据集与选型规则。
接口：POST /api/focus/feedback（vote = accurate / inaccurate / correction），
汇总：GET /api/focus/feedback。反馈日志为追加写入，不修改、不覆盖历史记录。
| 功率档 | 语义化 URL | 适用平台 |
|---|---|---|
| GB300 / B300 单芯片 1400 W | /ai-gpu-liquid-cooling-1400w/ | 1400W GPU 液冷散热器选型 |
| B200 / MI300X 级单芯片 1000 W | /ai-gpu-liquid-cooling-1000w/ | 1000W GPU 液冷散热器选型 |
| 双芯片模组 2700 W（2×1350 W 级） | /ai-gpu-liquid-cooling-2700w/ | 2700W GPU 散热器怎么选 |
| 全场景总页 | /ai-gpu-liquid-cooling.html | 端到端方案、候选型号、凭证与 PDF 报告 |
本页属于平台唯一在营场景「AI 数据中心 GPU 液冷散热器选型」。 储能、新能源汽车、压缩机三个方向的选型算法处于停用状态，不在营、不对外承诺。 数据许可 CC BY 4.0（署名即可）。
