SANFOR蓄电池12MF系列规格参数

SANFOR蓄电池12MF系列规格参数

SANFOR产品特点
◆ 板栅 板栅采用耐腐蚀性好的特种铅钙合金制成，板栅结构优化设计，电流在极板上分布均匀，减少极板压降，提高电池放电性能，自放电率极低，电池寿命长。
◆ 极板 极板采用专用活性物质配方，活性物质利用率提高，电池的大电流放电性能和充电接受能力提高，可适用于大电流冲击放电的使用要求。
◆ 隔板 选用高孔率、低电阻、耐腐蚀的高品质AGM隔板，电解液充足，高倍率放电性能好。
◆ 电解液 采用高纯度电解液，提高了活性物质利用率，降低了电池的自放电。
◆ 安全阀 阀体采用阻燃ABS材料，结构设计独特，其开启、合阀压力，保证电池安全、可靠运行。
◆ 电池槽、盖 由阻燃ABS材料制成，高强度、耐腐蚀，外观光泽亮丽。
◆ 极柱 极柱嵌有大直径铜芯，提高端子电流负荷能力，电池内阻小。极柱与电池盖采用机械密封和密封胶双重密封结构，电池达到完全密封，避免极柱爬酸。
◆ 单体电池 由一个单格构成（较大容量的电池为保证电池槽强度而设置中格，而电池内部仍为并联），有效地保证了单体电池电气性能的均衡性。电池内部设置极群定位装置，保证电池各部分隔板压缩一致，保证酸液均匀分布。
◆ 电池组 电池外部连接采用铜芯软电缆密封连接，防止电池端子与连接条氧化、腐蚀。电池可以组合成架使用，也可以置地安装使用。

电池使用环境：
⑴避免将电池与金属容器直接接触，应采用防酸和阻热材料，否则会引起冒烟或燃烧。
⑵使用指定的充电器在指定的条件下充电，否则可能会引起电池过热、放气、泄露、燃烧或破裂。
⑶不要将电池安装在密封的设备里，否则可能会使设备浦破裂。
⑷将电池使用在医护设备中时，请安装主电源外的后备电源，否则主电源失效会引起伤害。
⑸将电池放在远离能产生火花设备的地方，否则火花可能会引起电池冒烟或破裂。
⑹不要将电池放在热源附近（如变压器），否则会引起电池过热、泄漏、燃烧或破裂。
⑺应用中电池数目超过一只时，请确保电池间连接无误，且与充电器或负载连接无误，否则会引起电池破裂、燃烧或电池损害，某些情况下还会伤人。
⑻特别注意别让电池砸在脚上。
⑼电池的指定使用范围如下。超出此范围可能会引起电池损害。
电池的正常操作范围为：（25℃）
电池放电后（装在设备中）：到(-15℃到50℃）
充电后：到(0℃到40℃）
储存中：到（-15℃到40℃）

 2020年改变了IT专业人员管理和调配基础设施的方式。2021年，企业必须找到方法来支持数据中心的自动化、人工智能和数据分析。

 　　数据中心是许多企业的焦点，可有效运行重要的应用程序，存储重要的数据并提供重要的用户服务。但是，数据中心基础设施处于不断变化的状态。

 　　新技术不断重塑数据中心及其在业务中的作用。同时，诸如2020年冠状病毒疫情之类的外部力量已经改变了企业、员工、合作伙伴和用户的运营方式，以及改变了可能在2021年及以后产生共鸣的数据中心技术功能。

 　　1.临时基础设施的自动化和远程管理密钥

 　　数据中心自动化和远程管理技术并不是新事物，但是2020年将新的重点放在了无人值守的企业数据中心上。由于许多管理员在家庭或偏远地区工作，并且减少了旅行选择，因此使IT员工拥有服务器，存储设备和网络设备的工作变得非常困难，甚至不可能。

 　　自动化和远程管理工具支持大型数据中心，托管数据中心站点和私有云部署。系统管理和数据中心基础结构管理工具也不是什么新鲜事物，但是这些工具和实践现在具有全新的重要性。

 　　在2021年，自动化和远程管理是核心必需品-不仅仅是有用的选择。这些工具必须大规模处理各种日常管理任务，例如：

 　　•硬件发现。

 　　•硬件设置和配置。

 　　•配置标准和执行。

 　　•报告和警报。

 　　•资源部署和扩展。

 　　•应用程序部署和维护。

 　　•系统和应用程序运行状况监视。

 　　•故障排除和弹性任务。

 　　自动化可以处理大量的冗余任务，并将复杂而重复的过程减少为一个简单的自助服务选项，只需几分钟即可完成。自动化确实需要持续的关注和维护工作，但是节省时间（结合远程访问）可以使IT团队完成几乎所有安全的全球地点之外的所有特殊任务。

 　　持续减少的人与人之间的接触将推动其他自动化技术在2021年以后使用。随着数据中心中人的数量减少，未来的数据中心设计可以开始优化机器的基础结构，而不是人为交互。

 　　例如，机器人数据中心技术现在出现在诸如TMGcore的Otto之类的液体冷却系统中，该技术允许高密度系统部署和机器人服务器热插拔功能，因此管理员无需在现场即可更换服务器。

 　　2.人工智能增强了其对IT运营的有用性

 　　自动化将结合人工智能和机器学习的功能，以在2021年管理和维护数据中心。传统遥测技术（例如日志和警报）需要人工分析和干预-管理员收到警报，然后寻找工具和技术以进行管理。解决并解决警报。但是，这种传统的以人为本的方法已不再适合大型和复杂的数据中心。

 　　现代传感器和系统产生的遥测量巨大，以至于无法与人工分析产生有意义的关联。人工智能和机器学习软件工具会提取并处理这种遥测，并且可以很容易地发现相关性和偏差，这些偏差和偏差指向操作瓶颈，甚至可以在潜在问题出现之前进行预测。

 　　通过将机器学习的分析和预测功能与自动化的编排功能相结合，SANFOR蓄电池12MF系列规格参数该工具集实际上可以驱动数据中心的操作以实现以下目标：扩展资源以维持性能，对潜在问题进行故障排除，并做出其他主动决策来优化和解决数据中心的故障。根据既定的业务政策和惯例。