雷迪司蓄电池12V系列参数说明

雷迪司蓄电池12V系列参数说明

雷迪司蓄电池12V系列参数说明

电池特点

安全性能好

》贫液式设计，电池内的电解液全部被极板和超细玻璃纤维隔板吸附，电池内部无自由流动的电解液，在正常使用情况下无电解液漏出，侧倒90度安装也可正常使用。

》阀控密封式结构，当电池内气压偶尔偏高时，可通过安全阀的自动开启，泄掉压力，保证安全，内部产生可燃爆性气体聚集少，达不到燃爆浓度，防爆性能。

免维护性能

》利用阴极吸收式密封免维护原理，气体密封复合效率超过95%，正常使用情况下失水极少，电池无需定期补液维护。

绿色环保

》正常充电下无酸雾，不污染机房环境、*机房设备。

自放电小

》采用析气电位高的Pb-Ca-Sn合金，在20℃的干爽环境中放置半年，无需补电即可投入正常使用。

适用环境温度广

》－10℃～45℃可平稳运行。

耐大电流性能好

》紧装配工艺，内阻小，可进行3倍容量的放电电流放电3分钟（≤24Ah允许7分钟以上持续放电至终止电压）或6倍容量的放电电流放电5秒，电池无异常。

寿命长

》由于采用高纯原材料及长寿命配方、电池组*性控制工艺，NP系列电池组正常浮充设计寿命可达7～10年（≥38Ah）。

电池组*性好

》不计成本的保证电池组中的每一个电池具有相对*的特性，确保在投入使用后长期的放电*性和浮充*性，不出现个别落后电池而拖垮整组电池。

①从源头的板栅、涂膏量的重量和厚度开始控制；

②总装前再逐片极板称重分级（≥38Ah的电池），确保每个单体中活性物质的量的相对*性；

③定量注酸，四充三放化成制度，均衡电池性能；

④下线前对电池进行放电，进行容量和开路电压的配组；

⑤≥38Ah的电池出库前的静置期检测，经过7～15天的“时间考验"，出库时再检，能有效检出下线时难以检出的极个别疑虑电池；

⑥出库时依据电池的开路电压和内阻进行二次配组

电池的正确使用和维护主要有以下7点:

1、检查蓄电池在支架上的固定螺栓是否拧紧,安装不牢靠会因行车震动而引起壳体损坏。另外不要将金属物放在蓄电池上以防短路。

2、时常查看极柱和接线头连接得是否可靠。为防止接线柱氧化可以涂抹凡士林等保护剂。

3、不可用直接打火(短路试验)的方法检查蓄电池的电量这样会对蓄电池造成损害。

4、普通铅酸蓄电池要注意定期添加蒸馏水。干荷蓄电池在使用之前zui好适当充电。至于可加水的免维护蓄电池并不是不能维护适当查看必要时补充蒸馏水有助于延长使用寿命。

5、蓄电池盖上的气孔应通畅。蓄电池在充电时会产生大量气泡若通气孔被堵塞使气体不能逸出当压力增大到一定的程度后就会造成蓄电池壳体炸裂。

6、在蓄电池极柱和盖的周围常会有黄白色的糊状物,这是因为硫酸腐蚀了根柱、线卡、固定架等造成的。这些物质的电阻很大，要及时清除。

7、当需要用两块蓄电池串联使用时蓄电池的容量zui好相等。否则会影响蓄电池的使用寿命。

　AI对数据中心也非常重要，这主要体现在对数据中心运维、能效管理方面上。就像阿里数据中心推出“达灵”一样，目的就是为了tisheng数据中心的运维效率，将大量的人工处理工作交由“达灵”去做，解决了数据中心运维的人员痛点。未来数据中心发展将走向软件定义，管理控制都要由软件控制器完成，只有控制器越来越智能，数据中心才能真正离开人类，缺少人们给控制器下发的指令，控制器依然无法自行展开数据中心的各种运维活动，但如果能够通过AI技术，利用AI的学习能力，学习以往管理数据，再进行智能分析，从而得到可观准确的决策，这比起依靠人工经验判断更为准确。AI快速记下海量技术特性，掌握控制器的使用，将比人类更适合于数据中心管理，而且还不用考虑人员离职、变更、犯错等事情发生，控制器将根据AI的计算结果，自动执行正确的操作指令。AI还可以识别liuliang监控中可能出现的安全漏洞，自动隔离感染的系统，阻止恶意软件、病毒或勒索软件蔓延和传播。AI可以对数据中心所有设备的软硬件运行日志、告警信息进行智能识别，实时监控，当发现有异常故障时能自行定位，并隔离故障，确保业务不受影响，AI如果做的好，甚至可以进行故障预测，做到防患于未然，在故障发生前就发现隐患，避免故障的发生。AI在数据中心节能方面发挥的作用也不小，AI可以自动检测数据中心的电力消耗和散热、系统状态和容量，同时根据能耗量进行调整，让数据中心始终处于优的运行状态，消耗能耗量处于低的水平。众所周知，2016年的人机大战，谷歌设计的“阿尔法围棋”机器人分别战胜了中韩国家的围棋九段高手，“阿尔法”就出自谷歌的DeepMind项目。谷歌做AI不仅仅做机器人，还将DeepMind应用到了自己的数据中心里，通过控制服务器和相关设备来管理部分数据中心，将电源使用效率tisheng了15%，极大降低了数据中心的能耗水平。

　AI的发展需要高速计算能力才能完成任务，这也是为何AI早在60年前被提出直到现在才走红的原因，数据中心基础设施的不够完善，让AI失去了发展的土壤。随着云计算、大数据、虚拟化等新技术的出现，再加上数据中心计算能力的大幅tisheng，单位时间内计算能力越来越快，让AI有了可依赖的现实技术基础。数据中心里的计算、数据和网络资源，都是AI能够生根发芽的土壤，直接将数据中心的基础设施建设好，才能更好地发展AI。截至到今年7月，互联网数据中心业务持证企业达到了1322家，数据中心的市场规模持续增长，年均增速接近40%，数据中心领域的高速增长，为AI提供了很好的硬件基础。AI实现的所有功能都要依赖于计算，只有拥有高速的计算能力才能在短时间内完成AI指定的任务。随着数据中心建设规模和新技术的部署应用，大大tisheng了计算能力，单位时间内计算速度越来越快，AI利用数据中心的高速运算能力，完成计算，并根据计算结果发出操作指令。AI计算的结果是否正确，取决于样本数量是否足够多，AI需要的是海量的样本数据，而这样规模的数据也只有数据中心才能提供。数据中心天然就是一个海量数据库，每天生成的和转发的数据都在呈指数增长，AI拥有了这些数据，再根据算法，才能计算出想要的结果或执行相应的控制指令。AI的算法依赖于数据中心提供的大量训练数据，在此基础上进行机器学习，才能让AI的预测结果做到优，数据量的多少直接决定了AI算法的准确性。所以，往往规模越大的数据中心，越容易得到AI的青睐，这里有AI算法实现所需的更多养分。雷迪司蓄电池12V系列参数说明数据中心建设规模的不断扩大，数据处理能力的不断增强，这些都大大促进了AI的发展。