雙登蓄電池 6-GFM系列規格參數

雙登蓄電池 6-GFM系列規格參數

雙登蓄電池 6-GFM系列規格參數

1. 電池抗深放電能力強,放電后仍可繼續接在負載上,在四星期內充電可恢復原容量.

2. 采用高靈敏低壓傘壓型氣閥,使蓄電池使用更加安全可靠.

3. 采用多層耐酸橡膠圈滑動式密封,保證了使用壽命后期極柱生長時的密封性

4. 凝膠電解質,無內部短路.熱容量大,熱消散能力強,能避免一般蓄電池易產生的失控現象,因而在高溫操作時極為可靠,電池不會產生“干化”現象,工作溫度范圍.

5. 由于電池為膠狀固體,所以電解質濃度均勻,不存在酸分層現象.

6. 超強的承受深放電及大電流放電能力,具有過充及過放電自我保護性能.

7. 酸濃度低,對極板腐蝕弱,并采用獨特的管式極板,因此電池壽命長.

8. 電池極板采用無銻合金,電池自放電極低,20°C下存放兩年后,還有50%以上的容量,即兩年內不需補充電.

1、高比能量:容量高、重量輕、僅為YD/T1360-2005標準重量的75%左右。 
2、使用壽命長:GM系列在正常使用情況下,浮充運行可達8-10年。 
3、超寬廣的使用溫度環境范圍:我司的高能環保納米硅蓄電池能在?30℃?50℃寬廣的溫度范圍內正常工作。一般有鉛酸電池如在?20℃時,其容量只能是常溫容量的50%左右,在?30℃的低溫下,電池大多喪失工作能力;當環境溫度高于50℃時,會出現熱失控,性能和壽命都。而高能環保納米硅蓄電池在環境溫度?20℃下,容量保持在70%以上,?40℃時容量仍可達50%左右;在環境溫度高達50℃時,電池性仍保持良好,不產生熱失控。特別適合在高寒、高溫地域,及戶外通訊一體化基站使用。 

4、內阻小:比一般鉛酸蓄電池小2-5倍,為相關標準的1/3?1/2. 
5、大電流充電放電特性好:大電流充放電不會發熱,不損傷電池。 
6、自放電小,存放時間長:自放電率≤0.15%/天。一般的鉛酸電池在25℃的環境中只能存放3?6個月,在40℃的環境中只能存置2個月。而高能環保納米硅蓄電池可存放1年,仍可保持電荷容量75%以上。長期存放不會影響其充電和使用性能,為電池的流通和使用帶來了方便。 
7、自主創新的電池活性物質具有極好的活性和抗衰性:使電池具備完全的放電功能,充放電無記憶性,無放電電壓限制,可在任何時間充電,而且充電前無需先放電。并對低速小電流極敏感,只有0.03A電流仍能充入,提高效能和方便使用。 

8、電池一致性好:成組電池容量誤差≤2.5%。 
9、綠色環保:電解液是納米級氣相二氧化硅膠體電解質,使用過程中,氣體復合率高達99.9%,水損耗≤0.02g/AH(遠低于國際2g/AH),氣體析出為"0",無廢酸、廢水排放。為此,使用高能環保納米硅蓄電池,可節省凈化環保設備費、廠房、設備因酸腐蝕的維護費用。真正實現免維護,綠色環保。

人工智能（AI）不再是一個未來概念，它正迅速成功地部署在無數行業中，以優化業務的不同方面-從超市物流到醫學研究。人工智能可以為企業獲取巨大的商業機會敞開大門，而這是這么多企業都在追趕這個技術潮流的原因。
　　調研機構Infosys公司近的一項研究表明，76％的IT決策者認為人工智能是企業技術創新的長期戰略重點。因此，全球在認知和人工智能系統方面的支出預計將在2021年達到576億美元，或者說，這項技術在全球范圍內受到媒體和人們的青睞。
　　盡管如此，引入像人工智能這樣的技術并不簡單，并且不會一蹴而就。數據中心對于存儲為人工智能所需的數據至關重要，因此人工智能的增長將會為數據中心帶來更多問題，特別是那些已經在高容量工作的數據中心設施。這迫使數據中心添加更多的服務器和硬件，這些服務器和硬件的管理變得越來越復雜，更不用說已經很高的運營成本。
　　與許多為業務捉摸支持的技術一樣，許多數據中心都采用效率低下的傳統技術，因為企業傾向于擴展現有系統，而不是優化現有系統。所有這些要求都為數據中心帶來了額外的壓力，并加劇了其長期存在的問題。因此，為了跟上時代的步伐，數據中心的運營需要更大的發展。而人工智能可能就是提供更多支持的一種技術。
　　監控數據中心環境
　　可以說，數據中心面臨的問題中緊迫的是能源消耗，因為全球數據中心的總耗電量目前占全球用電量的6％。這是企業運營成本的一個重要考慮因素，因此，企業因環境問題承擔責任的壓力越來越大。像綠色和平組織這樣的組織一直呼吁科技公司需要更加關注能源，現在很多公司正在致力于消減數據中心的碳足跡。
　　越來越多的數據中心正在采用可再生能源，雙登蓄電池 6-GFM系列規格參數盡管這對許多數據中心來說是不可行的，特別是規模較小的數據中心運營商來說。

采用可再生能源只能解決一部分問題，并且隨著對計算能力的需求持續增長，所有的選項都應該被探索。
　　人工智能通過使用現有數據和實時監控為數據中心提供了提高效率和降低能耗的機會。通過人工智能，工作負載可以在服務器合理分布，以大限度地提高生產力，并解決網絡擁塞問題。
　　人工智能還可用于實時控制數據中心環境，如冷卻系統，以降低能耗。谷歌公司已經在實施人工智能來監控數據中心環境，報告表明DeepMindAI將谷歌公司的數據中心冷卻費用減少40％。