光宇蓄電池6-GFM-17 12V17AH規格參數說明

光宇蓄電池6-GFM-17 12V17AH規格參數說明
光宇蓄電池6-GFM-17 12V17AH規格參數說明

特性；

1．密封性：采用電池槽蓋、極柱雙重密封設計，防止漏酸，可靠的安全閥可防止外部H2、O2 和塵埃進入電池內部。
2．免維護：H2O 再生能力強，密封反應效率高，因此在整個電池的使用過程中無需補水或加酸維護。
3．安全可靠：無酸液溢出，可靠的安全閥的自動閉合， 防爆設備的裝置使賽能電池在整個使用過程中更加安全可靠。
4．長壽命設計：計算機精設計的耐腐蝕鉛鈣鉛合金板柵、ABS耐腐蝕材料的使用和極高的密封反應效率保證了蓄電池的長壽命。
5． 性能高
(1) 體重比能量高，內阻小，輸出功率高。
(2) 充放電性能高，自放電控制在每個月2%以下（20℃）。
(3) 恢復性能好,在深放電或者充電器出現故障時，短路放置30天后，仍可使用均衡充電法使其恢復容量。
(4)由于單體電池的內阻、容量、浮充電壓一致性好，因此電池在浮充使用狀態下無需均衡充電。
6．溫度適應性強：可在-40℃～50℃下安全、放心地使用。
7．使用和運輸安全簡便：滿荷電出廠，無游離電解液，電池可橫向放置，并可以無危險材料進行水、陸運輸。
8．：蓄電池極高的性能，超長的使用壽命，極低的維護成本確保用戶得到的是性價比非常高的產品。

電池特點：

·采用電池槽蓋、極柱雙重密封設計，確保不漏酸。

·吸附式的玻璃的氧復合效率有效地控制了電池內部水分的損失，因此在整個電池的使用過程中無需補水或補酸維護。

·安全可靠，特殊的密封結構，阻燃單向排氣系統，在使用過程中不會產生泄漏，更不會發生火災。

·使用計算機精設計的低鈣鉛合金板柵， 限度降低了氣體的產生，并可方便循環使用，大大延長了電池的使用壽命。

·粗壯的極板、槽蓋的熱封黏結，多元格的電池設計使電池的安裝和維護更經濟。· 體重比能量高，內阻小，輸出功率高。

·充放電性能高，自放電控制在每個月2%以下(20℃)。

·恢復性能好，在深放電或者充電器出現故障時，短路放置30天后，仍可充電恢復其容量。

·溫度適應性好，可在-40~50℃下安全使用。

·無需均衡充電，由于單體電池的內阻、容量、浮充電壓一致性好，確保電池在使用期間無需均衡充電。

·電解液被吸附于特殊的隔板中，不流動，防涌出，可堅立、旁側、或端側放置。

·滿荷電出廠，無游離電解液，可以以無危險材料進行水、陸運輸

電池安裝注意事項
1、 因該電池系濕荷電態出廠，在運輸、安裝過程中，必須小心搬運，防止短路。
2、由于電池組件的電壓較高，存在電擊危險，因此在裝卸導電連線時，應使用帶絕緣包扎的工具;安裝或搬運電池時，要戴絕緣手套、圍裙和防護眼鏡;電池在搬運過程中，防止碰撞沖擊，不得扭動端柱和安全排氣閥。嚴禁將工具、雜物或其它導電物品放在電池上。
3、臟污的接線端子或連接不牢均可能引起電池打火，所以要保持接線端子連接處的清潔，并擰緊專用連接電纜（或銅排），使扭矩達到不同連接端子的規定值。操作時不得對端子產生非緊固所必須的其它應力。
4、電池之間、電池組之間以及電池組與電源設備之間的連接應合理方便、電壓降盡量小。不同規格、不同批次、不同廠家的蓄電池不能混用。安裝末端連接件和接通電池系統前，應認真檢查電池系統的總電壓和正、負極性連接是否正確，電池間連接是否牢固。
5、電池安裝過程中要避免電池短接或接地。蓄電池組與充電器或負載連接時，應將電池組中一個端子導電連線斷開，充電器或負載電路開關應位于“斷開”位置，以防止短路，并保證連接正確，蓄電池的正極與充電器的正極連接，負極與負極連接。
6、 電池外殼不能使用有機溶劑清洗，不能使用二氧化碳滅火器撲滅電池火災，應配備專用干粉滅火器具。
7、蓄電池是濕荷電態出廠，安裝使用前請逐只檢查單體電池的開路電壓，正常情況下應不低于2.08V/單體。若低于此值，需補充電后再使用。
8、 電池安裝使用前，請逐只檢查每只電池安全閥是否牢固，若有松動，應立即旋緊。
9、 與單體電池連接的系統可能有高電壓，安裝時應注意避免電擊的危險。
10、在操作條件允許的情況下，可以將電池架與地面的埋鐵進行焊接。
11、在電池架安裝過程中禁止損壞電池架零部件的表面涂層。

機器學習、大數據以及自動化正在徹底改變全球工業體系，能源行業自然也不例外。各類創新成果推動著技術進步、帶來了經濟效率的提升、創造著智能化程度更高的業務運營模式，同時為基礎設施提供了更強的彈性水平。正因為如此，世界各地的企業與機構才積極將先進技術——特別是人工智能，視為首要關注重點。
　　
　　就能源行業來說，諸多企業正在以多種方式實施大數據與AI技術，且行業的整體積極性也正在快速增長。預計到2022年，石油與天然氣行業的AI軟件市場總額將達到驚人的28.5億美元。由此帶來的預測分析能力將可監控長達數英里的地下管道，而機器學習技術則可以幫助化石燃料企業以更低的成本高效進行鉆探，從而透徹了解深埋于地表之下的地質構造。新的“智能”電光宇蓄電池6-GFM-17 12V17AH規格參數說明網也在采用機器學習技術實現計算機、自動化與傳感器裝置的集成，從而以實時監測甚至預測能源需求的快速變化。