雷迪司蓄電池12V系列參數說明

雷迪司蓄電池12V系列參數說明

雷迪司蓄電池12V系列參數說明

電池特點

安全性能好

》貧液式設計，電池內的電解液全部被極板和超細玻璃纖維隔板吸附，電池內部無自由流動的電解液，在正常使用情況下無電解液漏出，側倒90度安裝也可正常使用。

》閥控密封式結構，當電池內氣壓偶爾偏高時，可通過安全閥的自動開啟，泄掉壓力，保證安全，內部產生可燃爆性氣體聚集少，達不到燃爆濃度，防爆性能。

免維護性能

》利用陰極吸收式密封免維護原理，氣體密封復合效率超過95%，正常使用情況下失水極少，電池無需定期補液維護。

綠色環保

》正常充電下無酸霧，不污染機房環境、*機房設備。

自放電小

》采用析氣電位高的Pb-Ca-Sn合金，在20℃的干爽環境中放置半年，無需補電即可投入正常使用。

適用環境溫度廣

》－10℃～45℃可平穩運行。

耐大電流性能好

》緊裝配工藝，內阻小，可進行3倍容量的放電電流放電3分鐘（≤24Ah允許7分鐘以上持續放電至終止電壓）或6倍容量的放電電流放電5秒，電池無異常。

壽命長

》由于采用高純原材料及長壽命配方、電池組*性控制工藝，NP系列電池組正常浮充設計壽命可達7～10年（≥38Ah）。

電池組*性好

》不計成本的保證電池組中的每一個電池具有相對*的特性，確保在投入使用后長期的放電*性和浮充*性，不出現個別落后電池而拖垮整組電池。

①從源頭的板柵、涂膏量的重量和厚度開始控制；

②總裝前再逐片極板稱重分級（≥38Ah的電池），確保每個單體中活性物質的量的相對*性；

③定量注酸，四充三放化成制度，均衡電池性能；

④下線前對電池進行放電，進行容量和開路電壓的配組；

⑤≥38Ah的電池出庫前的靜置期檢測，經過7～15天的“時間考驗"，出庫時再檢，能有效檢出下線時難以檢出的極個別疑慮電池；

⑥出庫時依據電池的開路電壓和內阻進行二次配組

電池的正確使用和維護主要有以下7點:

1、檢查蓄電池在支架上的固定螺栓是否擰緊,安裝不牢靠會因行車震動而引起殼體損壞。另外不要將金屬物放在蓄電池上以防短路。

2、時常查看極柱和接線頭連接得是否可靠。為防止接線柱氧化可以涂抹凡士林等保護劑。

3、不可用直接打火(短路試驗)的方法檢查蓄電池的電量這樣會對蓄電池造成損害。

4、普通鉛酸蓄電池要注意定期添加蒸餾水。干荷蓄電池在使用之前zui好適當充電。至于可加水的免維護蓄電池并不是不能維護適當查看必要時補充蒸餾水有助于延長使用壽命。

5、蓄電池蓋上的氣孔應通暢。蓄電池在充電時會產生大量氣泡若通氣孔被堵塞使氣體不能逸出當壓力增大到一定的程度后就會造成蓄電池殼體炸裂。

6、在蓄電池極柱和蓋的周圍常會有黃白色的糊狀物,這是因為硫酸腐蝕了根柱、線卡、固定架等造成的。這些物質的電阻很大，要及時清除。

7、當需要用兩塊蓄電池串聯使用時蓄電池的容量zui好相等。否則會影響蓄電池的使用壽命。

　AI對數據中心也非常重要，這主要體現在對數據中心運維、能效管理方面上。就像阿里數據中心推出“達靈”一樣，目的就是為了tisheng數據中心的運維效率，將大量的人工處理工作交由“達靈”去做，解決了數據中心運維的人員痛點。未來數據中心發展將走向軟件定義，管理控制都要由軟件控制器完成，只有控制器越來越智能，數據中心才能真正離開人類，缺少人們給控制器下發的指令，控制器依然無法自行展開數據中心的各種運維活動，但如果能夠通過AI技術，利用AI的學習能力，學習以往管理數據，再進行智能分析，從而得到可觀準確的決策，這比起依靠人工經驗判斷更為準確。AI快速記下海量技術特性，掌握控制器的使用，將比人類更適合于數據中心管理，而且還不用考慮人員離職、變更、犯錯等事情發生，控制器將根據AI的計算結果，自動執行正確的操作指令。AI還可以識別liuliang監控中可能出現的安全漏洞，自動隔離感染的系統，阻止惡意軟件、病毒或勒索軟件蔓延和傳播。AI可以對數據中心所有設備的軟硬件運行日志、告警信息進行智能識別，實時監控，當發現有異常故障時能自行定位，并隔離故障，確保業務不受影響，AI如果做的好，甚至可以進行故障預測，做到防患于未然，在故障發生前就發現隱患，避免故障的發生。AI在數據中心節能方面發揮的作用也不小，AI可以自動檢測數據中心的電力消耗和散熱、系統狀態和容量，同時根據能耗量進行調整，讓數據中心始終處于優的運行狀態，消耗能耗量處于低的水平。眾所周知，2016年的人機大戰，谷歌設計的“阿爾法圍棋”機器人分別戰勝了中韓國家的圍棋九段高手，“阿爾法”就出自谷歌的DeepMind項目。谷歌做AI不僅僅做機器人，還將DeepMind應用到了自己的數據中心里，通過控制服務器和相關設備來管理部分數據中心，將電源使用效率tisheng了15%，極大降低了數據中心的能耗水平。

　AI的發展需要高速計算能力才能完成任務，這也是為何AI早在60年前被提出直到現在才走紅的原因，數據中心基礎設施的不夠完善，讓AI失去了發展的土壤。隨著云計算、大數據、虛擬化等新技術的出現，再加上數據中心計算能力的大幅tisheng，單位時間內計算能力越來越快，讓AI有了可依賴的現實技術基礎。數據中心里的計算、數據和網絡資源，都是AI能夠生根發芽的土壤，直接將數據中心的基礎設施建設好，才能更好地發展AI。截至到今年7月，互聯網數據中心業務持證企業達到了1322家，數據中心的市場規模持續增長，年均增速接近40%，數據中心領域的高速增長，為AI提供了很好的硬件基礎。AI實現的所有功能都要依賴于計算，只有擁有高速的計算能力才能在短時間內完成AI指定的任務。隨著數據中心建設規模和新技術的部署應用，大大tisheng了計算能力，單位時間內計算速度越來越快，AI利用數據中心的高速運算能力，完成計算，并根據計算結果發出操作指令。AI計算的結果是否正確，取決于樣本數量是否足夠多，AI需要的是海量的樣本數據，而這樣規模的數據也只有數據中心才能提供。數據中心天然就是一個海量數據庫，每天生成的和轉發的數據都在呈指數增長，AI擁有了這些數據，再根據算法，才能計算出想要的結果或執行相應的控制指令。AI的算法依賴于數據中心提供的大量訓練數據，在此基礎上進行機器學習，才能讓AI的預測結果做到優，數據量的多少直接決定了AI算法的準確性。所以，往往規模越大的數據中心，越容易得到AI的青睞，這里有AI算法實現所需的更多養分。雷迪司蓄電池12V系列參數說明數據中心建設規模的不斷擴大，數據處理能力的不斷增強，這些都大大促進了AI的發展。