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| 供貨周期 | 現貨 | 規(guī)格 | 12V系列 |
|---|---|---|---|
| 貨號 | 215164 | 應用領域 | 醫(yī)療衛(wèi)生,能源,電子,交通,電氣 |
| 主要用途 | 控制系統(tǒng),電動玩具,應急燈,電動工具,報警系統(tǒng),應急照明系統(tǒng),備用電力電源,UP |
PMB蓄電池LCPA150-12 12V150AH**
產品分類品牌分類
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產品簡介
詳細介紹
PMB蓄電池LCPA150-12 12V150AH**
PMB蓄電池LCPA150-12 12V150AH**
PMB蓄電池產品特點
1、采用緊裝配技術，具有優(yōu)良的高率放電性能。
2、采用特殊的設計，電池在使用過程中電液量幾乎不會減少，使用壽命期間*無需加水。
3、采用*的耐腐蝕板柵合金、使用壽命長。
4、全部采用高純原材料，電池自放電極小。
5、采用氣體再化合技術，電池具有*的密封反應效率，無酸霧析出，安全環(huán)保，無污染。
6、采用特殊的設計和高可靠的密封技術，確保電池密封，使用安全、可靠。
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空氣和塵埃進入電池內部。
免維護
H2O再生能力強，密封反應效率高，吸附式玻璃纖維棉技術使氣體符合效率高達99%，使電解液具有免維護功能，因此電池在整個使用過程中無需補水或補酸維護。
安全可靠
正常使用下無電解液漏出,電池外殼無膨脹及破裂現象，要求選擇蓄電池電壓必須與逆變器直流輸入電壓一致。例如，12V 逆變器必須選擇12V蓄電池。電池內部裝有特制安全閥和防暴裝置，能有效隔離外部火花 ，不會引起電池內部發(fā)生爆炸，使電池在整個使用過程中更加安全可靠。
長壽命設計
通過計算機精密設計的耐腐蝕鈣鉛錫等多元合金板柵，ABS耐腐蝕材料外殼，高強度緊裝配工藝，提高電池裝配緊度，防止活物質脫落,提高電池使用壽命，增多酸量設計，確保電池不會因電解液枯竭而導致電池使用壽命縮短。
如今，智能產品已經通過篩選大量繁雜的操作遙測數據、發(fā)現異常、關聯(lián)事件和確定根本原因來增強IT運營和分析。人們還看到人工智能技術添加到基礎設施配置和流程自動化中，如今幾乎每周都有新產品推出，并將人工智能帶入新的領域。隨著人工智能在IT運營中的成熟，它從解釋發(fā)生了什么、提出建議或識別異常的被動報告者轉變?yōu)轭A測失敗、自主調整過程的步驟以及自動部署或銷毀容量的更加主動的參與者。
但其大的影響可能是數據中心將人工智能與數據中心信息管理（DCIM）系統(tǒng)結合起來，以提供數據中心的智能運營。2014年，谷歌公司使用DeepMind對其數據中心的風扇、通風和冷卻設備進行控制調整，將電力成本降低了40％。例如今年，谷歌公司為冷卻系統(tǒng)運營一個自我學習的算法，不是表明各種變化，而是直接自主調整控制，觀察結果，通過學習變得更加智能。對于量化結果來說還為時過早，但早期跡象看起來很有希望。
但現在只是才剛開始。這些智能產品將在機房的機架上虛擬地重新定位發(fā)熱的計算負載，以實現溫度控制。其他DCIM供應商也在研究人工智能算法，以根據不斷變化的硬件容差、功耗／成本趨勢、瞬態(tài)工作負載來改變數據中心環(huán)境溫度。除了監(jiān)控冷卻設備之外，人工智能管理配電系統(tǒng)，其節(jié)省數據中心電力成本的潛力同樣引人注目。而如果人工智能在所有數據中心上擴展應用的話，其影響可能是巨大的。
展望未來，新興的智能DCIM系統(tǒng)將數據中心物聯(lián)網傳感器數據（如熱量、氣流、振動，超聲波、功耗、水和煙霧檢測）整合到基于人工智能的平臺中，不僅可以檢測異常的數據中心行為，還可以確定問題的根源和原因。很快，這些智能DCIM系統(tǒng)不僅會說明某些事情失敗的時間、地點和原因，而且還會在事情出錯之前預測性地提醒操作人員，并且在某些情況下，還會自動禁止。
電池型號 | 外形尺寸mm | |||
LCR | 總高度 | 高度 | 長 | 寬 |
LCR 6V4.7AH | 107 | 101 | 70 | 46.5 |
LCR 6V12AH | 100 | 94 | 151 | 50 |
LCR 12V3.2AH | 67 | 61 | 134 | 67 |
LCR 12V4.5AH | 107 | 101 | 90 | 70 |
LCR 12V7AH | 101 | 95 | 151 | 65 |
LCR 12V12AH | 101 | 95 | 151 | 98 |
LCR 12V17AH | 167 | 167 | 180 | 75 |
LCR 12V20AH | 167 | 167 | 180 | 77 |
電池型號 | 外形尺寸mm | |||
LCPA | 總高度 | 高度 | 長 | 寬 |
LCPA200-6 | 235 | 210 | 400 | 170 |
LCPA24-12 | 126 | 126 | 175 | 166 |
LCPA38-12 | 175 | 175 | 196 | 166 |
LCPA40-12 | 175 | 175 | 196 | 166 |
LCPA50-12 | 220 | 220 | 160 | 172 |
LCPA65-12 | 176 | 176 | 349 | 167 |
LCPA80-12 | 233 | 213 | 330 | 170 |
LCPA90-12 | 233 | 213 | 330 | 170 |
LCPA100-12 | 233 | 209 | 407 | 174 |
LCPA120-12 | 241 | 214 | 483 | 170 |
LCPA150-12 | 241 | 212 | 530 | 209 |
LCPA170-12 | 244 | 214 | 540 | 209 |
LCPA200-12 | 242 | 216 | 522 | 240 |
性能高
(1) 重量、體積小，能量高，內阻小，輸出功率大。
(2) 充放電性能高。采用高純度原料和特殊制造工藝，自放電控制在每個月2%以下，室溫(25℃)儲存半年以上仍可正常使用。
(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，仍可充電恢復其容量。
(4) 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， 選擇高頻機必然要從三個方面進行：性能、價格和售后。確保電池在浮充狀態(tài)下無需均衡充電。
PMB閥控式密封鉛酸蓄電池就是VRLA電池。
英語全稱為：Valve Regulated Lead Acid Battery
它誕生于20世紀70年代，到1975年時，在一些發(fā)達國家已經形成了相當的生產規(guī)模，很快就形成了產業(yè)化并大量投放市場。這種電池雖然也是PMB蓄電池，但是它與原來的PMB蓄電池相比具有很多優(yōu)點，而倍受用戶歡迎，特別是讓那些需要將電池配套設備安裝在一起(或一個工作間)的用戶青睞，例如UPS、電信設備、移動通信設備、計算機、摩托車等。這是因為VRLA電池是全密封的，不會漏酸，而且在充放電時不會象老式PMB蓄電池那樣會有酸霧放出來而腐蝕設備，污染環(huán)境，所以從結構特性上人們把VRLA電池又叫做密閉（封）鉛酸蓄電池。為了區(qū)分，把老式鉛酸蓄電池叫做開口鉛酸蓄電池。由于VRLA電池從結構上來看，它不但是全密封的，而且還有一個可以控制電池內部氣體壓力的閥，所以VRLA鉛酸蓄電池的全稱便成了“閥控式密閉鉛酸蓄電池”閥控式鉛酸蓄電池的密封機理
鉛酸蓄電池密封的難點就是充電時水的電解。當充電達到一定電壓時（一般在2.30V/單體以上）在蓄電池的正極上放出氧氣，負極上放出氫氣。一方面釋放氣體帶出酸霧污染環(huán)境，另一方面電解液中水份減少，必須隔一段時間進行補加水維護。閥控式鉛酸蓄電池就是為克服這些缺點而研制的產品，其產品特點為：
（1）采用多元優(yōu)質板柵合金，提高氣體釋放的過電位。即普通蓄電池板柵合金在2.30V/單體（25℃）以上時釋放氣體。采用優(yōu)質多元合金后，在2.35V/單體（25℃）以上時釋放氣體，從而相對減少了氣體釋放量。
（2）讓負極有多余的容量，即比正極多出10%的容量。充電后期正極釋放的氧氣與負極接觸，發(fā)生反應，重新生成水，即O2+2Pb→2PbO+2H2SO4→H2O+2PbSO4，使負極由于氧氣的作用處于欠充電狀態(tài)，因而不產生氫氣。這種正極的氧氣被負極鉛吸收，再進一步化合成水的過程，即所謂陰極吸收。
（3）為了讓正極釋放的氧氣盡快流通到負極，必須采用和普通鉛酸蓄電池所采用的微孔橡膠隔板不同的新型超細玻璃纖維隔板。其孔率由橡膠隔板的50%提高到90%以上，從而使氧氣易于流通到負極，再化合成水。另外，超細玻璃纖維隔板具有將硫酸電解液吸附的功能，因此即使電池傾倒，也無電解液溢出。
（4）采用密封式閥控濾酸結構，使酸霧不能逸出，達到安全、保護環(huán)境的目的。
在上述陰極吸收過程中，由于產生的水在密封情況下不能溢出，因此閥控式密封鉛酸蓄電池可免除補加水維護，這也是閥控式密封鉛酸蓄電池稱為免維電池的由來。但是，免維的含義并不是任何維護都不做，恰恰相反，為了提高閥控式密封鉛酸蓄電池的使用壽命，有許多維護工作等著我們去做，正確的使用方法只有在做中才能探索出來。
由于人工智能幾乎改變了每個數據中心應用程序，它也在重塑軟件開發(fā)生命周期（SDLC）。傳統(tǒng)應用程序通過程序化更改演變?yōu)槠涞讓哟a庫，然后使用嚴格測試進行驗證，并以受控、可管理、可重復方式部署到生產過程中。但是，基于人工智能的應用程序不依賴于代碼更改或單向部署。相反，許多人在開發(fā)環(huán)境中發(fā)展更智能模型并將其部署到生產中，而其他人則在生產中進行自我訓練，在那里他們從現實世界數據中學習并將這些知識傳播回開發(fā)環(huán)境。這種雙向細微差別對數據中心網絡拓撲結構具有根本性影響。
無論是嵌入在更加傳統(tǒng)的第三方應用程序中還是內部開發(fā)的人工智能算法，在對盡可能真實且相關的大量數據進行訓練時效果。因此，在許多情況下，實時生產數據訓練，但在其他應用中，非生產環(huán)境中的外部數據系統(tǒng)，以及由此產生的智能模型被部署到生產中。在這兩種情況下，人工智能應用程序不只是從非生產部門應用到生產部門中，還在兩者之間應用，而要求環(huán)境之間的網絡分割變得更具滲透性。
人工智能訓練需要大量的計算和大量的數據，數據越多越好。為了滿足這種對計算能力的巨大需求，人工智能訓練越來越多地發(fā)生在以CPU為中心的非CPU服務器上，這些服務器基于GPU、FPGA、定制ASIC或的深度學習單元，可提供數量級的性能提升。不幸的是，這些計算系統(tǒng)耗電量大，功率密度高達30－50kW／機架，而且預測下一代計算系統(tǒng)的功率密度將達到驚人的100kW／機架。擁有并運營40多個數據中心的數據中心運營商Flexential公司云計算主管JasonCarolan表示，“如果沒有對諸如液體冷卻之類的冷卻遏制解決方案進行實質性的重新設計，現有的大多數數據中心在規(guī)模上根本無法支持這一點。”
除了電源之外，這些超級計算機的運行速度與它們接收的訓練數據一樣快。結果是對大型、廉價和閃電般快速的近線存儲的需求不斷增長，觸發(fā)了更快的控制器、協(xié)議（例如，NVMe和NVMe－oF）和存儲媒介（例如3DXPoint和3DNAND）的市場競爭。
在許多情況下，基于人工智能的應用程序需要一個非生產訓練環(huán)境，其計算和存儲容量比生產環(huán)境更高。這種情況促進新計算和存儲平臺部署到開發(fā)和訓練環(huán)境中，以及的網絡、SAN和相關的監(jiān)控和管理工具的更多改變。這些演進需要對數據中心的服務器和存儲拓撲進行*的轉換。
即將到來的基于人工智能的產品和服務將成為運營、自動化、監(jiān)控、合規(guī)、安全、開發(fā)和云集成的分水嶺，而這些都將是數據中心大量基礎性改變的基礎。那些具有遠見卓識的數據中心運營商采用支持基于人工智能的應用程序，并通過人工智能進行操作，他們可以應對即將到來的市場風暴。