AERTO艾亞特蓄電池AERTO-65BT 12V65AH規格參數說(shuō)明

AERTO艾亞特蓄電池AERTO-65BT 12V65AH規格參數說(shuō)明

產(chǎn)品特點(diǎn)：

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(jìn)入電池內部。

2．免維護：H2O 再生能力強，密封反應效率高，在整個(gè)電池的使用過(guò)程中無(wú)需補水或加酸維護。

3．安全可靠：無(wú)酸液溢出，可靠的安全閥的自動(dòng)閉合， 防爆設備的裝置使賽能電池在整個(gè)使用過(guò)程中更加安全可靠。

4．長(cháng)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康迪斯蓄電池的長(cháng)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(gè)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(shí)，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，電池在浮充使用狀態(tài)下無(wú)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、鉛無(wú)鈣多元合金板柵、涂高成型的電極板：大容量、自放電小、析氣小、壽命長(cháng)。

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(wú)自由流動(dòng)的電解液，在正常使用情況下無(wú)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(shí)，可通過(guò)安全閥的自動(dòng)開(kāi)啟，泄掉壓力，保證安全，內部產(chǎn)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(guò)95%，正常使用情況下失水極少，電池無(wú)需定期補液維護。
綠色環(huán)保
》正常充電下無(wú)酸霧，不污染機房環(huán)境、不腐蝕機房設備。
自放電小
》采用析氣電位高的Pb-Ca-Sn合金，在20℃的干爽環(huán)境中放置半年，無(wú)需補電即可投入正常使用。
適用環(huán)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(jìn)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(wú)異常。
壽命長(cháng)
》由于采用高純原材料及長(cháng)壽命配方、電池組一致性控制工藝，NP系列電池組正常浮充設計壽命可達7～10年（≥38Ah）。

電池組一致性好
》不計成本的保證電池組中的每一個(gè)電池具有相對一致的特性，確保在投入使用后長(cháng)期的放電一致性和浮充一致性，不出現個(gè)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(kāi)始控制；
②總裝前再逐片極板稱(chēng)重分級（≥38Ah的電池），確保每個(gè)單體中活性物質(zhì)的量的相對一致性；
③定量注酸，四充三放化成制度，均衡電池性能；
④下線(xiàn)前對電池進(jìn)行放電，進(jìn)行容量和開(kāi)路電壓的配組；
⑤≥38Ah的電池出庫前的靜置期檢測，經(jīng)過(guò)7～15天的“時(shí)間考驗"，出庫時(shí)再檢，能有效檢出下線(xiàn)時(shí)難以檢出的極個(gè)別疑慮電池；
⑥出庫時(shí)依據電池的開(kāi)路電壓和內阻進(jìn)行二次配組

5.數據建模將走向邊緣

　　預計2020年將從只使用云計算轉向使用云計算邊緣混合策略，以實(shí)現機器學(xué)習（ML）。FogHorn公司負責軟件工程的副總裁SenthilKumar說(shuō)：“能夠分析云中的高保真、高分辨率、原始機器數據通常很昂貴，由于交通和生態(tài)系統的考慮，這種情況不會(huì )實(shí)時(shí)發(fā)生。到目前為止，許多組織已經(jīng)決定使用較小的樣本量或延遲時(shí)間的數據來(lái)進(jìn)行工作，這可能會(huì )提供不完整或不準確的情況。”

　　Forrester公司分析師Kumar預測說(shuō)，“到2020年，全球邊緣云計算服務(wù)市場(chǎng)（分布式邊緣計算基礎設施上的基礎設施即服務(wù)和云原生編程服務(wù)）將至少增長(cháng)50%。通過(guò)實(shí)施邊緣優(yōu)先的解決方案，組織可以在本AERTO艾亞特蓄電池AERTO-65BT 12V65AH規格參數說(shuō)明地合成數據，識別核心原始數據集上的機器學(xué)習推斷，并提供增強的預測能力，通過(guò)實(shí)時(shí)運行機器學(xué)習模型的‘邊緣化’版本，組織能夠對實(shí)時(shí)事件做出更快的響應，并能夠在源代碼處對感興趣的事件采取行動(dòng)、作出反應、采取行動(dòng)。”