易事特蓄电池NP100-12 12V100AH零售批发

 易事特蓄电池新胶体密封铅蓄电池而言，电池内的硅凝胶是以SiQ质点作为骨架构成的三维多孔网状结构，它将电解液包藏在里边。电池灌注的硅溶胶变成凝胶后，骨架要进一步收缩，使凝胶出现裂缝贯穿于正负极板之间，给正极析出的氧提供了到达负极的通道。对AGM密封铅蓄电池而言，AGM隔膜中虽然保持了电池的大部分电解液，但必须使10%的隔膜孔隙中不入电解液。正极生成的氧就是通过这部分孔隙到达负极而被负极吸收的。

  易事特蓄电池不论是采用玻璃纤维隔膜的阀控式密封铅蓄电池(以下简称AGM密封铅蓄电池)还是采用胶体电解液的阀控式密封铅蓄电池，易事特蓄电池都是利用阴极吸收原理使电池得以密封的。

铅酸蓄电池是由正负极板、隔板、壳体、电解液和接线柱头等组成，在使用的过程中，维护型铅酸蓄电池会由于其自身的特性造成水的过度分解，使电解液减少。

 　传统的冗余电源设计方案是由2个或多个电源通过分别连接二极管阳极，以“或门”的方式并联输出至电源总线上。如图1所示。可以让1个电源单独工作，也可以让多个电源同时工作。当其中1个电源出现故障时，由于二极管的单向导通特性，不会影响电源总线的输出。


在实际的冗余电源系统中，一般电流都比较大，可达几十A。考虑到二极管本身的功耗，一般选用压降较低、电流较大的肖特基二极管，比如SR1620～SR1660(额定电流16A)。通常这些二极管上还需要安装散热片，以利于散热。

使用二极管的传统方案电路简单，但有其固有的缺点：功耗大、发热严重、需加装散热片、占用体积大。由于电路中通常为大电流，二极管大部分时间处于前向导通模式，它的压降所引起的功耗不容忽视。最小压降的肖特基二极管也有0.45V，在大电流时，例如12A，就有5W的功耗，因此要特别处理散热问题。

现在新的冗余电源方案是采用大功率的MOSFET管来代替传统电路中的二极管。MOSFET的导通内阻可以到几mΩ，大大降低了压降损耗。在大功率应用中，不仅实现了效率更高的解决方案，而且由于无需节散热器，所以省了大量的电路板面积，也减少了设备的散热源。应用电路中MOSFET需要有专业芯片的控制。目前，TI、Linear等各大公司都推出了一些成熟的该类芯片。

  易事特蓄电池新胶体密封铅蓄电池结构特性免维护蓄电池是用铅钙合金制造，水的分解量少，蒸发低，与传统的铅酸蓄电池相比不需要添加任何液体，对接线柱、电线和车身的腐蚀小，抗过充电能力强，起动电流大，电量储存时间长。

 

  易事特蓄电池适用环境温度广 》－10℃～45℃可平稳运行。 耐大电流性能好 》紧装配工艺，内阻小，可进行3倍容量的放电电流放电3分钟（≤24Ah允许7分钟以上持续放电至终止电压）或6倍容量的放电电流放电5秒，电池无异常。 寿命长 》由于采用高纯原材料及长寿命配方、电池组一致性控制工艺，NP系列电池组正常浮充设计寿命可达7～10年（≥38Ah）。 电池组一致性好 》不计成本的保证电池组中的每一个电池具有相对一致的特性，确保在投入使用后长期的放电一致性和浮充一致性，不出现个别落后电池而拖垮整组电池。 ①从源头的板栅、涂膏量的重量和厚度开始控制； ②总装前再逐片极板称重分级（≥38Ah的电池），确保每个单体中活性物质的量的相对一致性； ③定量精确注酸，四充三放化成制度，均衡电池性能； ④下线前对电池进行放电，进行容量和开路电压的一次配组； ⑤≥38Ah的电池出库前的静置期检测，经过7～15天的“时间考验”，出库时再100%检，能有效检出下线时难以检出的极个别疑虑电池； ⑥出库时依据电池的开路电压和内阻进行二次配组。 一、UPS蓄电池的主要技术指标 在衡量UPS电池的指标中，电池的额定电压和额定容量是两个最常用的技术指标。

在2012年年底之时，有人将2013年称之为“大数据元年”，该观点认为，在经过2012年对大数据概念的解析和炒作后，大数据将在2013年进入真正的实际应用阶段。而事实上，至少在中国市场，大数据市场并不如想象中那么火热，对于大数据应用，目前存在激进派和保守派之争。

随着传感器和五花八门终端设备的大规模应用和普及，大数据已成为客观事实。无论是政府、行业和企业，都必须从现在开始，积极应对，部署大数据应用分析解决方案，使大数据的价值得以被充分挖掘。越早行动，越能够从中获益，而消极等待，则会淹没在更多的大数据洪流中。

来自企业界的技术专家认为大多数企业连结构化数据还没有分析好，ERP应用尚处于初级发展阶段，立刻大步迈入大数据时代，根本不现实，也会打乱企业信息化建设的发展步伐。作为企业，要保持冷静和理性的头脑，扎扎实实把信息化应用落到实处，逐步推进，不能头脑发热，随波逐流，否则可能让企业陷入风险的漩涡。

从实际情况看，在中国市场，大数据应用尚处于早期应用和摸索时期，却是不争的事实，概念热炒，落地的案例并不多。其中，大数据应用分析的技术创新和人才培养是两大发展瓶颈，如果不加以有效解决，大数据就会成为看似美好的“空中楼阁”。