ATLASBX蓄电池KB7-12直流屏UPS专用

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电池特点

1、电池抗深放电能力强，100％放电后仍可继续接在负载上，在四星期内充电可恢复原容量。

2、由于电池为胶状固体，所以电解质浓度均匀，不存在酸分层现象。

3、酸浓度低，对极板腐蚀弱，并采用独特的管式极板，因此电池寿命长。

4、电池极板采用无锑合金，电池自放电极低。20°C下存放两年后，还有50％以上的容量，即两年内不需补充电。

5、的承受深放电及大电流放电能力，具有过充及过放电自我保护性能。

6、凝胶电解质，无内部短路。热容量大，热消散能力强，能避 免一般易产生的热失控现象，因而在高温操作时极为可靠，电池不会产生“干化”现象，工作温度范围宽。

7、采用高灵敏低压伞型气阀，使蓄电池使用更加安全可靠。

8、采用多层耐酸橡胶圈滑动式密封，保证了使用寿命后期极柱生长时的密封性能。

注意事项：

(1)非人士不得打开蓄电池，以免危险，如不慎电池壳破裂，请用大量清水冲洗，必要时请就医。

(2)使用多个电池时，要注意电池间的连线正确无误，注意不要短路。

(3)使用过程中应避免强烈震动或机械损伤

(4)使用上、下带有通气孔的电池容器以便散热。

(5)请不要让雨水淋到蓄电池，或者将电池浸入水中。

(6)电池的清扫请用尽量拧干的湿抹布进行，请不要使用干布或掸子等，请勿使用化学清洗剂清洗电池。

(7)请勿在同箱中混用容量不同，新旧不同，厂家不同的电池。

　(3)移动数据正在改变全球网络：如果数据无处不在，那么必须移动数据才能进行汇总和分析。当人们认为并且希望网络在40到100Gbps的速度可以满足互联网带宽要求时，数据移动的需求却可能会增加100倍到1000倍。
　　(4)数据价值是革命性存储：毫无疑问，数据对组织来说越来越有价值，数据在较长时间内的实用性随着机器学习和基于人工智能(AI)的分析而日益增长。这意味着更多的数据需要存储更长的时间，并且数据必须是可以整体处理的，以便有效分析。
　　(5)数据分析是未来计算密集型体系结构的驱动因素：通过分析的性质，特别是机器学习，组织必须保留更多的数据，以便将其聚合到大数据存储库中。当应用于多个更大的数据源时，这些类型的分析提供了更好的答案。而分析和机器学习是一种计算密集型操作，因此大数据集上的分析驱动大量的高速处理。与此同时，分析的计算密集性促使组织推出从内存数据库到100PB级别的对象存储多种新方式来存储和访问数据。
　　新的数据在源头被采集。从源头收集的数据量将比人们目前所熟ATLASBX蓄电池KB7-12直流屏UPS专用悉的高出几个数量级。例如，一辆自动驾驶汽车每天将产生高达4TB的数据。而全球的汽车数量数以亿计，人们在未来必须应对这种新的数据冲击