百纳德电池蓄 胶体系列简介
百纳德BND蓄电池功能特点
l 铅钙多元合金板栅，涂膏成型的电极板：大容量、自放电小、析气小、寿命长。
l 铅锡多元合金汇流排：内阻小，，能经受长期浮充使用。
l 的AGM隔离板：将电解液尽量吸收，不留游离液体，顺利完成气体阴极吸收。
l ABS工程塑料外壳：牢固、耐老化。
l 硅氟橡胶密封帽：安全、防爆。
l 铜基镀银端子：接触电阻小，不生锈。
l 分析纯电解质：自放电小。配方：深放电恢复性能好。
百纳德BND蓄电池主要应用和关键优点－UPS应用－应急照明－信号－安全及报警系统－轻型牵引应用－野营和帆船12V整体式电池 为15分钟到20小时放电而进行的优化设计
10年的设计寿命 便于安装在电池柜或电池架上
无溢出 FOV级阻燃塑料外壳
VRLA AGM电池技术和内部气体在复合效率达99%免维护无需加水 对于航空/海洋/铁路/公路运输均无危害可循环使用------------------------------------------------------------------------------------------------百纳德BND蓄电池应用范围1.电话交换机；办公自动化系统2. 电器设备、医疗设备及仪器仪表；无线电通讯系统3.计算机不间断电源UPS；应急照明EPS4.输变电站、开关控制和事故照明；便携式电器及采矿系统5.消防、安全及报警监测；交通及航标信号灯6.通信用备用电源；发电厂、水电站直流电源7.变电站开关控制系统；铁路用直流电源8.太阳能、风能系统；移动机站-------------------------------------------------------------------------------
百纳德BND蓄电池应用领域与分类：
免维护无须补液； UPS不间断电源；内阻小，大电流放电性能好； 消防备用电源；适应温度广；安全防护报警系统；自放电小； 应急照明系统；使用寿命长； 电力，邮电通信系统；荷电出厂， 使用方便； 电子仪器仪表；安全防爆； 电动工具,电动玩具；配方，深放电恢复性能好； 便携式电子设备；无游离电解液，侧倒仍能使用；摄影器材；产品通过CE,ROHS,所有电池 太阳能、风能发电系统；
符合标准。 巡逻自行车、红绿警示灯等。
百纳德电池蓄 胶体系列简介
在2016年，由于其数据中心电力系统发生故障导致达美航空停运。在三天的时间内，该航空公司共计约有2000次航班停飞，造成航空公司损失高达1.5亿美元。而这正是采用基于机器学习的自动化所可能避免发生的情况。由于数据中心测量技术的进步以及云中数据池的出现，智能系统有可能以人工手动流程所无法发现的方式发现数据中心运行中的漏洞，并**效率。
由机器学习所驱动的智能化的一个简单例子便是基于状态的维护，应用于数据中心中的消耗品，例如冷却过滤器。Carlini表示说，通过采用多个过滤器监测空气的**情况，智能系统可以检测出一些过滤器是否比其他过滤器发生了更多的堵塞情况，然后将空气导向堵塞较少的单元，直到需要更换所有过滤器为止。
另一个例子是监控UPS系统中电池的运行温度和放电情况。智能系统可识别在较热环境中运行且可能比其他系统更频繁运行的UPS系统，然后将其指定为备用UPS而不是主系统。“这些监控系统能够为数据中心操作运营人员执行一些思考。这些工作可以人工手动完成的，但机器也可以做到。Carlini说。
将这方面再次**一个台阶的是：动态冷却散热优化，这是当今数据中心机器学习*常见的例子之一，特别是在大型数据中心运营商和主机托管提供商中。
通过动态冷却优化，数据中心管理运营人员们可以根据环境条件监控和控制基础设施的冷却。当设备迁移或计算**激增时，数据中心建筑物内的热负荷也会发生变化。动态调整冷却输出以转移热负荷可帮助消除不必要的制冷量，并降低运营成本。
来自市场调研机构451 Research的数据中心技术和生态高效IT渠道研究总监RhondaAscierto说，托管服务提供商是采用动态冷却优化解决方案的大用户。“机器学习对数据中心业界的人们来说并不陌生，”Ascierto说。“很长一段时间内，人们都试图根据容量和需求改善数据中心的散热，而机器学习则可以让你企业实时做到这一点。”
Vigilent公司是动态冷却优化领域的**企业。其技术可以优化数据中心设施的气流，自动发现并消除热点。Vigilent公司的创始人、总裁兼首席技术官CliffFederspiel说，数据中心运营商们倾向于运行比他们实际需要更多的冷却设备。“这通常会产生可接受的温度分布，但其成本非常高。”
如果数据中心有热点，运营管理人员典型的反应是增加更多的冷却容量能力。实际上，较高的空气流通速度会产生压力差，干扰穿过设备的空气流动或妨碍热空气返回到冷却设备。例如，即使这不是直觉，但降低风扇速度可能更有效。
Vigilent公司的基于机器学习的技术可以帮助数据中心的运营管理人员了解哪些气流设置可以优化相关的散热环境。该公司表示，正好在需要的地方提供适当的冷却量，通常能够带来冷却能耗降低40%。
除了自动化冷却系统之外，Vigilent公司的软件还为企业客户提供相关的分析工具来对其设施进行运营决策的制定。
Federspiel说：“我们的客户越来越感兴趣使用这些数据来帮助管理他们的资本支出、他们的容量规划和可靠性计划。这为数据中心内的大量新型数据相关的决策创造了机会。”
AI使现有工作流程更优化
展望未来，数据中心运营商们正在努力将动态制冷优化的成功扩展到其他领域。一般来说，对于机器学习运用成熟的领域是一个需要重复性的工作的逐步熟悉的过程。
Ascierto表示说：“新的基于机器学习的数据中心管理方法很可能会应用于现有业务流程，因为当您企业彻底了解了业务问题和规则时，机器学习的采用效果将会达到**。”
企业当然有其现有的监控工具。数据中心基础设施管理(DCIM)软件有相当多的类别，均可以提供对数据中心资产、相互依赖性、性能和容量的可视化。DCIM软件具有远程设备监控，电力和环境监控，IT资产管理，数据管理和报告等功能。企业数据中心应该使用DCIM软件来简化容量规划和资源分配，百纳德电池蓄胶体系列简介并确保尽可能高效地使用电力，设备和占地面积。