赛达蓄电池ST12-3812V38AH技术规格
赛达蓄电池ST12-3812V38AH技术规格
1、耐冲击性好:完全充电状态的电池从20cm高处自然落至1cm厚的硬木板上3次。无漏液,无电池膨胀及破裂,开路电压正常。
2、耐大电流性好:完全充电状态的电池2CA放电5分钟或10CA放电5秒钟。无导电部分熔断,无外观变形。
3、采用特殊的铅钙多元素合金设计独特的生产工艺，使产品在浮充使用和循环使用时都有很长的寿命。
4、电池有较宽的温度适用范围，可以从-15℃—45℃之间正常使用
5、电池在出厂前****通过充放电循环，并根据客户要求严格进行筛选配组，保证电池间一致性较好，特别适合于UPS选用。
6、*优化的设计：既具有全密封阀控式的优点，又具有可维护的特点，定期维护可延长使用寿命50%-****或更长。
7、密封性：采用电池槽盖、极柱双重密封设计，防止漏酸，可靠的安全阀可防止外部H2、O2 和尘埃进入电池内部。
8、恢复性能好,在深放电或者充电器出现故障时，短路放置30天后，仍可使用均衡充电法使其恢复容量。
9、蓄电池极高的性能，超长的使用寿命，极低的维护成本确保用户得到的是性价比非常高的产品。
10、冲击放电能力：符合DL/T 637-1997标准4.13条要求。
11、采用独特的板栅合金 特殊的铅膏配方一级独特的正负铅膏配比设计 电池具有优异深循环性能和过放电恢复能力
12、与AGM电池相比，在正常的充电条件下，电池内部水份损耗非常小。
13、德国**技术造就的高分子聚合物隔板，提高了电池的性能及寿命。
14、超高机械强度隔板的应用，避免了短路产生的可能。
15、在没有完全充足电的情况下，可以对电池进行放电，且对电池不会有任何损坏
性能指标：
工作环境：在环境温度-15℃~+45℃条件下正常使用。
结构：端子使用螺栓、螺母连接，电池间连接电压降ΔU≤10mV。
外观；无变型、裂纹及油污。
气密性：蓄电池承受50Kpa正压或负压不破裂、不开胶，压力释放后壳体无残余变形。
容量：10h率容量第一次不低于0.95C10，第三次达到C10。
大电流放电：以30I10（A）放电3min，极柱不应熔断、外观无异常。
冲击放电能力：符合DL/T 637-1997标准4.13条要求。
荷电保持能力：静置90天后其容量不低于80%。
密封反应效率：不低于98%。
防酸雾能力：正常工作中无酸雾逸出。
*优化的设计：既具有全密封阀控式的优点，又具有可维护的特点，定期维护可延长使用寿命50%-****或更长。
安全阀要求：开阀压10Kpa~49Kpa，闭阀压1Kpa~10Kpa。
设计寿命≥5年，使用寿命：≥3年。
随着存储****对2020年的展望，大多数分析师预计数据存储市场将比2019年发展更加强劲。几年来一直在塑造市场的关键存储趋势将会持续，而新技术将会推动存储产品价格下降，为更多的企业带来新的机遇。
2019年对于存储市场来说是个喜忧参半的一年。今年的统计数据尚未出炉，但调研机构IDC公司的调查报告称，今年全球第一季度和第二季度的存储市场总支出略有下降，而在全球第三季度企业外部存储系统支出同比增长1.3%。总存储容量出货量每季度都在增加，企业对数据存储的需求持续增长。
世界某些地区(尤其是亚洲)企业存储业务强劲增长，而美国和欧洲的销售则停滞不前。经济和政治上的不确定性导致许多IT经理在2019年采取谨慎的购买方式。许多市场研究人员认为，这种情况可能会在2020年发生改变。
存储支出预测
分析人士预计，到2020年，全球整体IT支出增长将会加快，这对存储供应商来说将是一个好消息。Gartner公司预计明年IT支出将增长3.7%，高于今年的0.4%。Gartner公司研究部副总裁JohnDavidLovelock表示，“人们担心经济衰退和企业削减可自由支配的IT支出，但预计2019年IT支出的放缓不会持续到2020年。”
就供应商而言，戴尔科技公司继续保持其市场主导地位。它在2019年占领了约三分之一的企业存储市场，而其他供应商要想赶超还有很长的路要走。企业存储竞争中更有趣的部分是争夺市场第二名的位置，NetApp公司和HPE公司的市场份额非常接近。
调研机构Forrester公司认为，2020年将是数据战略的关键一年，这将导致数据存储和数据管理支出的大幅增加。它在其《2020年预测》调查报告中表示：“希望将更多信息推向云计算并利用边缘计算的企业也正在关注着一个新的现实，即数据处理和移动的交易成本将超过存储自身成本。行业**的企业将了解正确使用所有这些方法的好处，并将其数据战略预算增加一倍到三倍，以超越竞争对手。”
自动化数据管理
随着机器学习和人工智能与各种企业应用的日益紧密结合，企业也开始将这些技术应用到数据管理中。在2020年**数据和分析趋势中，Gartner公司分析师指出，“由于技能短缺，赛达蓄电池ST12-3812V38AH技术规格数据呈指数级增长，企业需要实现数据管理任务的自动化。供应商正在增添机器学习和人工智能(AI)功能，使数据管理过程能够自我配置和自我调整，使高技能的技术人员能够专注于更高价值的任务。”