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| 供货周期 | 一个月以上 | 规格 | 见详情 |
|---|---|---|---|
| 货号 | 496846 | 应用领域 | 医疗卫生,能源,电子/电池,道路/轨道/船舶,电气 |
| 主要用途 | 控制系统,电动玩具,应急灯,电动工具,报警系统,应急照明系统,备用电力电源,UP |
SAIL风帆蓄电池6-GFM-33 12V33AH航空航天
产品简介
详细介绍
SAIL风帆蓄电池6-GFM-33 12V33AH航空航天
SAIL风帆蓄电池6-GFM-33 12V33AH航空航天
风帆股份有限公司，是军用起动铅酸蓄电池的定点生产单位。多年来风帆股份公司引进了多条蓄电池生产线和检测设备，年生产能力达到350万KVAh。公司*等效采用美国、德国、日本、法国及其较有名汽车制造厂的*技术标准，产品性能达到当前技术水平。2002年又成功地引进投产了新型极板蓄电池的全套生产线，推出了绿色环保型“风帆/超越”系列全免维护蓄电池，以其*的性能，全面支持当今高用电量汽车的使用。 风帆蓄电池(风帆电瓶、风帆电池)得到“奥迪A6”，“帕萨特B5”，“桑塔纳”，“捷达”，“风神蓝鸟”， “富康”等轿车、“切诺基”等吉普车、“依维柯”等旅行车、“斯太尔”等重型汽车的配套认可，配套车型达30多种 。风帆股份有限公司(下简称公司)隶属中国船舶重工集团公司。公司前身保定蓄电池厂始建于1958年，是“一五”期间国家156个重点建设项目之一，1992年更名为风帆蓄电池厂，1996年改制为保定风帆集团有限责任公司，2000年6月由中国船舶重工集团公司作为主发起人设立股份公司，注册资本2.18亿元。2004年7月，“风帆股份”A股(600482)在上海证交所挂牌上市，2006年2月完成股权分置改革。有些人认为，人工智能(AI)理解和解决问题时近乎具有神秘的力量。而人工智能广泛应用于人们日常生活的许多领域，因此，实现这一目标的硬件开始在数据中心中应用。
数据中心本身存在一系列复杂的问题，包括优化和预测。那么，如何采用人工智能这种神奇的技术来改善数据中心运营?
将人工智能应用在数据中心
机器学习(尤其是深度学习)可以检查大量的数据集，并在其中找到不依赖于人类用来理解和预测数据的模型的模式。它还可以预测未来将重复出现的模式。
如今的数据中心设施越来越成熟和齐全，传感器可以提供大量有关IT性能和环境因素的实时和历史数据。2016年，为了提高效率，谷歌公司将人工智能应用到数据中心上，得到了业界关注。
谷歌公司使用其拥有的人工智能技术DeepMind来优化其数据中心的冷却。2014年，该公司宣布其数据中心工程师JimGao正在使用人工智能技术来实现推荐引擎。
产品用途
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认证,所有电池 ● 太阳能、风能发电系统；
符合国家标准。 ● 巡逻自行车、红绿警示灯等
风帆6-GFM系列蓄电池产品描述
型号 | 额定电压 | 额定容量 | 外形尺寸(mm) | 内阻(mΩ) | 参考重量 | ||||
(V) | (C10) | 长 | 宽 | 高 | 总高 | (Kg) | |||
6-GFM-24 | 12 | 24 | 175 | 166 | 125 | 125 | 10.6 | 8.1 | |
6-GFM-33 | 12 | 33 | 196 | 130 | 154 | 179 | 10.5 | 9.5 | |
6-GFM-38 | 12 | 38 | 197 | 165 | 170 | 170 | 9.5 | 12.8 | |
6-GFM-50 | 12 | 50 | 197 | 165 | 170 | 170 | 9 | 13.4 | |
6-GFM-55 | 12 | 55 | 228 | 138 | 211 | 231 | 8.2 | 16.7 | |
6-GFM-65 | 12 | 65 | 350 | 166 | 174 | 174 | 5.2 | 21 | |
6-GFM-75 | 12 | 75 | 260 | 168 | 211 | 231 | 4.7 | 22.4 | |
6-GFM-90 | 12 | 90 | 307 | 168 | 211 | 231 | 4.2 | 27.4 | |
6-GFM-100R | 12 | 100 | 407 | 173 | 240 | 240 | 4.6 | 33.5 | |
6-GFM-100M | 12 | 100 | 329 | 174 | 215 | 222 | 4.2 | 31.5 | |
6-GFM-120 | 12 | 120 | 408 | 172 | 221 | 227 | 3.6 | 35.5 | |
6-GFM-150 | 12 | 150 | 482 | 170 | 240 | 240 | 3 | 44.5 | |
6-GFM-180 | 12 | 180 | 522 | 240 | 218 | 223 | 3 | 57 | |
6-GFM-200 | 12 | 200 | 522 | 240 | 219 | 246 | 2.7 | 61.3 | |
6-GFM系列产品适用范围: 1.通讯系统备用电源 2.电力系统 3.办公自动化系统电源 4.消防、安全及报警装置电源 5.电器、医疗设备及仪器仪表电源 6.各种UPS设备 7.各种应急照明系统 6-GFM系列产品特点: 1.*密封，无需补液，免维护 2.体积小，能量密度高，输出功率大 3.内阻小，自放电低 4.*，*设备 5.没有游离电解液，可任意方向放置 | |||||||||
6-GFM阀控式铅酸蓄电池，是利用当代*技术研发的新型高能电池，其性能指标符合YD / T799-2002和IEC标准。该产品具有密封安全可靠，比能量高，内阻小，自放电率低，充电接受能力强，循环寿命长，密封效率高还有许多其他优点。 它可广泛应用于电信系统，不间断电源（UPS），报警火灾和安全系统，应急照明系统，移动测量设备，电力系统，供电系统等。 仪表，军工，铁路系统，自动控制设备等领域。 在这种情况下， 2016年，该项目利用神经网络优化了谷歌公司在新加坡的数据中心的冷却设施，这些神经网络学习如何预测数据中心的温度，并提供了积极应对的建议。
根据DeepMind的研究工程师RichardEvans的说法，该结果使该数据中心的冷却费用减少了40%，而PUE(能源使用效率)减少了15%。他表示，“由于算法是理解复杂动态的通用框架，因此我们计划将其应用于数据中心环境中的其他挑战。”
该公司2018年宣布的下一步计划是自动运行数据中心冷却系统，人工智能系统在工作人员的监督下调整数据中心的运行设置。为了确保冷却系统安全运行，运营团队限制了其设置，因此只节省了30%的冷却费用。
该系统每五分钟用数千个传感器对数据中心冷却系统拍摄一次快照，并将其输入云中的人工智能系统。这预测了潜在的行动将如何影响未来的能源消耗，并选择了的选择。这将数据发送到数据中心，由本地控制系统验证，然后实施。
项目团队报告系统已经开始产生出乎意料的优化效果。DanFuenffinger来自谷歌公司的一家数据中心运营商，他采用该系统工作了很长时间，他说：“我们看到人工智能学会利用冬季的低温条件，产生比正常温度更低的冷却水，这真是令人惊讶，因为这样可以减少数据中心内冷却所需的电能。”
JimGao表示，这个成功案例证明了该系统可以安全有效地运作。其决策将受到安全规则的审查，运营人员可以随时接管。
在这个阶段，谷歌公司的人工智能优化只有一个客户，那就是其自身。但这一想法得到了学术界的大力支持。
