2.3V LTO
စက်မှုလုပ်ငန်း ဦးဆောင် စွမ်းဆောင်ရည်
လီသီယမ် တိုက်တေနိတ်ဘက်ထရီသည် လီသီယမ်အိုင်းယွန်းဘက်ထရီ အန်ဒိတ်ပစ္စည်းတစ်မျိုး - လီသီယမ်တိုက်တေနိတ်၊ လစ်သီယမ်မန်းဂနိစ်အောက်ဆိုဒ်၊ တာနိတ်ပစ္စည်းများ သို့မဟုတ် လီသီယမ်သံဖော့စဖိတ်နှင့် အခြားကတ်သိုဒိတ်ပစ္စည်းများကို 2.4V သို့မဟုတ် 1.9V လီသီယမ်အိုင်းယွန်း ဒုတိယဘက်ထရီအဖြစ် အသုံးပြုနိုင်သည်။ထို့အပြင်၊ ၎င်းအား 1.5V လီသီယမ် ဒုတိယဘက်ထရီအဖြစ် ဖန်တီးရန်အတွက် သတ္တုလစ်သီယမ် သို့မဟုတ် လစ်သီယမ်အလွိုင်းအနုတ်လျှပ်ကူးပစ္စည်းဖြင့် အပြုသဘောလျှပ်ကူးပစ္စည်းအဖြစ်လည်း အသုံးပြုနိုင်သည်။မြင့်မားသောဘေးကင်းမှု၊ မြင့်မားသောတည်ငြိမ်မှု၊ တာရှည်ခံမှုနှင့် lithium titanate ၏အစိမ်းရောင်ဝိသေသလက္ခဏာများကြောင့်ဖြစ်သည်။
အားသာချက်များ
LTO ၏ လျှပ်စစ်အလားအလာသည် သန့်စင်သော လီသီယမ်ထက် မြင့်မားသောကြောင့် ဘေးကင်းမှုစွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးသည့် လီသီယမ် ဒန်းဒရိုက်များ ထုတ်လုပ်ရန် မလွယ်ကူပါ။
ကာဗွန် anode ပစ္စည်းများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက၊ လီသီယမ် တိုက်တေနိတ်တွင် လစ်သီယမ် အိုင်းယွန်း ပျံ့နှံ့မှု ကိန်းဂဏန်း ပိုများပြီး အားသွင်းနှုန်း မြင့်မားစွာ ထုတ်လွှတ်နိုင်သည်။
စမ်းသပ်မှုဒေတာအရ လီသီယမ် တိုက်တေနိတ်ဘက်ထရီ၏ အားအပြည့်နှင့် အားအပြည့်လည်ပတ်မှုသည် အကြိမ် 30,000 ကျော်အထိ ရောက်ရှိနိုင်သည်။
အမြန်အသေးစိတ်
ထုတ်ကုန်အမည်: | 10 နှစ်အာမခံ 2.5V Lithium Titanate ဘက်ထရီ | နာမ်။ဗို့အား: | 2.5V |
အလုပ်ဗို့အား- | 1.2-3.0V | OEM/ODM- | လက်ခံပါတယ်။ |
အာမခံချက်- | 10 နှစ် |
ထုတ်ကုန် ကန့်သတ်ချက်များ
ထုတ်ကုန် | 16 ဩ | 18အော |
Nominal Voltage(V) | ၂.၅ | |
အလုပ်လုပ်သည့်ဗို့အား(V) | ၁.၂-၃.၀ | |
အတိုင်းအတာ | 144(H)*60(φ)mm | |
အမြင့်ဆုံးအားသွင်းလက်ရှိ(A) | ၃၂၀ | ၃၆၀ |
အများဆုံးအားသွင်း C နှုန်း | 20 | |
Max Discharge Current (A) | ၈၀၀ | ၉၀၀ |
အများဆုံး Discharge C နှုန်း | 50 | |
နာရီစက်ဝန်း | 1Ccycle:30000 ကြိမ် 3Ccycle:10000times 5Ccycle:6000ကြိမ် | |
အလုပ်အပူချိန် | အားသွင်း/ထုတ်လွှတ်မှု : -40D°C-60°C | သိုလှောင်မှု-40D°C-65°C |
*ဤတွင်တင်ပြထားသည့် အချက်အလက်တစ်ခုခုအတွက် ရှင်းလင်းချက်အတွက် ကုမ္ပဏီသည် နောက်ဆုံးအခွင့်အရေးကို လက်ဝယ်ရှိပါသည်။
ထုတ်ကုန်အသုံးချမှုများ
2-3 နှစ်အတွင်း လီသီယမ် တိုက်တေနိတ်ပစ္စည်းသည် လစ်သီယမ်အိုင်းယွန်းဘက်ထရီ cathode ၏ မျိုးဆက်သစ်ဖြစ်လာမည်ဖြစ်ပြီး စွမ်းအင်သစ်၊ လျှပ်စစ်မော်တော်ဆိုင်ကယ်များနှင့် မြင့်မားသောဘေးကင်းမှု၊ တည်ငြိမ်မှုနှင့် တာရှည်လည်ပတ်မှုတို့ လိုအပ်သည့် အသုံးချပရိုဂရမ်များတွင် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုကြောင်း ခန့်မှန်းနိုင်သည်။