铜网: 防静电接地

防静电铜网, 是一种专门用于静电防护(ESD - Electrostatic Discharge)工程中的关键材料,它结合了铜优良的导电性网状结构的灵活性,用于构建一个高效、可靠的等电位接地系统。

1. 什么是防静电接地铜网?

防静电接地铜网是由高纯度紫铜(通常为T2紫铜)丝编织或焊接而成的网状材料。其核心作用:

  • 提供低阻抗的电气通路:将静电电荷迅速泄放到大地。

  • 构建等电位体:将大面积区域内的所有点都保持在同一电位上,避免不同点之间因电位差而产生火花放电。

2. 为什么选择铜?

  • 导电性极佳:铜是除银以外导电性优异的金属,电阻率极低,能确保静电被迅速导走。

  • 抗氧化性较好:铜表面生成的氧化膜(铜绿)仍具有一定的导电性,不像铝氧化后导电性会急剧下降,保证了接地网络的长期有效性。

  • 柔韧易加工:易于弯曲、裁剪、铺设,适应各种地面和结构。

  • 耐腐蚀性:在干燥和室内环境下表现良好。

3. 主要应用场景

防静电接地铜网主要用于对静电敏感或需要防爆的场所,例如:

  1. 电子生产车间:半导体厂、芯片制造、PCB装配、精密仪器车间等,防止静电击穿敏感的电子元器件。

  2. 计算机数据中心机房:铺设在高架地板下,作为全局接地网络,保护服务器、交换机等设备。

  3. 易燃易爆场所:石油化工、加油站、粉尘工厂等,防止静电火花引发燃烧或爆炸。

  4. 医院手术室、实验室:保护精密医疗设备,防止静电干扰。

  5. 静电敏感产品仓库:存储电子产品、火药、化学溶剂的仓库。

4. 关键性能参数与规格

在选择防静电铜网时,需要关注以下参数:

参数说明
材质T2紫铜(含铜量≥99.9%)是最常见的选择,导电性最好。
编织方式平纹编织:最常见,柔韧性好。
斜纹编织:更稳定,适合重型环境。
焊接式:节点更牢固,电阻更稳定,机械强度高。
丝径铜丝的直径,如0.8mm, 1.0mm, 1.2mm等。丝径越粗,载流能力越强,机械强度越高。
目数/网孔指每英寸长度的网孔数。常见如10目、20目、40目等。目数越小,网孔越大。机房接地常用10目或20目。
宽度常见卷宽为0.5m, 1.0m, 1.2m等,可根据需要裁剪。
表面处理裸铜、镀锡(增强抗氧化性,便于焊接)、镀镍(更高端的防腐)

常见规格示例: T2紫铜网,平纹编织,20目,丝径0.8mm,宽1m

5. 安装铺设方法(通常用于高架地板下)

  1. 铺设网格:将铜网裁剪成所需大小,在架高地板的金属支架下方铺设成网格状,通常规格为600mm x 600mm1200mm x 1200mm,与地板支架位置对齐。

  2. 连接节点:在每一个交叉点使用铜芯线鼻(接线端子) 和不锈钢螺栓螺母将铜网与地板支架可靠连接,确保电气连通。

  3. 多点接地:将铜网网格在多个点(通常至少两个对角点)用≥6mm²的铜芯绝缘电线连接到机房的主接地汇流排上。

  4. 设备连接:最后,将所有的机柜、设备通过接地线连接到就近的地板支架上,从而接入整个接地网络。

6. 优势与特点

  • 高效泄放静电:低电阻保证了静电电荷的快速释放。

  • 等电位连接:消除了地面各点之间的电位差,从根本上防止了ESD发生。

  • 可靠性高:金属物理连接,比防静电涂料或pvc地板更持久稳定。

  • 柔性耐用:不易断裂,使用寿命长。

  • 经济实用:相对于整个工程造价,成本较低,但效果显著。

7. 与其他接地方式的对比

接地方式优点缺点适用场景
铜网接地性能最优,可靠性高,寿命长安装稍复杂,成本高于涂料高标准机房、电子厂房、防爆车间
防静电涂料成本低,施工快易磨损,寿命短,可靠性随时间和磨损下降要求不高的临时或普通场所
防静电PVC地板美观,兼具地面装饰功能接地效果依赖金属箔和安装工艺,可靠性不如铜网办公室、轻型机房
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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