循环伏安 CV
不同扫描速度放在一起看，局部放大沿用同一份数据。
合成示例 · 非实验数据
放大图样 ↗① 源码与 CSV 解压到同一文件夹。
② 请 AI 运行 render_existing.py，得到 PNG、SVG 和 PDF；再核对并换成你的数据。
源码和 CSV 解压到同一文件夹即可重画。图件和提示词可分别下载。
你也可以用自己的话说。
查看请求
请读取绘图包里的 README 和 metadata.json，按说明在项目独立环境中运行包内已有源码，重画这份演示数据。不要重新生成或改写演示 CSV。收到我的文件后，先核对列名、单位、归一化基准与测试条件，再在副本中适配。逐圈容量、库伦效率与容量保持率用散点，不加连线；连续电压和光谱用无点实线，数据坐标四周保留框线。全电池保持率需明确参考圈、参考容量和相同工况，缺项先补齐；Li‖Cu 不强加保持率。不要继承演示条件、补造数据或静默覆盖旧图；回复只给结果位置和必要的下一步。
输入与使用边界
data.csv
输入格式、单位和条件见 README 与 metadata.json。示例是合成数据，不能用于论文实验结果。
Invented intercalation half-cell response at 25 °C, 2.8–4.4 V vs Li/Li+; 0.1, 0.2, 0.5, 1 mV/s. Analytic visual model, not measured kinetics.
示例的模型与依据
按声明的教学模型生成。参数为自设，引用支持公式或测试方法，不是从论文复制的实测数字。
计算关系
- v follows an ordered 2.8→4.4→2.8 V triangular sweep
- g(v;mu,s)=exp(-0.5*((v-mu)/s)^2); amplitude=0.7*sqrt(scan_rate_mV_s)
- i_forward=(amplitude*g(v;3.90+0.035*log10(rate/0.1),0.10)+0.015*rate)*sin(pi*(v-2.8)/1.6)^2
- i_reverse=(-0.91*amplitude*g(v;3.66-0.025*log10(rate/0.1),0.115)-0.015*rate)*same_gate
使用边界
- No reversible-couple kinetic fit, diffusion coefficient, active concentration or charge-balance inference.
- A sqrt(rate) amplitude trend alone does not establish diffusion control.
模型来源
- Gamry: cyclic voltammetry
Triangular acquisition order and the square-root scan-rate trend, not these phenomenological peak shapes.
- NIST e-Handbook: normal distribution
The Gaussian mathematical line shape only; no material peak assignment or numeric data.
相关资源
来源与引用
原创合成示例，数据与本版源码包含在绘图包内；未使用论文数据或原图
VoltPeer. 循环伏安 CV. Synthetic teaching delivery, version 1.6.0; data generator 1.6.BIB ↓ RIS ↓
VoltPeer maintainers · v1.6.0 · MIT
文件、校验与检查状态
文件和格式已检查；模型测试范围见适配说明。格式检查不代表科学审核。
alignment.json ↓data.csv ↓figure.pdf ↓figure.png ↓figure.svg ↓metadata.json ↓render-report.json ↓BRF-demo-cyclic_voltammetry.zip ↓cyclic_voltammetry.bib ↓cyclic_voltammetry.ris ↓
assets/showcase/cyclic_voltammetry/alignment.json e1be367eb6d59b1d01d2384c1eedb23af33cd4a8e0e3a2c03662daea72db1e99 assets/showcase/cyclic_voltammetry/data.csv c331f0af98c4d8cfa2e443fdba363ee5bcc4319daec99633ea160daf8b131ed9 assets/showcase/cyclic_voltammetry/figure.pdf e6083b6d5c6647903f6dd848916d42305aebe6f266ff6ae8d6ddde5d56319b94 assets/showcase/cyclic_voltammetry/figure.png 623f4bb381841b0c886c8e2fdb869f2e1b6ba6185a4cc3129e9c5d035d4be146 assets/showcase/cyclic_voltammetry/figure.svg 7265cdd510d2abce3cec9009f086d0956b1a2ced679762d8890363e0a75a255a assets/showcase/cyclic_voltammetry/metadata.json fcf441b58c9c0a38c5d67c0cf92bcd9e26cc2f1ce85bb32132682d61d064023a assets/showcase/cyclic_voltammetry/render-report.json 175400d9e8ca4d0f1b2e0b0659b141fd986d0277e24e037d89977b429b602eff assets/showcase/BRF-demo-cyclic_voltammetry.zip 30bae00e2cace2afdb485cfc069313ff82c0d6e0f8297c875383773d0f1f6e78 assets/citations/cyclic_voltammetry.bib 4a7ed5694893916b15c310e957933113e67f3773686f43f4c19ada1a4b914228 assets/citations/cyclic_voltammetry.ris 0f041903b3ac44e3d97d5cfe2d7fa41eeb5d0837d42107dd1ec6130b38159a2d