过电位与电流

论文图型参考 · 原创模型演示。

合成示例 · 非实验数据

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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。

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论文依据、公式与适用范围

原创模型演示，不复现论文数据；图型参考与公式依据分别注明。

Probing process kinetics in batteries with electrochemical impedance spectroscopy ↗

Figures 1, 3, 7–8; linearised charge-transfer equation

j=j0*[exp(αnFη/RT)−exp(−(1−α)nFη/RT)]
Tafel: η=RT/(αnF)*ln(j/j0), positive high-overpotential branch only

A teaching representation cannot establish a material identity or electrochemical mechanism. Author data require verified units, conditions and model applicability.

输入与使用边界

data.csv, model.json

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。

Declared analytic parameters in scientific_basis.parameters; no experimental cell or material is assigned.

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

j=j0*[exp(αnFη/RT)−exp(−(1−α)nFη/RT)]
Tafel: η=RT/(αnF)*ln(j/j0), positive high-overpotential branch only

使用边界

A teaching representation cannot establish a material identity or electrochemical mechanism. Author data require verified units, conditions and model applicability.

模型来源

Probing process kinetics in batteries with electrochemical impedance spectroscopy
Equivalent-circuit / relaxation representations; small-signal, steady-state constraints.

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. 过电位与电流. Synthetic teaching delivery, version 1.0.0; data generator 1.0.0.

BIB ↓ RIS ↓

VoltPeer maintainers · v1.0.0 · 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。

data.csv ↓figure.pdf ↓figure.png ↓figure.svg ↓metadata.json ↓model.json ↓render-report.json ↓BRF-demo-paper_bv_transfer.zip ↓paper_bv_transfer.bib ↓paper_bv_transfer.ris ↓

assets/showcase/paper_bv_transfer/data.csv  2d84f2a6cd2b00884ea5a88128ff8c996f4e9eb62706956e7faaafb37facbddd
assets/showcase/paper_bv_transfer/figure.pdf  61633cae5ee10e830332b3a28e9291ea76158228b3a2e0620f66f7728831b6a6
assets/showcase/paper_bv_transfer/figure.png  fada6c0120f8842a80bc9b7b036e5c1008471c4c157f382555a36a4c77c77427
assets/showcase/paper_bv_transfer/figure.svg  f5d6d565a2579a7f5f59d1d227f0290396bd4d0e52958b5f089424ec2ceffb17
assets/showcase/paper_bv_transfer/metadata.json  40575763eb0ee22d082964ac3993dba2d1d260e11627be561da01546d6582ab6
assets/showcase/paper_bv_transfer/model.json  3b56b991c777a5e371130bb313b8569a78d3532115bc3d9a8140be6602468841
assets/showcase/paper_bv_transfer/render-report.json  4feaeea9948dba74369269684b4ce9b4e616553497ad6abc9f3350d05be74461
assets/showcase/BRF-demo-paper_bv_transfer.zip  a662ce5514a4882a7756f0c3d2512938adbe96208ae7606bb67ff49af3cd1765
assets/citations/paper_bv_transfer.bib  9a29bbb2b05429e8985fc3325c082be2012e08f95b1d77d8407f5a99d5322673
assets/citations/paper_bv_transfer.ris  8176df7f1fd359cd0fd1c0a2be60d8f6b9d2acd722614dc50299a0d8f89b5f33

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