非理想电容弧

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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你也可以用自己的话说。

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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

Z=Rs+(1/R+Q(jω)^α)^−1

Passive lumped circuit, not a unique battery mechanism. Q is a capacitance only when α=1. Finite-diffusion low-frequency limits depend on the declared boundary. The complete equal-scale Nyquist and frequency record are retained alongside any declared zoom. No Kramers–Kronig or measured-data fit is claimed.

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

Z=Rs+(1/R+Q(jω)^α)^−1

使用边界

Passive lumped circuit, not a unique battery mechanism. Q is a capacitance only when α=1. Finite-diffusion low-frequency limits depend on the declared boundary. The complete equal-scale Nyquist and frequency record are retained alongside any declared zoom. No Kramers–Kronig or measured-data fit is claimed.

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. 非理想电容弧. 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_eis_cpe.zip ↓paper_eis_cpe.bib ↓paper_eis_cpe.ris ↓

assets/showcase/paper_eis_cpe/data.csv  bf1adeb523a530af4d51328b8f2c431fbbfc800889cde81f79703f95157ace5a
assets/showcase/paper_eis_cpe/figure.pdf  22253a6faa7f93615797881ac02bd7d67c4b60a3dd076b499d365089eb205e70
assets/showcase/paper_eis_cpe/figure.png  beb7acb4edcfa6eeaf4d8c9f3851ef5c15147a047d16c6895a77af5a750f39c0
assets/showcase/paper_eis_cpe/figure.svg  fa747ff0e81ff2628bdc45bc0756415f6aa27940e6dd49efe1a7398422e5f267
assets/showcase/paper_eis_cpe/metadata.json  643f8c3118f7409b1311832eaabc342634a6f01e6e924e496a9b88c7c8d7ca7f
assets/showcase/paper_eis_cpe/model.json  f3232b5dc7abcb1898bbc00a8d13e538391baff14dba3c865770e0e175aa33bd
assets/showcase/paper_eis_cpe/render-report.json  52fac626a25155bb5b44fc2222ce4e1b6eabb66cc87d5a2fd22809143c90c223
assets/showcase/BRF-demo-paper_eis_cpe.zip  c7c864eaab1529657d803ab122270bf6655e157a916e57047981b2c0c064ec1a
assets/citations/paper_eis_cpe.bib  02091461ccf6562b60e294b9640fa7aa328da6509708108ab648112ab50ec525
assets/citations/paper_eis_cpe.ris  529ddb0288ee84441cfc893dbe2bc5a4a082ae595156985a8650c7c285771037

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