单时间常数阻抗

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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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。

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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. 单时间常数阻抗. 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_rc.zip ↓paper_eis_rc.bib ↓paper_eis_rc.ris ↓

assets/showcase/paper_eis_rc/data.csv  2a4a117932b38b182e1a796d6c2adc759e61f28d691632690f7e56dece41ef8f
assets/showcase/paper_eis_rc/figure.pdf  86b93476b19709e937a59ce1f55024a3ecb8fcfd3a9fa35210337113086b7b0c
assets/showcase/paper_eis_rc/figure.png  2107c3cca132d06230953da8bf3a54ff7446d277acd4cf212a356ca4d8d6ba09
assets/showcase/paper_eis_rc/figure.svg  70f026b4e6b2ce7bdc3ad462c4380c6bee32986e28870170596df91f232ff5ba
assets/showcase/paper_eis_rc/metadata.json  2c6aa2455dcd18ae1ea6ea6fdc274e13254678623e286ac9f8e195be596fe431
assets/showcase/paper_eis_rc/model.json  8abe3cf92baa7365006b626779067176f582c6dc84604a1679e41d1f0860bf74
assets/showcase/paper_eis_rc/render-report.json  b1b0f1b1cd9b5f0af530d6226b5847579edeac87cc24cd0100b8f7615e41c3bb
assets/showcase/BRF-demo-paper_eis_rc.zip  e3e548b6f153fadb07b68356c5d8745e84eabcb8c5801b8ff25baa4a9082f8bf
assets/citations/paper_eis_rc.bib  1d3a6e356fce20696ea8828a704f2f11d46f3d20a17a46c0ff84a3601b580795
assets/citations/paper_eis_rc.ris  e8a91da5b73eb155ce6e39b14a41da2c9e1bd099b7a4baf1640a54bd4621f2b4

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