弛豫分布与同源阻抗

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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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。

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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(ω)=Rs+∫γ(lnτ)/(1+jωτ)dlnτ
∫γdlnτ=polarisation resistance

This is forward integration of a declared DRT, not a fitted or recovered DRT. Peaks are not named as physical mechanisms.

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(ω)=Rs+∫γ(lnτ)/(1+jωτ)dlnτ
∫γdlnτ=polarisation resistance

使用边界

This is forward integration of a declared DRT, not a fitted or recovered DRT. Peaks are not named as physical mechanisms.

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. 弛豫分布与同源阻抗. 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_relaxation.zip ↓paper_eis_relaxation.bib ↓paper_eis_relaxation.ris ↓

assets/showcase/paper_eis_relaxation/data.csv  3eac372e453a4d2dae03069d1a2234405c5296a05eb2f62f62555320e8649d67
assets/showcase/paper_eis_relaxation/figure.pdf  ed4701694a7796a68e0e528205c0b91b0867db405ef7b78e2c4a3a28ecc67f97
assets/showcase/paper_eis_relaxation/figure.png  5071cffd05d206124f40d2ab75378d2e1a78de1a114b169fceb051daee2703a0
assets/showcase/paper_eis_relaxation/figure.svg  c598a1d5fbb95ba018f3f4ecc074e0416e562c8b0904cdb01db35c92114bf0ee
assets/showcase/paper_eis_relaxation/metadata.json  19bb97f49629938b4f3a87c19b58f1eda3d7b71c0dcacee6d451457a6f7f528a
assets/showcase/paper_eis_relaxation/model.json  4ed9b13401b21939642a21f6ec239e21b8e0208bcd9b44efd217ab4fdca4a4b1
assets/showcase/paper_eis_relaxation/render-report.json  094d2cee3e8f328cfc3993818df22bbfe649ec3f82e1c25d22cc89d2963c4766
assets/showcase/BRF-demo-paper_eis_relaxation.zip  5aeb10c8b0534017b6981fd00c020bb710e276797ec7eb572119ca47911aa986
assets/citations/paper_eis_relaxation.bib  399b4e76720c6f35e71bee48f9fcc3c91cbc7b9709c1b4e4708b9d5bf42c2d8e
assets/citations/paper_eis_relaxation.ris  d5417a5ba0212233ee84808f8cb9802e0e114cc7f9040fdc0d87f0b24ce67405

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