理想自扩散与电导
论文图型参考 · 原创模型演示。
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。
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。
Ionic conductivity / transference-number sections
σNE=F² c (D+ + D−)/(R T), monovalent ideal salt 1 S/m = 10 mS/cm
Uncorrelated ideal limit; concentration-independent D is a teaching assumption. Actual concentrated electrolytes include cross-correlations and cannot be assigned this conductivity from MSD alone.
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
- σNE=F² c (D+ + D−)/(R T), monovalent ideal salt
- 1 S/m = 10 mS/cm
使用边界
- Uncorrelated ideal limit; concentration-independent D is a teaching assumption. Actual concentrated electrolytes include cross-correlations and cannot be assigned this conductivity from MSD alone.
模型来源
- Fundamental investigations on the ionic transport and thermodynamic properties of non-aqueous potassium-ion electrolytes
Distinguish conductivity, self-diffusion and collective transport; ideal equations have restricted scope.
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. 理想自扩散与电导. 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。
assets/showcase/paper_nernst_einstein/data.csv 2a5fe9287143f2fcd20122a6a67ec25c535f1b7c5505cd2c7be89aa1f11ee8c9 assets/showcase/paper_nernst_einstein/figure.pdf b875711085c3d942bd24a6759d51eacc6c57d3de41f1cff498846146ac2e1d31 assets/showcase/paper_nernst_einstein/figure.png b2042041acb1de820d2be670200e464d0f1eb87e08b56de09f12c74d18c072f7 assets/showcase/paper_nernst_einstein/figure.svg 0c1c1f3d11d86eab9353fb1359fa707ff24bb32de114eb77fe2e798ad9e14400 assets/showcase/paper_nernst_einstein/metadata.json 18037706a479efd8fba08c43c97872fcd2270950d2cefbd856fbeb23a6ef1181 assets/showcase/paper_nernst_einstein/model.json 42478bf978cfd65d889e48076f487656d27425c42a351d0be7fd26782d9f7b81 assets/showcase/paper_nernst_einstein/render-report.json eace782866b6ff6764c6a681c4264e7230f5a976949110d9eaf1826f35768e0d assets/showcase/BRF-demo-paper_nernst_einstein.zip dec3e5d31fee67dfc784366c23c7b743582232df904b14feefd4462487486011 assets/citations/paper_nernst_einstein.bib 5fee5aa34394c4ff243351999a8c32146ca6c819cba17acb1b8b1f9b7b0b34e5 assets/citations/paper_nernst_einstein.ris 8cc6e5bd7b517d308598d04b41211eecc21b6daf380a2c77b76e8d405b142b7e