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

理想自扩散与电导放大图样 ↗
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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。

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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。

Fundamental investigations on the ionic transport and thermodynamic properties of non-aqueous potassium-ion electrolytes ↗

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

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
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assets/citations/paper_nernst_einstein.ris  8cc6e5bd7b517d308598d04b41211eecc21b6daf380a2c77b76e8d405b142b7e
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