峰电流与扫速平方根

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。

Design and operation of a molten salt electrochemical cell ↗

Equations 1–2 in the electrochemical procedure: Randles–Ševčík and Cottrell

ip=0.4463*n*F*A*c*sqrt(n*F*D*v/(R*T))

A sqrt(v) trend alone does not prove diffusion control in an actual porous battery electrode.

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

ip=0.4463*n*F*A*c*sqrt(n*F*D*v/(R*T))

使用边界

A sqrt(v) trend alone does not prove diffusion control in an actual porous battery electrode.

模型来源

Design and operation of a molten salt electrochemical cell
Planar diffusion equations and explicit units. The molten-salt material, temperature and experimental values are not used.

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. 峰电流与扫速平方根. 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_peak_diffusion.zip ↓paper_peak_diffusion.bib ↓paper_peak_diffusion.ris ↓

assets/showcase/paper_peak_diffusion/data.csv  78e5fc73c19d2474b7ef6d1899ff8f79803aecbec565a5fd28b38cbe9113d4cd
assets/showcase/paper_peak_diffusion/figure.pdf  a51995d5f410a51aaa7ca49281b87757c5d2c5e300933607bfe5557a739ee8e3
assets/showcase/paper_peak_diffusion/figure.png  0225657ed1fe7cc644a0323143c05721f6c4aad345a79cfd4daf784901d69d57
assets/showcase/paper_peak_diffusion/figure.svg  b8ebaa9d16244342ec0422247b3710478618972a3adf8ab2aaa7d918147152c9
assets/showcase/paper_peak_diffusion/metadata.json  b83e2b2c252f48c9172dc096bb3aceaded74b4c338da5e3bdf7553c0468af4a7
assets/showcase/paper_peak_diffusion/model.json  ac82c7ad3f5ca730ac50f4cd2c15a6eb57e2dce2adcb15669da8076a5ec21a00
assets/showcase/paper_peak_diffusion/render-report.json  6a13d5e56f9d7eacdbc3e63207457740162005c9b9ad808f53653a5bb78a9eea
assets/showcase/BRF-demo-paper_peak_diffusion.zip  7179c0586c18aef0ae6e38072c46d852ddfd4bbb1cf090656e73a74e70f7b927
assets/citations/paper_peak_diffusion.bib  bf08bfdbfe2fa889b929060949fa9a48f7395feab520b419e324c9ad7aa4ca10
assets/citations/paper_peak_diffusion.ris  7988034637dd8feb18f03bcdd3f71868b3d2362c2052e96e85bffcfcf7a6972c

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