谱线、组分与残差

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。

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。

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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。

Dipole-dipole interaction-induced dense primitive solid-electrolyte interphase for high-power Ah-level anode-free sodium metal batteries ↗

Figure 2c, f–i; Figure 3b, d

S=Σ Gaussian components + declared baseline; residual=S−model

This is a known forward sum with zero residual, not a successful experimental fit or identification of chemical species.

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

S=Σ Gaussian components + declared baseline; residual=S−model

使用边界

This is a known forward sum with zero residual, not a successful experimental fit or identification of chemical species.

模型来源

Dipole-dipole interaction-induced dense primitive solid-electrolyte interphase for high-power Ah-level anode-free sodium metal batteries
Spectral, radial, temperature-conductivity and MSD plot forms; not this paper’s parameters.

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. 谱线、组分与残差. 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_raman_components.zip ↓paper_raman_components.bib ↓paper_raman_components.ris ↓

assets/showcase/paper_raman_components/data.csv  d0b8364e95d2258ae7f573b9e4cd57366eae7de8f50e43d076c396172f4fac6b
assets/showcase/paper_raman_components/figure.pdf  90bf624d00c9a89077e1fa32bf1539a50b463a1e5586eca65a775fd119d735fb
assets/showcase/paper_raman_components/figure.png  5d84432d3f26ebbe9cbaf416bfb98a5b5eb35d5b254577745ac36c9286cf557c
assets/showcase/paper_raman_components/figure.svg  6025d2701fd69d59423986119c4dbcf18ed265ae70ce07d50ac567910a9982e1
assets/showcase/paper_raman_components/metadata.json  46e3f28cbc8618ac953517f33b42476fa3c4dc69d836e7da27cc7b8f0e8f2c90
assets/showcase/paper_raman_components/model.json  7dd70dda124481489250e9457380efe71e815b9f05e9269644a8fc71a7b8fe7a
assets/showcase/paper_raman_components/render-report.json  e0820055a5de4a1a9362042dd222d76477503044d9892fd9fe2c4cefad1e3b0a
assets/showcase/BRF-demo-paper_raman_components.zip  75bbbb694e83c452f9107e37d0d0cbf560a5726193e66d9f7cebd2421ec14586
assets/citations/paper_raman_components.bib  9482e8be457886dae47a72020680409c1ad6551fbafdbfc0fe9e6fe6887f6fae
assets/citations/paper_raman_components.ris  ea098a8031e7bd8db86acee144eb86dfc7064e3165deaac2140f90585f7690f9

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