App简介 📖

本App可以用于处理分析电化学测试数据，包括：

• 循环测试数据 [流程样例]
  • CCCV充放电测试数据检查、电信号绘图、汇总变量绘图
  • 增量容量分析（ICA）、差分电压分析（DVA）绘图、比较与峰值提取
• 暂态测试数据 [流程样例]
  • 恒电流间歇滴定技术（GITT）数据处理 、绘图与扩散系数计算
• 稳态测试数据 [流程样例]
  • 循环伏安法（CV）、线性扫描伏安法（LSV）、恒电流法（CA）、恒电位法（CP）数据处理、绘图与分析
  • Tafel分析、斜率计算
• 准稳态测试数据 [流程样例]
  • 等效电路模型拟合电化学阻抗谱（EIS）
  • 电化学阻抗谱弛豫时间分布（DRT）分析

致谢

我们要特别感谢cellpy的作者，挪威IFE的研究团队；fuelcell的开发者；impedamce.py的开发者以及DRTtools的作者，德国拜罗伊特大学Francesco Ciucci教授（原港科大）的研究团队。为了让Bohirum的用户可以更方便地访问和使用这些强大的工具,我们将它带到Bohrium平台。我们欢迎并感谢社区的贡献和反馈。如果你有任何问题、建议或想参与贡献,请访问原作者的GitHub仓库。

最佳实践 🚀

通过本App，您可以对电化学测试数据进行可视化分析，包括电压-电流曲线、电压-容量曲线、增量容量曲线等。以及进行 一些数据处理，如峰值提取、扩散系数计算等。对于不同的电化学测试数据，您可以选择不同的处理方法，以获得更好的分析结果。 比如，对于电化学阻抗谱数据，您可以选择不同的等效电路模型进行拟合，或者进行DRT分析，以获得更多的电化学信息。

对于各个模块的使用方法及案例数据，请参考以下链接：

• 循环测试数据分析
• 暂态测试数据分析
• 稳态测试数据分析
• 准稳态测试数据分析

参考文献

1. https://github.com/ciuccislab/pyDRTtools

2. Ciucci, F. (2020). The Gaussian process Hilbert transform (GP-HT): Testing the Consistency of electrochemical impedance spectroscopy data. Journal of The Electrochemical Society, 167, 12, 126503. https://doi.org/10.1149/1945-7111/aba937

3. Liu, J., Wan, T. H., & Ciucci, F. (2020).A Bayesian view on the Hilbert transform and the Kramers-Kronig transform of electrochemical impedance data: Probabilistic estimates and quality scores. Electrochimica Acta, 357, 136864. https://doi.org/10.1016/j.electacta.2020.136864

4. Ciucci, F. (2019). Modeling electrochemical impedance spectroscopy. Current Opinion in Electrochemistry, 13, 132-139. doi.org/10.1016/j.coelec.2018.12.003

5. Saccoccio, M., Wan, T. H., Chen, C., & Ciucci, F. (2014). Optimal regularization in distribution of relaxation times applied to electrochemical impedance spectroscopy: ridge and lasso regression methods-a theoretical and experimental study. Electrochimica Acta, 147, 470-482. doi.org/10.1016/j.electacta.2014.09.058

6. Wan, T. H., Saccoccio, M., Chen, C., & Ciucci, F. (2015). Influence of the discretization methods on the distribution of relaxation times deconvolution: implementing radial basis functions with DRTtools. Electrochimica Acta, 184, 483-499. doi.org/10.1016/j.electacta.2015.09.097

7. Wind J., Ulvestad A., Abdelhamid M., Mæhlen J.P. (2024). Cellpy – an open-source library for processing and analysis of battery testing data. Journal of Open Source Software, 9(97), 6236.

8. Murbach, M. D., Gerwe, B., Dawson-Elli, N., & Tsui, L. (2020). impedance.py: A Python package for electrochemical impedance analysis. Journal of Open Source Software, 5(52), 2349. https://doi.org/10.21105/joss.02349

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