生物化学笔记:电阻抗基础+电化学阻抗谱EIS+电化学系统频率响应分析

  • 视频教程地址

引言

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

方法介绍

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

  • 稳定:撤去扰动会到原始状态,反之不稳定,还有近似稳定的

在这里插入图片描述

阻抗谱图形(Nyquist和Bode图)

  • 阻抗谱图形是用于分析电化学系统和材料的工具,主要有两种类型:Nyquist图和Bode图。它们在电化学、化学传感器、电池和腐蚀研究等领域中得到广泛应用。下边的章节会有详细的介绍。
    在这里插入图片描述

电学中的原件和阻抗

  • 阻抗通常用复数表示(这是一个二维表示),包括实部(用来表示电阻成分,对幅值的影响)和虚部(用来表示电感或电容成分,对象为的影响)。

1. 电阻(Resistor,同频同相)

  • 电阻是电路中最简单的元件之一,它的主要特性是阻碍电流通过的能力。在交流电路中,电阻的阻抗大小与频率无关,为实数值(复阻抗的虚部为零)。

在这里插入图片描述

2. 电感(Inductor,同频不同相电压前90°)

  • 电感存储磁场能量,并在电路中通过变化的电流响应变化的电压。在交流电路中,电感的阻抗大小与频率成正比,即随着频率增加而增大。其阻抗为正虚数,虚部随频率增加而增加。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

  • 𝑗𝜔𝐿表示电感的阻抗,其中 𝑗表示电感产生的相位90偏移,j为正向旋转变换,这是因为 R = U I R=\frac{U}{I} R=IU,电感在电流变化大时电压大,电压的sin曲线从最高处向下落。

3. 电容(Capacitor,同频不同相电流超前90°)

  • 电容存储电荷,并在电路中通过充放电的方式响应变化的电压。在交流电路中,电容的阻抗大小与频率成反比,即随着频率增加而减小。其阻抗为负虚数,虚部随频率增加而增加。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

复阻抗(Impedance)

  • 复数形式的阻抗可以用来描述电路对不同频率的响应特性。它的大小和相位角度反映了电路中电阻、电容和电感元件的相对贡献,以及它们在电路中的相互作用。
    在这里插入图片描述

电池等效电路

在这里插入图片描述

1. Nyquist图(奈奎斯特图)

  • Nyquist图是一种由实部和虚部表示的复平面图形,通常用于描述电化学系统的交流阻抗特性。以下是Nyquist图的理想示例:

在这里插入图片描述

  • 坐标系统:Nyquist图的横轴表示实部(电阻)纵轴表示虚部(电容或电感的阻抗成分)。(上图的理想情况下,电阻部分就是 R L R_L RL,电容部分阻抗会根据即随着频率增加而减小)

2. Bode图

  • Bode图是用于描述线性系统频率响应的图形,通常包括振幅响应曲线和相位响应曲线,它对于分析系统的频率依赖性非常有用。以下是理想的Bode图(很线性)的示例:

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

应用和比较

  • Nyquist图适用于电化学系统的频率响应分析,特别是在研究界面电荷转移过程和电解质电解质界面时非常有用。

  • Bode图更适合于通用的频率响应分析,例如在控制系统工程中对滤波器、放大器和传感器的设计和分析中经常使用。

R L R_L RL溶液电阻可以忽略的情况

  • 只有极化电阻和电容,且为并联关系(用导纳【电阻的倒数】方式描述得出阻抗),
  • 下边的第一个公式乱码的,可以忽略

在这里插入图片描述

  • 半圆特征:系统中一定会有电容和电阻并联的情况的(但是一般没有电感),所以会有Nyquist的半圆特征(左侧是频率趋向于无穷大 ω → ∞ \omega \rightarrow \infty ω,右侧趋向于零 ω → 0 \omega \rightarrow 0 ω0

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

R L R_L RL溶液电阻不可以忽略的情况

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

  • 另一个曲线是相位角

在这里插入图片描述

电化学计划和浓度激化同时存在(现在可以用计算机求解)

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

扩散阻抗

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

  • 注意,各个厂商可能设置不同

计算机模拟计算

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

传统方法的局限和未来发展

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/370275.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Drools开源业务规则引擎(三)- 事件模型(Event Model)

文章目录 Drools开源业务规则引擎(三)- 事件模型(Event Model)1.org.kie.api.event2.RuleRuntimeEventManager3.RuleRuntimeEventListener接口说明示例规则文件规则执行日志输出 4.AgentaEventListener接口说明示例监听器实现类My…

Java 7新特性深度解析:提升效率与功能

文章目录 Java 7新特性深度解析:提升效率与功能一、Switch中添加对String类型的支持二、数字字面量的改进三、异常处理(捕获多个异常)四、增强泛型推断五、NIO2.0(AIO)新IO的支持六、SR292与InvokeDynamic七、Path接口…

WordPress网站添加插件和主题时潜在危险分析

WordPress 最初只是一个简单的博客软件,现在据估计为全球前 1000 万个网站中的 30% 提供支持。WordPress受欢迎的因素之一是可以轻松创建插件和主题来扩展它并提供比默认设置更多的功能。 目前,WordPress 网站列出了 56,000 多个插件以及数千个主题。插件…

DatawhaleAI夏令营2024 Task2

#AI夏令营 #Datawhale #夏令营 赛题解析一、Baseline详解1.1 环境配置1.2 数据处理任务理解2.3 prompt设计2.4 数据抽取 二、完整代码总结 赛题解析 赛事背景 在数字化时代,企业积累了大量对话数据,这些数据不仅是交流记录,还隐藏着宝贵的信…

python读取csv出错怎么解决

Python用pandas的read_csv函数读取csv文件。 首先,导入pandas包后,直接用read_csv函数读取报错OSError,如下: 解决方案是加上参数:enginepython。 运行之后没有报错,正在我欣喜之余,输出一下d…

linux 服务器数据备份 和 mysql 数据迁移

查看域名ip 查看程序所处文件位置 list open files 1、 lsof -i :port 查看端口获取进程 pid 2、lsof -i pid 1、scp 下载服务器文件到本地 security copy protocol 2、导出服务器 mysql 数据库(表)到本地 mysqldump是MySQL自带的一个实用程序&…

CentOS 7.9 停止维护(2024-6-30)后可用在线yum源 —— 筑梦之路

众所周知,centos 7 在2024年6月30日,生命周期结束,官方不再进行支持维护,而很多环境一时之间无法完全更新替换操作系统,因此对于yum源还是需要的,特别是对于互联网环境来说,在线yum源使用方便很…

207 课程表

题目 你这个学期必须选修 numCourses 门课程,记为 0 到 numCourses - 1 。 在选修某些课程之前需要一些先修课程。 先修课程按数组 prerequisites 给出,其中 prerequisites[i] [ai, bi] ,表示如果要学习课程 ai 则 必须 先学习课程 bi 。 …

Qt5.9.9 关于界面拖动导致QModbusRTU(QModbusTCP没有测试过)离线的问题

问题锁定 参考网友的思路: Qt5.9 Modbus request timeout 0x5异常解决 网友认为是Qt的bug, 我也认同;网友认为可以更新模块, 我也认同, 我也编译了Qt5.15.0的code并成功安装到Qt5.9.9中进行使用,界面拖…

51单片机嵌入式开发:3、STC89C52操作8八段式数码管原理

提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 STC89C52操作8八段式数码管原理 1 8位数码管介绍1.1 8位数码管概述1.2 8位数码管原理1.3 应用场景 2 原理图图解2.1 74HC573原理2.2 74HC138原理2.3 数码管原理 3 数码管程序…

树模型详解2-GBDT算法

与adaboost一样,GBDT也是采用前向分步算法,只是它会用决策树cart算法作为基学习器,因此先要从分类树和回归树讲起 决策树-提升树-梯度提升树 决策树cart算法 回归树:叶子结点的值是所有样本落在该叶子结点的平均值 如何构建&a…

【绿色版】Mysql下载、安装、配置与使用(保姆级教程)

大家都知道,Mysql安装版的卸载过程非常繁琐,而且卸载不干净会出现许多问题,很容易让大家陷入重装系统的窘境。基于此,博主今天给大家分享绿色版Mysql的安装、配置与使用。 目录 一、Mysql安装、配置与使用 1、下载解压 2、创建…

zabbix 配置钉钉告警

1.申请一个钉钉企业版 2.群内申请一个机器人 下载电脑版钉钉,登录后,在要接收群消息的群里,点击右上角设置图标,下滑找到机器人,添加一个机器人,保存机器人的webhook地址 保存这里的加签字符串 保存这里的…

深度网络现代实践 - 深度前馈网络之反向传播和其他的微分算法篇

序言 反向传播(Backpropagation,简称backprop)是神经网络训练过程中最关键的技术之一,尤其在多层神经网络中广泛应用。它是一种与优化方法(如梯度下降法)结合使用的算法,用于计算网络中各参数的…

香橙派AIpro开发板评测:部署yolov5模型实现图像和视频中物体的识别

OrangePi AIpro 作为业界首款基于昇腾深度研发的AI开发板,自发布以来就引起了我的极大关注。其配备的8/20TOPS澎湃算力,堪称目前开发板市场中的顶尖性能,实在令人垂涎三尺。如此强大的板子,当然要亲自体验一番。今天非常荣幸地拿到…

Pseudo-Label : The Simple and Efficient Semi-Supervised Learning Method--论文笔记

论文笔记 资料 1.代码地址 https://github.com/iBelieveCJM/pseudo_label-pytorch 2.论文地址 3.数据集地址 论文摘要的翻译 本文提出了一种简单有效的深度神经网络半监督学习方法。基本上,所提出的网络是以有监督的方式同时使用标记数据和未标记数据来训练的…

ASCII码对照表(Matplotlib颜色对照表)

文章目录 1、简介1.1 颜色代码 2、Matplotlib库简介2.1 简介2.2 安装2.3 后端2.4 入门例子 3、Matplotlib库颜色3.1 概述3.2 颜色图的分类3.3 颜色格式表示3.4 内置颜色映射3.5 xkcd 颜色映射3.6 颜色命名表 4、Colorcet库5、颜色对照表结语 1、简介 1.1 颜色代码 颜色代码是…

2024亚太杯数学建模竞赛(B题)的全面解析

你是否在寻找数学建模比赛的突破点?数学建模进阶思路! 作为经验丰富的数学建模团队,我们将为你带来2024亚太杯数学建模竞赛(B题)的全面解析。这个解决方案包不仅包括完整的代码实现,还有详尽的建模过程和解…

数据库-MySQL 实战项目——书店图书进销存管理系统数据库设计与实现(附源码)

一、前言 该项目非常适合MySQL入门学习的小伙伴,博主提供了源码、数据和一些查询语句,供大家学习和参考,代码和表设计有什么不恰当还请各位大佬多多指点。 所需环境 MySQL可视化工具:navicat; 数据库:MySq…

MySQL:如何在已经使用的数据表中增加一个自动递增的字段

目录 一、需求 二、实现步骤 (一)数据表students (二)添加整型字段 (三)更新SID字段的值 1、使用用户定义的变量和JOIN操作 2、用SET语句和rownum变量 (1)操作方法 &#x…