Cottrell方程推导

平板电极电势阶跃扩散电流的严格推导

1. 控制方程建立

1.1 基本假设

  • 一维半无限扩散体系(x≥0x \geq 0x0
  • 氧化还原电对:O+ne−⇌RO + ne^- \rightleftharpoons RO+neR
  • 初始条件:
    cO(x,0)=c∗,cR(x,0)=0 c_O(x,0) = c^*,\quad c_R(x,0) = 0 cO(x,0)=c,cR(x,0)=0
  • 边界条件:
    cO(∞,t)=c∗,cR(∞,t)=0 c_O(\infty,t) = c^*,\quad c_R(\infty,t) = 0 cO(,t)=c,cR(,t)=0

1.2 Fick第二定律

∂cO∂t=DO∂2cO∂x2(1)∂cR∂t=DR∂2cR∂x2(2) \frac{\partial c_O}{\partial t} = D_O \frac{\partial^2 c_O}{\partial x^2} \quad (1) \\ \frac{\partial c_R}{\partial t} = D_R \frac{\partial^2 c_R}{\partial x^2} \quad (2) tcO=DOx22cO(1)tcR=DRx22cR(2)

2. Laplace变换求解

2.1 变换后方程

定义变换:
L{c(x,t)}=c^(x,s) \mathcal{L}\{c(x,t)\} = \hat{c}(x,s) L{c(x,t)}=c^(x,s)

得到:
sc^O−c∗=DOd2c^Odx2(3)sc^R=DRd2c^Rdx2(4) s\hat{c}_O - c^* = D_O \frac{d^2\hat{c}_O}{dx^2} \quad (3) \\ s\hat{c}_R = D_R \frac{d^2\hat{c}_R}{dx^2} \quad (4) sc^Oc=DOdx2d2c^O(3)sc^R=DRdx2d2c^R(4)

2.2 通解形式

c^O(x,s)=c∗s+A(s)e−xs/DO(5)c^R(x,s)=B(s)e−xs/DR(6) \hat{c}_O(x,s) = \frac{c^*}{s} + A(s)e^{-x\sqrt{s/D_O}} \quad (5) \\ \hat{c}_R(x,s) = B(s)e^{-x\sqrt{s/D_R}} \quad (6) c^O(x,s)=sc+A(s)exs/DO(5)c^R(x,s)=B(s)exs/DR(6)

2.3 边界条件处理

(1) 流量平衡:

DOdc^Odx∣x=0+DRdc^Rdx∣x=0=0 D_O \left.\frac{d\hat{c}_O}{dx}\right|_{x=0} + D_R \left.\frac{d\hat{c}_R}{dx}\right|_{x=0} = 0 DOdxdc^Ox=0+DRdxdc^Rx=0=0

(2) Nernst条件:

c^O(0,s)c^R(0,s)=θ=exp⁡[nFRT(Ef−E∘)] \frac{\hat{c}_O(0,s)}{\hat{c}_R(0,s)} = \theta = \exp\left[\frac{nF}{RT}(E_f - E^\circ)\right] c^R(0,s)c^O(0,s)=θ=exp[RTnF(EfE)]

3. 电流密度推导

3.1 表面流量计算

i^(s)=nFDOdc^Odx∣x=0=−nFDOA(s)sDO \hat{i}(s) = nFD_O \left.\frac{d\hat{c}_O}{dx}\right|_{x=0} = -nFD_O A(s)\sqrt{\frac{s}{D_O}} i^(s)=nFDOdxdc^Ox=0=nFDOA(s)DOs

3.2 系数求解

联立方程解得:
A(s)=−c∗s(1+1θDODR)−1 A(s) = -\frac{c^*}{s}\left(1 + \frac{1}{\theta}\sqrt{\frac{D_O}{D_R}}\right)^{-1} A(s)=sc(1+θ1DRDO)1

3.3 Laplace逆变换

利用变换对:
L−1{1s}=1πt \mathcal{L}^{-1}\left\{\frac{1}{\sqrt{s}}\right\} = \frac{1}{\sqrt{\pi t}} L1{s1}=πt1

得到Cottrell方程:
i(t)=nFc∗DOπt(1+1θDODR)−1 i(t) = \frac{nFc^*\sqrt{D_O}}{\sqrt{\pi t}} \left(1 + \frac{1}{\theta}\sqrt{\frac{D_O}{D_R}}\right)^{-1} i(t)=πtnFcDO(1+θ1DRDO)1

4. 特例分析

4.1 完全还原(θ→∞\theta \to \inftyθ

i(t)=nFc∗DOπt i(t) = nFc^*\sqrt{\frac{D_O}{\pi t}} i(t)=nFcπtDO

4.2 等扩散系数(DO=DRD_O = D_RDO=DR

i(t)=nFc∗DOπt⋅θ1+θ i(t) = \frac{nFc^*\sqrt{D_O}}{\sqrt{\pi t}} \cdot \frac{\theta}{1+\theta} i(t)=πtnFcDO1+θθ

5. 数学验证

5.1 量纲分析

[i]=C⋅mol−1⋅mol⋅cm−3⋅cm2⋅s−1/2s1/2=A⋅cm−2 [i] = \frac{C\cdot mol^{-1} \cdot mol\cdot cm^{-3} \cdot cm^2\cdot s^{-1/2}}{s^{1/2}} = A\cdot cm^{-2} [i]=s1/2Cmol1molcm3cm2s1/2=Acm2

5.2 极限行为

  • t→0+t\to 0^+t0+i(t)→∞i(t) \to \inftyi(t)
  • t→∞t\to \inftyti(t)→0i(t) \to 0i(t)0

6.参数影响分析

参数变化对电流的影响对浓度分布的影响物理机制说明
c*线性增大
i ∝ c*
各位置浓度幅值同比增加本体浓度增加直接提升电流
D_O ↑平方根增大
i ∝ √D_O
浓度梯度区域扩展加快传质速率提升
θ ↑
(电势负移)
渐近趋近极限值电极表面[O]降低,[R]升高Nernst平衡移动导致

附录:关键公式

公式说明
erfc(x)=1−erf(x)\text{erfc}(x) = 1-\text{erf}(x)erfc(x)=1erf(x)互补误差函数
L{t−1/2}=π/s\mathcal{L}\{t^{-1/2}\} = \sqrt{\pi/s}L{t1/2}=π/sLaplace变换对
采用PyQt5框架与Python编程语言构建图书信息管理平台 本项目基于Python编程环境,结合PyQt5图形界面开发库,设计实现了一套完整的图书信息管理解决方案。该系统主要面向图书馆、书店等机构的日常运营需求,通过模块化设计实现了图书信息的标准化管理流程。 系统架构采用典型的三层设计模式,包含数据存储层、业务逻辑层和用户界面层。数据持久化方案支持SQLite轻量级数据库与MySQL企业级数据库的双重配置选项,通过统一的数据库操作接口实现数据存取隔离。在数据建模方面,设计了包含图书基本信息、读者档案、借阅记录等核心数据实体,各实体间通过主外键约束建立关联关系。 核心功能模块包含六大子系统: 1. 图书编目管理:支持国际标准书号、中国图书馆分类法等专业元数据的规范化著录,提供批量导入与单条录入两种数据采集方式 2. 库存动态监控:实时追踪在架数量、借出状态、预约队列等流通指标,设置库存预警阈值自动提醒补货 3. 读者服务管理:建立完整的读者信用评价体系,记录借阅历史与违规行为,实施差异化借阅权限管理 4. 流通业务处理:涵盖借书登记、归还处理、续借申请、逾期计算等标准业务流程,支持射频识别技术设备集成 5. 统计报表生成:按日/月/年周期自动生成流通统计、热门图书排行、读者活跃度等多维度分析图表 6. 系统维护配置:提供用户权限分级管理、数据备份恢复、操作日志审计等管理功能 在技术实现层面,界面设计遵循Material Design设计规范,采用QSS样式表实现视觉定制化。通过信号槽机制实现前后端数据双向绑定,运用多线程处理技术保障界面响应流畅度。数据验证机制包含前端格式校验与后端业务规则双重保障,关键操作均设有二次确认流程。 该系统适用于中小型图书管理场景,通过可扩展的插件架构支持功能模块的灵活组合。开发过程中特别注重代码的可维护性,采用面向对象编程范式实现高内聚低耦合的组件设计,为后续功能迭代奠定技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
### 广东工业大学电子电工实验报告中的伏安特性曲线数据分析 #### 1. 伏安特性的基本概念 伏安特性描述的是电气元件或器件两端电压与其流过电流之间的关系。这种特性可以通过绘制伏安特性曲线来直观表示[^1]。例如,在电化学领域,当电极电压发生突变时,电流随时间的变化遵循特定规律,这被称为Cottrell方程所描述的现象。 #### 2. Cottrell 方程及其意义 在电化学研究中,如果突然改变电位,则产生的瞬态响应可以用Cottrell方程解释。该方程表明电流密度 \(i\) 随着 \(\sqrt{t}\) 减少而减少,其中\(t\) 是施加新电势后的时间间隔。因此,通过对不同时间段内的电流采样可以推断出扩散系数等相关物理量的信息。 #### 3. 数据拟合与误差估计 针对实际测量所得的数据点进行回归分析是非常重要的一步。假设已知某直线模型形式为 y=ax+b ,则可通过最小二乘法求得最佳拟合参数a 和b 。同时还需要考虑不确定性因素的影响,如上述提到的应用计算机测量电阻伏安特性案例里给出了斜率的标准偏差值\[U_a=9.203508E-03\][^3]。 #### 4. 结果解读及应用价值 从实验获得的结果能够反映材料内部结构特征以及外部条件对其行为模式的作用机制。例如,对于半导体器件而言,其正向偏置下的伏安特性反映了PN结的工作状态;而在反向偏压条件下观察到的小幅漏泄现象即所谓的“反向饱和电流”,此数值越低说明器件质量越高[^2]。 ```python import numpy as np from scipy.optimize import curve_fit def cottrell(t, A): return A / np.sqrt(t) # Example data points (time vs current density) times = np.array([0.1, 0.2, 0.3]) currents = np.array([0.01, 0.007, 0.005]) popt, pcov = curve_fit(cottrell, times, currents) print(f"Fitted parameter A: {popt[0]}") ``` 以上代码片段展示了如何利用Python库`scipy`实现基于Cottrell公式的非线性最小二乘拟合过程。 ---
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