塔菲尔曲线如何分析_2020-10-16 Tafel曲线测试步骤

本文记录了一天的工作实验过程。早上电脑系统崩溃,借车运溶液等工作受阻。之后与小胡分工,回收废液、找实验板等。下午进行Tafel曲线实验,测试腐蚀电流和电位,实验改善有效。还尝试蓝点法实验,发现镀锡板划伤、酒精擦拭等对结果影响大。晚上修电脑发现硬盘坏了。

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昨晚没睡好,睡前如果不梳理一下工作,就感觉像欠潘老师很多钱。计划没有变化快,思考太多也是徒劳无功。昨晚已经跟胡连退打过招呼今早拿板,结果今天不生产T4-CA,要等明天了。今早想跟吴住宿借车的,结果接不到,到中午也没借到。早上电脑一开机,系统又崩溃了,问了好几个内行,包括我弟弟,都没人回我,此时八点钟,我太早了吗?又去镀锡产线借车运溶液,王首席、李化验都在开早会,我确实太早了。碰到刘连退也说我早,他还睡眼朦胧的说:“难怪尹部长夸你工作积极,我们开个早会都要迟到的。”

哎,早起的鸟儿没饭吃,到了九点钟一事无成。去找产线班组长,他们不睡觉的,“郝组长,我们又见面了”,我俩是老兄弟,他借我一辆三轮电摩托,还答应帮我取六桶溶液。但我要等他的手下将车用完,这也是没办法的事,这是我必须舍得这点时间。这时初中同学刘电脑回我信息了,说我要重做系统。我弟弟也回我信息了,说了一堆高深的程序。让我宽慰的不是电脑有望修好,而是终于来人救援了。

早上我与小胡兵分两路,他在实验室做废液回收,这些溶液用了两三个月,二价锡早就氧化了,倒了换新的。等我到时,他还没有抽完,我为了等他,先去仓库把实验室丢掉的板找回来,都是参观检查造的孽啊。虽然大块的基板已经被弯折的不能用了,但重要的平整镀锡实验板无点锈样品还在,这些都是凸点数少于50的珍贵样品。这让我轻松很多。

留小胡在实验室,用脱盐水刷洗设备,我带了六桶废液返回镀锡产线。产线地沟除了六价铬不能倒,什么都可以倒。每个桶用脱盐水涮了三遍,找到郝镀锡,分别装了15L碱洗液、酸洗液、陶氏电镀液、奎克电镀液、陶氏助溶剂,奎克今天水助溶,不可强求了,要等待时机再来。等我再回实验室了,王主管要收钥匙了,他们中午下班下午放假。我找刘化验拿了瓶氯化钠,预约了电化学工作站下午过来用,恒温恒湿箱要等周一了。钥匙是要还的,王主管忌讳这个,他最怕我把设备弄坏了。我问他镀锡模拟实验装置尾款的事,他给我个穆设备电话号,顺藤摸瓜吧。

下午做Tafel曲线,争取做个标准出来。配1L溶液,称35gNaCl溶解。镀锡板取2*2cm2,碱洗除油,水洗除碱,酒精除水,风干后装入测试位置。槽中倒入NaCl溶液,插入甘汞电极,CE夹铂电极,RE夹甘汞电极,S+WE夹样品,等待开路电压稳定10min。碱对甘汞是有害的,本来没有碱洗这一步,但为了去除镀锡板表面除油的影响,特设的步骤。

腐蚀电流的测试仍然使用近极化区+/-10mV~110mV的直线交叉点,测试结果比以前要好,以前的腐蚀电流高高低低,数据让人很没有信心。今天三片凸点50的镀锡板取左中右,腐蚀电流分别为0.66、0.97、0.82*10-7A,已经很稳定了,腐蚀电位-0.44、-0.47、-0.82V没有办法,反正论文上大家都不做要求。今天的实验改善十分有效!

测Tafel是很耗时间的,等小胡一个人熟练了,我就去搞蓝点法实验。并没有想象中的那么快,唯一的感觉是镀锡板划伤对测试结果影响很大。使用100ml水、1g赤血盐、3ml硝酸35%,所得蓝点模糊。使用100ml、1g赤血盐、0.5gNaCl,所得蓝点清晰。如果只用赤血盐的话,是没有蓝点的。统一使用滤纸贴合5min,凸点数50、80、130的变化不是很明显,反倒是酒精擦拭与否对测试结果影响很大。涂油是一定要擦掉的,今晚出厂去拿黄血盐,明早再试。

晚上出门顺便修一下电脑,判断是硬盘坏了,原来更新系统时不该断电。硬盘?资料!要崩溃的节奏!幸亏十一的时候只是屏幕反色,我当时已将资料转移,不然现在可以哭一鼻子了。为了安慰自己,回来的路上花二十块买了一盆海鲜,生蚝也就是牡蛎,蒸熟了带回来。小胡没带身份证出不了厂,潘老师总说他是跟屁虫,这次竟连跟屁虫也做不得了。

人一天有多少想做的事,在困难面前只能干瞪眼。好运不可求,静待时机吧!附一张电脑崩盘的照片。

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/f989b9092fc5 HttpServletRequestWrapper 是 Java Servlet API 中的一个工具类,位于 javax.servlet.http 包中,用于对 HttpServletRequest 对象进行封装,从而在 Web 应用中实现对 HTTP 请求的拦截、修改或增强等功能。通过继承该类并覆盖相关方法,开发者可以轻松地自定义请求处理逻辑,例如修改请求参数、添加请求头、记录日志等。 参数过滤:在请求到达处理器之前,可以对请求参数进行检查或修改,例如去除 URL 编码、过滤敏感信息或进行安全检查。 请求头操作:可以修改或添加请求头,比如设置自定义的 Content-Type 或添加认证信息。 请求属性扩展:在原始请求的基础上添加自定义属性,供后续处理使用。 日志记录:在处理请求前记录请求信息,如 URL、参数、请求头等,便于调试和监控。 跨域支持:通过添加 CORS 相关的响应头,允许来自不同源的请求。 HttpServletRequestWrapper 通过继承 HttpServletRequest 接口并重写其方法来实现功能。开发者可以在重写的方法中添加自定义逻辑,例如在获取参数时进行过滤,或在读取请求体时进行解密。当调用这些方法时,实际上是调用了包装器中的方法,从而实现了对原始请求的修改或增强。 以下是一个简单的示例,展示如何创建一个用于过滤请求参数的包装器: 在 doFilter 方法中,可以使用 CustomRequestWrapper 包装原始请求: 这样,每当调用 getParameterValues 方法时,都会先经过自定义的过滤逻辑。 HttpServletRequestWrapper 是 Java Web 开发中一个强大的工具,它提供了灵活的扩展性,允许开发者
### 如何处理电池循环伏安(CV)曲线菲尔(Tafel)数据分析 #### 处理CV曲线的数据分析方法 对于锂硫电池(LiSBs),循环伏安法是一种重要的电化学表征手段,用于研究材料的氧化还原行为以及反应动力学特性[^1]。 为了有效处理CV曲线数据,可以采用以下几种常用软件工具: - **OriginLab**: 提供强大的绘图功能和拟合选项,适合绘制高质量的CV曲线并提取特征参数。 - **MATLAB/Python (SciPy)**: 编程灵活性高,能够实现自定义法来解析复杂的CV信号。特别是通过编程环境可以直接读取实验文件(.csv,.txt等格式), 并利用内置函数完成去噪、基线校正和平滑化操作。 具体步骤如下所示: ```python import numpy as np from scipy import signal import matplotlib.pyplot as plt def preprocess_cv_data(voltage, current): """ 对原始CV数据进行预处理. 参数: voltage : array_like, shape(N,) 测试过程中记录下来的电压值序列. current : array_like, shape(N,) 同步测量得到电流响应. 返回: tuple of two arrays with processed data points. """ # 去除噪声 filtered_current = signal.savgol_filter(current, window_length=9, polyorder=3) return voltage, filtered_current # 加载实际测试获得的数据集 voltage_points = ... # 单位 V current_responses = ... # 单位 A 或 mA clean_voltage, clean_current = preprocess_cv_data(voltage_points, current_responses) plt.figure(figsize=(8,6)) plt.plot(clean_voltage, clean_current,'r-', label='Processed CV Curve') plt.xlabel('Voltage / V') plt.ylabel('Current Response / A') plt.title('Cyclic Voltammetry Analysis Result') plt.legend() plt.show() ``` #### Tafel 数据分析方法 Tafel斜率是从极化曲线上获取的重要参数之一,它反映了电催化过程中的速率决定步骤(RDS)。计Tafel斜率通常涉及以下几个方面的工作流程: - 使用合适的仪器设备收集阳极或阴极极化曲线- 将所得数据转换成log(i)-η形式(其中 i 表示电流密度;η表示过电势); - 应用最小二乘法或其他回归技术求解直线部分对应的斜率b; -交换电流密度io和其他相关物理量。 同样地,在此推荐使用 Python 的 `pandas` 和 `scipy.optimize.curve_fit()` 来简化这一系列工作: ```python import pandas as pd from scipy.optimize import curve_fit def tafel_equation(overpotential, log_io, b): """ 定义tafel方程式.""" return log_io + overpotential/b dataframe = pd.read_csv("path_to_tafel_data.csv") # 导入CSV文件路径 eta_values = dataframe['Overpotentials'].values # 过电势列名可能有所不同 log_i_values = np.log(dataframe['Current_Density']).values params, covariance_matrix = curve_fit(tafel_equation, eta_values, log_i_values) estimated_log_io, estimated_b = params print(f"Tafel Slope Estimate: {estimated_b:.2f} mV dec^-1") ```
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