适合冶金、电化学、电池、能源方向研究生学习交流使用。资料包含电化学动力学、金属电解等内容

可对电化学阻抗谱进行分析、电路模拟等！这个压缩包打开后有一个安装说明TXT,其实安装很简单，安装软件就在disk1文件夹中，直接点击SETUP.EXE安装即可，其它文件夹不可删除，是一些系统数据！

电化学储能系统用电池管理系统技术规范

辰华电化学工作站

栗用电沉积法在CuSO．／HzS04体系中制备镡离子电池负极集流体铜箔材料。通过扫描电镜等研究手段对电流密度、铜箔微观形貌以及电解踱组成等其 他影响材料性能的主要因素进行了探讨

此软件适用于Keithley2400系列数字源表的数据采集与测控，支持GPIB，RS232通讯，支持Win XP以上的系统。主要的功能包含：1，太阳电池测试；2；方波阶梯正弦等信号输出；3，三电极电化学CV、LSV、I-t，V-t测试；4，忆阻器测试；5，LED的IVL测试；6、锂电池的自动充放电测试；7，传感器的实时监测，等。

电化学储能电站调频与调峰控制技术规范

GB_T34133-2017 储能变流器检测技术规程、GB∕T 36276-2018 电力储能用锂离子电池、GB∕T 36548-2018 电化学储能系统接入电网测试规范、GB∕T36547-2018-电化学储能系统接入电网技术规定、GB∕T36558-2018电力系统电化学储能系统通用技术条件、GBT 34120-2017 电化学储能系统储能变流器技术规范、GBT 34131-2017 电化学储能电站用锂离子电池管理系统技术规范

微功耗有毒气体探测器概述: 该微功耗有毒气体探测器电路是使用电化学传感器的单电源、低功耗、电池供电、便携式气体探测器。本示例中使用Alphasense CO-AX一氧化碳传感器。对于检测或测量多种有毒气体浓度的仪器，电化学传感器能够提供多项优势。大多数传感器都是针对特定气体而设计，可用分辨率小于气体浓度的百万分之一(ppm)，所需工作电流极小，非常适合便携式电池供电的仪器。 图1所示电路使用双通道微功耗放大器ADA4505-2，该器件在室温下的最大输入偏置电流为2 pA，每个放大器的功耗仅为10 μA。此外，ADR291 精密、低噪声、微功耗基准电压源的功耗仅为12 μA，可建立2.5 V共模伪地基准电压。 图1. 低功耗气体探测器电路截图: ADP2503 高效率、降压/升压调节器支持两节AAA电池的单电源供电，在节能模式下的功耗仅为38 μA。 图1所示电路（不包括 AD7798 ADC）的总功耗在正常条件下（未探测到气体）约为110 μA，在最差条件下（探测到2000 ppm CO）约为460 μA。AD7798工作时的功耗约为180 μA（G = 1，缓冲模式），节能模式下仅为1 μA。 由于电路功耗极低，两节AAA电池便可提供合适的电源。当连接到ADC和微控制器或者内置ADC的微控制器时，电池寿命可从6个月以上到一年以上不等。 电化学传感器的工作原理: 允许气体通过薄膜扩散到传感器内，并与工作电极(WE)相互作用。传感器参考电极(RE)提供反馈，以便通过改变反电极(CE)上的电压保持WE引脚的恒定电位。WE引脚上的电流方向取决于发生的反应是氧化还是还原。在一氧化碳情况下发生的是氧化；因此，电流会流入工作电极，这要求反电极相对于工作电极处于负电压（通常为300 mV至400 mV）。驱动CE引脚的运算放大器相对于 VREF 应具有±1 V的输出电压范围，以便为不同类型的传感器（Alphasense应用笔记AAN-105-03，设计恒电位电路，Alphasense公司）提供充足裕量。 简化电化学传感器电路截图: 流入WE引脚的电流对于每ppm气体浓度低于100 nA；因此将此电流转换为输出电压需要具有极低输入偏置电流的跨阻放大器。ADA4505-2运算放大器在室温下具有最大输入偏置电流为2 pA的CMOS输入，因此很适合这种应用。 2.5 V ADR291为电路建立伪地基准电压，因此支持单电源供电同时消耗极低的静态电流。 放大器U2-A从CE引脚吸取足够的电流，以便在传感器的WE和RE引脚间保持0 V电位。RE引脚连接到U2-A的反相输入；因此其中无电流流动。这意味着电流从WE引脚流出，随气体浓度呈现线性变化。跨阻放大器U2-B将传感器电流转换为与气体浓度成正比的电压。 此电路笔记选择的传感器是Alphasense CO-AX一氧化碳传感器。表1显示与此常见类型的一氧化碳传感器相关的典型规格。 警告:一氧化碳是有毒气体，一旦浓度高于250 ppm便有危险；测试本电路时应格外小心。

bayes_drt bayes_drt是一个Python软件包，用于反转电化学阻抗谱（EIS）数据以获得弛豫时间（DRT）的分布和/或扩散时间（DDT）的分布。 bayes_drt实现了分层的贝叶斯模型，以提供经过精确校准的DRT或DDT估计，而无需进行临时调整。 该软件包提供了两种方法来求解模型： 汉密尔顿蒙特卡洛（HMC）采样以估计后验分布，同时提供分布的点估计和可信区间 L-BFGS优化可最大化后验概率，从而提供分布的最大后验（MAP）点估计 使用这些方法，还可以执行多分布反演，例如同时安装DRT和DDT。 这是一项实验性功能，需要进行一些手动调整。 有关示例，请参见教程。 该软件包还提供了普通的和超参数的岭回归方法，这可能对比较或获得分布的初始估计很有用。 超参数岭回归方法是Ciucci和Chen（ ）开发并由Effat和Ciucci（ ）扩展的方法的实现。 ）。