阻抗谱那些事(一)常相位角元件(CPE)

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时间:2019-07-01

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1、阻抗谱那些事(一)常相位角元件(CPE)在开始之前,先假设你已对常相位角元件(CPE)有了基本认识。它的参数,图形,还有与其它一些元件如电容(C),扩散阻抗(W)的数学关系。如果需要了解这些方面,建议去参考一些网上的资源。Gamry提供了一系列的教程,上他们的官网就可以搜索到。另外,ZView的帮助文档也是一个非常好的参考资源(即使是试用版也提供完整的帮助文档)。在这里,我想试图回答的问题是:常相位角元件(CPE)是怎么造成的?有什么物理和数学原理?怎样从CPE当中找到一些有用的信息?1.理想的极

2、化电极首先,我们来考察这样一个简单电路(ZView作图):我们可以写出它的阻抗表达式:1?=?+???但是现在,我们要考察它的导纳(Admittance)。导纳是阻抗的孪生兄弟,定义为阻抗的倒数,符号Y。在大部分的阻抗谱分析中,导纳似乎是一个非常没有存在感的量,但是它几乎和阻抗一样重要。今天的讨论就很多导纳为基础。这里说一下,为什么要讨论导纳而不是阻抗?这其实取决于等效电路。在串联关系里,阻抗是相加,而导纳是倒数相加取倒数,因此阻抗更容易分析。在并联关系里,阻抗是倒数相加取倒数,而导纳只要相加就可

3、以了。如果我们使用了顶层构架为并联电路的传输线模型,导纳谱将比阻抗谱更容易分析。等一会就会详细说明。以上的这个电路,用导纳表示就是:1?????=∙?1+????这里我们故意在上下多加了两个R,是有特别用意的。因为接下来,我要引入一个非常重要的物理量,叫“时间常数”(timeconstant),通用的符号是希腊字母τ。时间常数,顾名思义,就是个时间的量。这里,我们规定一个时间常数τ=RC。你很可能已经注意到,R和C的相乘就是一个时间的量。时间常数有两个非常重要的性质:它不随材料尺寸而变化,它会和阻

4、抗谱上的频率产生“共振”。关于第一点,不随尺寸而变化。电阻和面积成反比,而电容和面积成正比。两者相乘的时候,面积就被抵消了。甚至考虑一块均匀的偶电材料,电阻和长度成正比,而电容和长度成反比。这说明,偶电材料的时间常数只和其本身的电阻率和介电常数有关,而与它的三维无关!所以时间常数和受材料本身的性质有关联。关于第二点,时间常数都是对应阻抗谱或导纳谱里半圆最高点的频率(fm):2πfm=1/τ。这不是一个巧合,而是一个必然。阻抗谱本身就是用频率去“激发”系统的振荡。只有当频率吻合系统自身的一个时间常数

5、的时候,系统才会共振,变得“Excited”。所以,阻抗谱和吸收光谱学其实是有非常紧密的联系的。引入时间常数(RC=τ)以后,我们就可以把导纳写成如下的形式。对于多余的1/R,我们用电导(G)来代替。和导纳一样,并联的电导是直接相加的。1???????=∙=??1+???1+???2.崎岖不平的现实在上面这个例子里,我们假设了一个理想的电阻+电容的模型。在电化学里,这是一个无限大并且完美光滑的电极。大概只有汞的表面才能做到近似的完美。其它的体系,即使把玻炭电极打磨成一面镜子,也会有微观上的不平。这

6、样的不平整的表面,会增加系统的复杂度,让简单的电路也不能完美适用了。GGAB我们考察一个光滑的电极(左)和一个粗糙电极(右)。对于电极表面来说,溶液电阻(电导)处处相等。如果我们画一个溶液电导的分布曲线,这个曲线就是根“电线杆”,如左上图所示。然而对于粗糙的表面来说,从不同位置上“看”到的溶液电阻也是不一样的。比如右图中,A点“看”到的溶液电阻,要比在B点“看”到电阻要小,或者说A的电导比B的电导更大。这点很好理解,从A点出去的溶液横截面会比从B点出去要大。如果把电极表面“看”到的溶液电阻画个分布

7、图,那就不再是电线杆,而是一个峰,如右上图所示。既然溶液电阻不是一个固定值,那么我们就不能用一个单一的R+C这个电路来描述它。我们需要一个传输线模型,比如下面这个,来代表一个极化电极的总阻抗3.用数学的语言说取微分后,我们可以把每个分支近似当作一个完美的电阻和电容串联。由于是并联,我们用导纳(Y)进行积分,并且用电导G代替电阻R。首先,微分是这样的:?????=??1+???注意,我们是对G(即1/R)取的微分而不用取τ的微分。前面刚刚说过,时间常数τ与尺寸无关,所以不用取微分。总的导纳就是???

8、?=∫??1+???如果说,τ是R和C的乘积,那么当R出现分布的话,τ也会出现分布。另一方面,C也可能出现分布(如表面化学成分不均匀导致离子吸附能力有差别),使得τ也被分散开。因此,我们可以给G和τ之间映射一个单一化的(normalized)函数g(τ),让G=G0·g(τ),G0是一个常数,表示总的溶液电导。我们对g(τ)有如下的定义:g(τ)dτ表示:时间常数在τ到τ+dτ之间的电导占总电导(G0)的比例∞这个函数是单一化的,即∫?(?)??=1。0引入了这个分布函数,微分dG

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