1. support@openai.com
2. jlgd@openai.intercom-mail.com
2023年3月9日 星期四
2023年2月28日 星期二
Long-Chain Alkylammonium Organic–Inorganic Hybrid Perovskite for High Performance Rechargeable Aluminon-ion Battery
Abstract
Recent advances in the use of organic-inorganic hybrid perovskites have been investigated in a variety of applications, such as solar cells, photodetectors, light-emitting devices, and lasers, because of their outstanding semiconductor properties. Furthermore, the perovskite structure can host extrinsic elements, making it a promising candidate for battery applications. Previous studies have shown that organic-inorganic hybrid perovskites can be suitable anode materials for both lithium- and sodium-ion batteries. However, multivalent rechargeable batteries with perovskite materials have not yet been realized. Herein, we studied the electrochemical performance of three-dimensional (CH3NH3PbI3 (MAPbI3) and long-chain alkylammonium (C4H9NH3)2(CH3NH3)3Pb4I13 ((iBA)2(MA)3Pb4I13) thin films as electrode materials for rechargeable Al-ion batteries. Our results showed that (iBA)2(MA)3Pb4I13 presented a specific capacity of 257 mAh g–1 at a current density of 0.1 A g−1 and delivered 108 mAh g–1 after 250 cycles at a current density of 0.3 A g−1 with a retention of as high as 91%, demonstrating a crucial role of isobutyl amine (C4H9NH3) due to the unique hydrogen-bonding interaction of isobutyl amine that hinders the shuttle effect of polyiodide. The results open a new direction for the use of organic–inorganic hybrid perovskites for new secondary aluminum ion batteries.
2023年1月29日 星期日
The Bitter Lesson (Rich Sutton) 苦澀的教訓 (由ChatGPT翻譯)
70年的人工智慧研究最大的教訓是，利用計算的通用方法最終是最有效的，而且差距很大。這背後的根本原因是摩爾定律，或者更準確地說，是計算單位成本持續指數級下降的泛化。大多數人工智慧研究都是在假設代理可用的計算量是恒定的情況下進行的（在這種情況下，利用人類知識是提高性能的唯一途徑之一），但在略長於典型研究項目的時間裡，大量更多的計算能力不可避免地會變得可用。研究人員尋求在短期內尋找改進，試圖利用他們對領域的人類知識，但從長遠來看，唯一重要的是利用計算。這兩者不必相互對立，但實踐中它們往往如此。在其中一個上花費的時間就是沒有花在另一個上的時間。人們對於投資這種或那種方法有心理上的承諾。而且，基於人類知識的方法往往以使方法複雜化的方式使其不適合利用利用計算的通用方法。回顧一些最突出的人工智慧研究者晚來的這個苦澀教訓的例子是有啟示性的。
在電腦國際象棋中，1997年擊敗世界冠軍卡斯帕羅夫的方法是基於大規模、深度搜索的。當時，這被大多數追求利用人類對國際象棋特殊結構理解的電腦國際象棋研究者們以失望的眼光看待。當一個更簡單、基於搜索的方法配合特殊硬體和軟體證明遠遠更有效時，這些基於人類知識的國際象棋研究者並沒有好好接受失敗。他們說，"暴力"搜索這次可能贏了，但它不是一種通用策略，而且無論如何這不是人們下棋的方式。這些研究者希望基於人類輸入的方法獲勝，並對它們沒有獲勝感到失望。
在電腦圍棋研究中，出現了類似的研究進展模式，只是延遲了20年。巨大的初期努力投入到避免搜索中，通過利用人類知識或遊戲的特殊特性，但所有這些努力一旦在規模上有效應用搜索後，都證明是無關緊要的，甚至更糟。同樣重要的是利用自我對弈來學習價值函數的使用（就像在許多其他遊戲中一樣，甚至在1997年首次擊敗世界冠軍的程式中的國際象棋中，儘管學習在那個程式中沒有扮演重要角色）。通過自我對弈學習，以及一般的學習，就像搜索一樣，它使得可以利用大量的計算。搜索和學習是利用大量計算進行人工智慧研究的兩個最重要的技術類別。在電腦圍棋中，就像在電腦國際象棋中一樣，研究人員最初的努力是朝著利用人類理解（以便減少搜索的需要）方向發展，只是在很晚之後，通過擁抱搜索和學習，才取得了更大的成功。
在語音辨識中，1970年代由DARPA贊助的一次早期競賽中，包括了許多特殊方法，這些方法利用了人類知識——對詞彙、音素、人類發聲道等的知識。另一方面，更加統計性質的新方法進行了更多的計算，基於隱瑪律可夫模型（HMMs）。同樣，統計方法勝過了基於人類知識的方法。這導致了自然語言處理領域的一次重大變革，這一變革在幾十年的時間裡逐漸發生，其中統計和計算開始主導該領域。語音辨識中深度學習的最近崛起是這一持續方向中的最新一步。深度學習方法依賴更少的人類知識，使用更多的計算，結合在巨大訓練集上的學習，產生了戲劇性地更好的語音辨識系統。就像在遊戲中一樣，研究人員總是試圖製作工作方式與研究人員認為自己的大腦工作方式相同的系統——他們試圖將這種知識放入他們的系統中——但這最終證明是適得其反的，當通過摩爾定律，大量的計算能力變得可用，並且找到了將其有效利用的方法時，研究人員的時間被浪費了。
在電腦視覺中，出現了類似的模式。
早期方法將視覺視為尋找邊緣、廣義圓柱或SIFT特徵的過程。但今天，所有這些都被拋棄了。現代深度學習神經網路僅使用卷積的概念和某些類型的不變性，並且表現得更好。
這是一個重要的教訓。作為一個領域，我們仍然沒有徹底學到它，因為我們繼續犯同樣的錯誤。要看到這一點，並有效地抵制它，我們必須理解這些錯誤的吸引力。我們必須學習這個苦澀的教訓，即構建我們認為自己思考的方式不會在長期內起作用。苦澀的教訓基於歷史觀察，即(1)人工智慧研究者經常試圖將知識構建進他們的代理中，(2)這在短期內總是有幫助的，並且對研究者個人來說是令人滿意的，但(3)從長遠來看它會達到瓶頸，甚至阻礙進一步的進展，(4)最終取得突破性進展的方法最終是基於通過搜索和學習擴展計算的相對立方法。最終的成功帶有苦澀，並且往往沒有完全消化，因為它是在優先考慮的、以人為中心的方法上取得的成功。
苦澀的教訓中應該學到的一件事是通用方法的巨大力量，這些方法即使在可用計算量變得非常大時也繼續擴展。似乎可以任意擴展的兩種方法是搜索和學習。
苦澀的教訓中學到的第二個一般性點是，心靈的實際內容是極其複雜的；我們應該停止嘗試找到思考心靈內容的簡單方式，比如關於空間、物件、多個代理或對稱性的簡單方式。所有這些都是任意的、本質上複雜的外部世界的一部分。它們不是應該構建的內容，因為它們的複雜性是無盡的；相反，我們應該構建的只是可以找到並捕捉這種任意複雜性的元方法。這些方法的本質是它們可以找到好的近似，但尋找它們應該通過我們的方法，而不是通過我們。我們希望AI代理能夠像我們一樣發現，而不是包含我們已經發現的內容。構建我們的發現只會使看到發現過程如何進行變得更難。
2022年12月12日 星期一
Origin peak analysis (Find peaks, Label peaks, Area under the peak, Deconvolute a peak, Multiple peaks fitting)
1.Find peaks, Label peaks, and Remove Unwanted Labels in Origin
https://www.youtube.com/watch?v=z_jQ34-SCLU
2.How to perform quick deconvolution of peaks
https://www.youtube.com/watch?v=zoBk2eZB2qw
3.How to deconvolute a peak / multiple peaks fitting in origin
https://www.youtube.com/watch?v=WX_X3XlbKRA
4.How to find area under the curve using origin
2022年11月7日 星期一
2022年10月10日 星期一
常用無機化合物拉曼資料庫
|
Compound / Functional group |
Peak position (cm-1) |
Ref. |
|
I3- |
~120 |
1, 2 |
|
ICl |
~204 |
3, 4 |
|
Ni-I |
120~128 |
5 |
|
Ni–Cl |
~280, ~326 |
6, 7 |
|
C–N |
375, 423, 450, 716, 955 |
8, 9, 10 |
|
C-C |
865 |
8, 9, 10 |
|
C-OH |
1052, 1090 |
8, 9, 10 |
|
-CH2 |
890 |
8, 9, 10. |
|
-CH2 (Ni-EG Complex II) |
899 |
11 |
1.
W.-Q.
Han et al., ACS Energy Lett., 2017, 2(5), 1170–1176.
2.
U.
Lavrenčič Štangar et al., J. Electrochem. Soc., 2002, 149, E413.
3.
C.
Zhi et al., Energy Environ. Sci., 2021, 14, 40.
4.
Q.
Du et al., Nat. Commun., 2021, 12, 170.
5.
E.
Ergeçen et al., Nature, 2022, 602, 601–605.
6.
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Scholten et al., Geochim. Cosmochim. Acta, 2018, 224, 187–199.
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Bissonette, MSc Thesis, University of Guelph, 2013.
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Krishnan and R. S. Krishnan, Proc. Indian Acad. Sci. A, 1966, 64(2), 111.
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Vieira, R. Schennach, and B. Gollas, Phys. Chem. Chem. Phys., 2015, 17(19),
12870–12880.
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A.
Miyake, Bull. Chem. Soc. Jpn. 1959, 32, 1381–1383.
2022年9月19日 星期一
用 EIS(Electrochemical Impedance Spectroscopy) 計算擴散係數(diffusion coefficient)
參考文獻資料:
Appendix A. Supplementary data : SnO2/super P nanocomposites as anode materials for Na-ion batteries with enhanced electrochemical performance
https://doi.org/10.1016/j.jallcom.2015.10.212
2022年8月26日 星期五
EIS(Electrochemical Impedance Spectroscopy) 建模參考
參考文獻:https://www.nature.com/articles/s41598-017-01025-7
電化學阻抗譜（EIS）被用作阻抗分析方法，以闡明電池的阻抗回應34,35。鋰電池（LiB）典型的Nyquist圖通常在高頻和中頻範圍內顯示半圓。關於半圓的歸屬，已有不同的研究報告：
- 第一大半圓：
- 據報導主要歸因於正極，第二個半圓歸因於負極36,37。
- 但Osaka等人則認為第一個半圓屬於負極，第二個半圓屬於正極。
然而，通過系統比較SOC50的負極/負極對稱電池、SOC50的正極/正極對稱電池以及SOC50的正極/負極全電池後，我們得出結論：在採用石墨作為負極、NCM111作為正極的層壓全電池中，第一個半圓歸因於正極，第二個半圓歸因於負極。
Nyquist圖的其他特徵
除了正極和負極的兩個主要半圓外，Nyquist圖中還包括：
- 一個近似45°的直線，代表活性材料內部的擴散過程。
- 在超低頻（低於1 mHz）下出現幾乎垂直的直線，表示純電容行為。
等效電路模型
基於鋰離子電池中的元件和介面，我們提出了圖11(a)所示的等效電路。具體模型包括：
- 電化學反應：
- 正極和負極的電化學反應通過介面電容與串聯的Warburg阻抗相連接的電荷轉移電阻並聯表示。
- 串聯電阻（Rs）：
- 等效串聯電阻。
- 外部電感元件：
- 包括線圈和電阻器（L1和R1），與測量設備之間的電極連接及受損的集流體相關。
- 正極部分模型：
- 由兩種不同半徑的活性材料組成。
- 兩組擴散元件和電荷轉移電阻的串聯連接與電解質之間的電容及顆粒之間的電連接並聯。
- 顆粒中電容的變化用恒相元件（CPE）表示，兩種半徑顆粒的電容器並聯連接，並簡化為一個CPE35。
- SEI層的影響：
- 假設鋰離子通過遷移進入SEI。
-
SEI的阻抗由電阻和SEI層電容並聯組成34,38,40。
### EIS結果分析
圖11(b,c)展示了參考電池和添加MG的電池的典型EIS曲線及擬合數據。主要結果包括：
- 等效串聯電阻（ESR）：
- 未添加MG的電池：0.104 Ω/cm²
- 添加MG的電池：0.094 Ω/cm²
- 添加MG減少了9.6%的體積電阻。
- 正極電荷轉移電阻（Rc）標準化值：
- 未添加MG的電池：0.106 Ω/cm²
- 添加MG的電池：0.072 Ω/cm²
- 添加MG後，正極電荷轉移電阻減少了32%。
- 負極電荷轉移電阻（Ra）：
- 未添加MG的電池：0.44 Ω/cm²
- 添加MG的電池：0.4 Ω/cm²
- 添加MG後，負極電荷轉移電阻減少了9%。
此外，圖11(c)所示的擴散曲線在低頻下的斜率相對於圖11(b)較小，這表明添加MG提高了電化學雙電層電容。
2022年7月9日 星期六
EC-Lab 操作與Biologic設備保養連結匯總
1.EC-Lab中阻抗擬合與等效電路
https://mp.weixin.qq.com/s/_knoa_gr-Xe4puvmnBdRqQ
2.如何在EIS測量中檢驗並修正系統的時間方差
https://mp.weixin.qq.com/s/q2peohdNiTnU40nrYpCtrA
3.歐姆降對電化學測試的影響
https://mp.weixin.qq.com/s/Ag2ZznnT0BNiggAKiGa5Xg
4.歐姆降補償的方法
https://mp.weixin.qq.com/s/Aoo8GaN-uTqwZZ5Hsifzbw
5.multisine技術eis測量模式
https://mp.weixin.qq.com/s/FLrue9SdzMT84njBJP-_Mg
6.如何採用EC-Lab檢查和校正非穩態EIS測量 ——（1）腐蝕中的案例
https://mp.weixin.qq.com/s/d_hhKKX8iaYeLmbX7HxfZw
7.如何把每圈實驗的數據分開保存
https://mp.weixin.qq.com/s/hdzAIZcqaalsVpyRHEHl9g
8.EC-Lab中的Cell Characteristics
https://mp.weixin.qq.com/s/_3ulb3x0OxJTGTks7xtEZw
9.這麼多GCPL，如何選擇？
https://mp.weixin.qq.com/s/TvkuVDjAagiiaHCtxaRwVw
10.實驗過程中提示「overload」怎麼辦？
https://mp.weixin.qq.com/s/miH15f96emH_lHeG89Gv6A
11.EC-Lab不同實驗資料檔類型
https://mp.weixin.qq.com/s/fumwNabD4uY2SDtxc7lXiQ
12.EC-Lab資料保存技巧
https://mp.weixin.qq.com/s/TYLF1JvLO6rWSAXOzUFL6w
13.EC-Lab保存實驗設定技巧
https://mp.weixin.qq.com/s/O3XukhOYvi1LseIwjB-vvw
14.EC-Lab狀態列的顏色變來變去
https://mp.weixin.qq.com/s/6xnaIpIFJhhUBSW0CKE-Qw
15.實驗序列中Current range的轉換技巧
https://mp.weixin.qq.com/s/qN_mDxhDYSYir_xFFpVt9Q
16.BioLogic電化學工作站維護方法
https://mp.weixin.qq.com/s/nRN-nF0f9BryQcaFYfPlZQ
17.BioLogic電化學工作站連接電腦的方法
https://mp.weixin.qq.com/s/uvxnpHAjN5FjPUMZoH7_7A
18.「Channel X is locked」怎麼辦？
https://mp.weixin.qq.com/s/97zma6QTkYDiPKSoE4lA7A
19.電容-電壓曲線在光伏電池特性分析的應用
https://mp.weixin.qq.com/s/u6ghgNAbGmiJy0yRkhGp8A
20.EC-Lab在鋼筋混凝土腐蝕測試的應用
2022年6月3日 星期五
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1. CBA: https://www.facebook.com/groups/1478139219149114
2. BATBA: https://www.facebook.com/BayAreaTaiwaneseBiotechAssociation
3. TAITA: https://www.facebook.com/TAITASV/
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