数据集概述
该数据集包含LG CHEM生产的INR18650-MJ1圆柱形电池正极在GITT（无间歇EIS）测试中观测到的特征，同时作为EP-BOLFI参数化的输入数据，支持电池模型的参数优化工作。
文件详解
该数据集包含三类文件，具体说明如下：
- 核心输入文件：
- lg_mj1_parameterize_positive_diffusivity_optimizer_input_{de}lithiation_[({n},{n}+2)]{model}().json：JSON格式，包含实验协议、模型（SPM/SPMe/DFN）、离散化设置、特征配置、数据及EP-BOLFI优化器设置，用于正极扩散系数参数化的紧凑型输入。
- 脚本文件：
- lg_mj1_parameterize_positive_diffusivity{de}lithiation_[({n},{n}+2)]{model}().py：Python脚本，记录预处理工作流使用的参数文件，用于文档追溯。
- 可视化文件：
- lg_mj1_parameterize_positive_diffusivity{de}lithiation_optimizer_input_[({n},{n}+2)]{model}()_plot.pdf：PDF格式，展示数据段与模型先验参数分布均值的模拟对比，用于验证先验参数合理性。
- lg_mj1_parameterize_positive_diffusivity{de}lithiation_optimizer_input_[({n},{n}+2)]_{model}()_voltage_components.pdf：PDF格式，展示模型先验参数分布模拟的电压分量分析，用于评估电池现象的相对影响。
适用场景
- 电池模型参数化：用于SPM、SPMe或DFN模型中正极扩散系数的EP-BOLFI参数优化
- 电池特征分析：研究锂离子电池正极在嵌锂/脱锂过程中的GITT特征
- 电池性能模拟：通过先验参数分布验证和电压分量分析，优化电池性能模拟精度
- 电池研究文档化：作为电池参数化工作流的静态记录，支持研究可重复性验证
