Codes & Software
Alle veröffentlichten Codes des IET-1 stehen auf jugit zur Verfügung.
Inhaltsverzeichnis
Spektroskopie
IltPy - Inverse Laplace Transformation für Spektroskopieanwendungen
IltPy ist ein Python-Paket zur Durchführung der regulierten Inversion ein- oder mehrdimensionaler Daten ohne Nicht-Negativitätsbeschränkung. Es werden Beiträge zu den jeweiligen Verteilungen mit positivem und negativem Vorzeichen bestimmt. Hauptanwendungen sind Magnetresonanz (NMR, EPR) und elektrochemische Impedanzspektroskopie (Verteilung von Relaxationszeiten; DRT). Algorithmische Details und Parametrisierung werden beschrieben in: J. Granwehr, P.J. Roberts, J. Chem. Theory Comput. 8, 34733482 (2012)
Die Dokumentation enthält eine Einführung und Beispiele.
Referenz
https://jugit.fz-juelich.de/iet-1/iltpy
Continuous Flow Dynamics
openFuelCell2 - CFD toolbox für die Simulation elektrochemischer Geräte
openFuelCell2 ist eine Toolbox für numerische Strömungsmechanik (CFD) zur Simulation elektrochemischer Geräte wie Brennstoffzellen und Elektrolyse. Der Solver basiert auf der Open-Source-Bibliothek OpenFOAM®. Der Quellcode wurde aus einem früheren Open-Source-Repository namens openFuelCell entwickelt. Er wurde außerdem vom Standard-Solver „reactingTwoPhaseEulerFoam“ in OpenFOAM® inspiriert. Der Solver kann gekoppelte Probleme mit multiregionalen und multiphysikalischen Problemen berücksichtigen, darunter ein- und zweiphasige Strömungen, Komponenten mehrerer Spezies, Ladungstransfer und elektrochemische Reaktionen in verschiedenen Regionen. Weitere Anwendungen und Solver werden in Zukunft verfügbar sein.
Referenzen
Zhang, Shidong; Yu, Shangzhe; Peters, Roland; Beale, Steven B.; Marschall, Holger; Kunz, Felix; Eichel, Rüdiger-A., "A new procedure for rapid convergence in numerical performance calculations of electrochemical cells." Electrochim. Acta 472, 143275 (2023) https://doi.org/10.1016/j.electacta.2023.143275.
Yu, Shangzhe; Zhang, Shidong; Schäfer, Dominik; Peters, Roland; Kunz, Felix; Eichel, Rüdiger-A., "Numerical Modeling and Simulation of the Solid Oxide Cell Stacks and Metal Interconnect Oxidation with OpenFOAM." Energies 16, 3827 (2023) https://doi.org/10.3390/en16093827.
Machine Learning
JuSPICE - Image Processing for Electrochemical Imaging
JuSPICE ist ein Python-basiertes Toolkit zur Verarbeitung und Analyse wissenschaftlicher Bilder mit Schwerpunkt auf elektrochemischer Bildgebung. Es bietet Werkzeuge zum Laden von Daten, zur Bildvorverarbeitung und Segmentierung sowie zur Generierung synthetischer Bilder. Praktische Beispiele und weitere Informationen finden Sie in der JuSPICE-Dokumentation.
Referenzen
https://jugit.fz-juelich.de/iet-1/juspice