港科大Ciucci/王子龙/王宇豪团队新作：DRT分析的“进阶之路”——从数学基础到AI智能诊断

本文是一篇关于弛豫时间分布（DRT）技术在电化学系统中应用的综述文章。背景方面，DRT作为一种无需预设等效电路模型的分析方法，因其能更客观地解析电化学阻抗谱（EIS）数据而受到广泛关注，并已有便捷的在线工具（如DRTtools.com）降低使用门槛。研究目的旨在系统梳理DRT的数学基础、计算方法及其相较于传统等效电路拟合（ECMs）的优势，并探讨其从机理研究向智能诊断发展的应用前景。结论指出，DRT能有效解耦EIS中重叠的动力学过程，指导ECMs建模，但其计算本身是一个数学不适定问题，需借助正则化等方法处理。未来，DRT将与机器学习、高通量实验及标准化数据结合，向自动化、智能化的预测诊断平台发展，成为电化学研究的关键基础设施。