Electrochemical Mechanistic Analysis from Cyclic Voltammograms Based on Deep Learning - Archive ouverte HAL
Article Dans Une Revue ACS Measurement Science Au Année : 2022

Electrochemical Mechanistic Analysis from Cyclic Voltammograms Based on Deep Learning

Benjamin B Hoar
  • Fonction : Auteur
Weitong Zhang
  • Fonction : Auteur
Shuangning Xu
  • Fonction : Auteur
Rana Deeba
  • Fonction : Auteur
Quanquan Gu
  • Fonction : Auteur correspondant
  • PersonId : 1412939

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Chong Liu
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Résumé

For decades, employing cyclic voltammetry for mechanistic investigation has demanded manual inspection of voltammograms. Here, we report a deep-learning-based algorithm that automatically analyzes cyclic voltammograms and designates a probable electrochemical mechanism among five of the most common ones in homogeneous molecular electrochemistry. The reported algorithm will aid researchers' mechanistic analyses, utilize otherwise elusive features in voltammograms, and experimentally observe the gradual mechanism transitions encountered in electrochemistry. An automated voltammogram analysis will aid the analysis of complex electrochemical systems and promise autonomous high-throughput research in electrochemistry with minimal human interference.

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hal-04689511 , version 1 (05-09-2024)

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Citer

Benjamin B Hoar, Weitong Zhang, Shuangning Xu, Rana Deeba, Cyrille Costentin, et al.. Electrochemical Mechanistic Analysis from Cyclic Voltammograms Based on Deep Learning. ACS Measurement Science Au, 2022, 2 (6), pp.595 - 604. ⟨10.1021/acsmeasuresciau.2c00045⟩. ⟨hal-04689511⟩
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