电解液密度和电导率的回归方程

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电解液的密度和电导率除了与温度有关，还与各成分的多少有一定的关系。多年前曾经有篇期刊论文非常详细的讨论过电导率与密度和各成分的关系，但对添加剂的讨论得比较少。如果根据配方对电导率或密度的数据进行回归分析，就可以得到一些回归方程，这些方程拟合得好的话，在一定程度上可以用于预测新配制的电解液的密度和电导率。

这里我展示一个比较简单的回归方程，用Python表示的代码如下

电导率和密度的回归系数.png

使用的方法是，先将配方按100%进行质量百分比的归一，根据成分找出每个成分对应的系数（找不到的按0处理），将系数与成分含量（不含%）相乘后求和，再加上常数（实际就是方程的截距）就得到了电导率或密度（25℃下测定）。

以上的回归，是假定每个成分对电导或密度的贡献是线性的，而且是在常规用量的状态下回归的，因此只适用在类似状态下的计算和预测，对于一些极端的状态，比如锂盐浓度特别高或特别低，或添加剂含量特别高可能出现较大的偏差。

从上述回归方程中可以看出来，

1）对密度而言，线性碳酸酯（DMC，EMC，DEC）和羧酸酯（EP）对密度的贡献是负的，EC,FEC，LIPF6等是正的。所有的锂盐添加剂及VC/PS/DTD也是正贡献的。这个与我们的经验是相吻合的。

2）对电导率而言，除了二氟磷酸锂和四氟硼酸锂对电导率的贡献是负的，其它的成分都是正向的。其中四氟硼酸锂的系数较大，可能与其用量通常较低，回归时系数容易估大有关系。但二氟磷酸锂会导致电导率下降，这个不回归分析我还真没注意到。

这里方程的有效位数较多，但计算完成之后还是要修约到与正常测定值相同的位数，以保证合理性。

其它更多物质的系数，出于保密原因不便多讲，各位有兴趣的可以自己做一批样品，再做下多元回归分析就可以得到，比较简单，我就在此抛砖引玉了。