稀土元素（REEs）在纳米尺度上被广泛应用于永磁体、燃料电池、电子器件、催化和发光技术[1]。稀土元素卓越的电化学性质使其非常适合用于电化学纳米传感器[2]。此外，由于其独特的电子和光学特性（如第四电子层形成[5]），稀土氧化物（REOs）在材料科学和催化电子领域具有重要意义[3,4]。在稀土氧化物中，氧化钕（Nd?O?）因具有纳米级结构、较大的表面积、优异的催化性能以及添加剂和电学特性而具有巨大潜力[6]。例如，Nd?O?被用于提升混合超级电容器的电化学性能[7]、氢气生产系统的光催化活性[8]、聚合物薄膜的介电特性[9]、环氧树脂（Ep）的机械性能[10]，以及基于Ep的材料的耐腐蚀性和电化学稳定性[11]。Nd3?离子还能通过稳定晶格结构并抑制离子释放，从而降低ZnO纳米颗粒（NPs）的细胞毒性[12]，表明其具有影响生物相容性的能力[12]。在土木和机械工程应用中，材料需要具备优异的机械性能和多种电化学性质，同时还需具备较轻的重量，这推动了研究人员开发和研究各种聚合物纳米复合材料。近年来，许多研究探讨了不同类型纳米颗粒（如金刚石NPs[13]、SiO?和ZnO[14]、TiO?[15]、石墨烯纳米复合材料[16]）对Ep涂层和电化学性能的增强作用。例如，GO[17]、智能功能化的WS?/rGO[18]、通过硅烷偶联剂功能化的rGO[19]、苯胺四聚体改性的GO[20]、改性聚（邻甲苯胺）/二氧化硅[21]、GCN包覆的EMSA-TiO?[22]、rGO与PC和CuTiO?的三元纳米复合材料[23]等，在提高Ep的自修复防腐性能方面取得了显著进展[24]。更高级别的防腐性能提升中，二维（2D）MXene也被应用[24]。此外，纳米复合材料还显著增强了抗腐蚀性能，例如Ti?C?T? Mxene/MoS?[25]、rGO与CoN、CrN的复合[26]、含有PIPD（2,6-diimidazo(4,5-β-4′,5′-ε)pyridinylene-1,4-(2,5-dihydoxyphenylene)）的复合[26]、GO/2-mercaptobenzothiazole (MBT)-TaN/ZrN[27]。最近，一种新型碳氮化物聚苯胺填料与Ep结合使用，以改善抗腐蚀性能[28]。作为混合纳米填料，氮化硼、MWCT和银NPs也被添加到Ep中，以提升其电化学性能，并证明可作为铝合金涂层的防腐涂层[29]。此外，双层铝-Ep与Zn结合使用[30]。在增强其他类型聚合物基体时，功能化的Mo?N-GCN也被整合到聚氨酯基体中[31]。新型氨基三嗪壳聚糖（CNDHT和CNDT）可减少钢在酸性溶液中的腐蚀[32]。同时，GO和SiO?-GO也被整合到富铝Ep-聚酯粉末中[32]。由于稀土元素具有显著的极化性、稳定性和增强屏障效应[33]，近期研究越来越多地探索不同稀土氧化物纳米颗粒（如CeO?-GO[34]、CeO?改性GO[35]、掺杂Er3?和Yb3?的LaF?[36]、Y?O?在高电压环境中的影响[37]，以及不同浓度CeO?和Sm?O?对Ep基体机械和电化学性能的影响[38]对Ep电化学性质的影响。
电化学阻抗谱（EIS）和循环伏安法是用于确定多种电化学特性的技术。这些技术用于分析电化学系统与电流、电阻或电压等参数之间的关系[39]。EIS是一种高灵敏度且非破坏性的电化学分析方法，对开发高性能材料、优化电池和超级电容器、提升生物传感器和燃料电池性能以及提高耐腐蚀性至关重要。此外，在广泛的工程应用中，评估电化学性质也非常重要。例如，腐蚀电流密度和电荷转移电阻（Rct）对于研究钢筋混凝土结构[40]、储能系统[41]、电化学电容器的电解质[42]、电动汽车和飞机用电池[43,44]以及用于储能系统的金属有机框架材料[45]的腐蚀情况至关重要。
探索性数据分析（EDA）对于研究储能和先进材料科学技术中的各种电化学性质至关重要。EDA有助于全面理解复杂数据集，识别模式、异常现象和基本结构，从而为新型材料的开发和电化学系统的优化提供依据。例如，通过EDA研究了作为锂离子电池可持续聚合物粘合剂的木薯淀粉的电化学性质，评估了其作为传统粘合剂的替代方案的可行性和性能指标[46]。
机器学习（ML）算法在预测电化学性质方面的应用显著增加，因为它们能够实现电化学系统的有效和最优设计[47,48,49]。近年来，物理引导的机器学习（PGML）建模技术成为多个工程领域（包括电化学领域[50,51]）的最佳选择之一。PGML的主要优势在于它结合了基于物理的模型和数据驱动的模型，使机器学习能够理解系统的真实物理机制，并将其与实验结果映射起来，而不仅仅是基于简单的输入和输出创建学习框架。此外，PGML适用于静态和动态系统，并通过对模型进行特定修改来进行训练。在电化学领域，多种ML算法在PGML建模中表现出优异性能，如支持向量回归（SVR）[52]、高斯过程回归（GPR）[53]和前馈神经网络[54]。留一法交叉验证（LOOCV）也被用于验证模型的可重复性和鲁棒性[55]。SVR和GPR在处理小数据集时也表现出良好的兼容性和性能[55]。
在各种应用中，使用不同纳米填料（如NPs或纳米纤维）增强Ep基体的研究日益增多。尽管已有文献记录了不同稀土氧化物（REOs）对多种材料系统（尤其是Ep基体）电化学行为的影响[56,57,58]，但相关研究仍较为有限。在稀土氧化物中，氧化钕（Nd?O?）因其较大的表面积、独特的催化活性和增强复合材料电学特性的能力而具有特别的前景。然而，利用Nd?O?增强Ep基体的效果尚未得到充分探索，尤其是在其对Ep电化学性质的影响及最佳添加量的确定方面。
鉴于Nd?O?纳米颗粒的极性氧化物特性和较大表面积，假设通过改变Nd?O?的添加量，可以显著影响Ep树脂基体的电化学性质。本研究旨在通过将制备的复合材料涂层施加到玻璃碳电极（GCE）上来，探索不同浓度的Nd?O?纳米颗粒对Ep基体电化学响应的影响。同时，利用EDA确定了变量与输出值之间的模式和关系。PGML模型采用SVR和GPR构建，并通过LOOCV进行验证。这些研究强调了参数之间的隐藏关联，这些参数与添加量共同影响电化学参数。采用PGML的重要性在于，传统EIS分析仅能提供定性趋势，而无法捕捉重量百分比、介电特性与多种电化学参数之间的复杂非线性关系。PGML能够提取这些隐藏的相关性，并以较少的实验工作预测最佳添加量，从而加速涂层设计的决策过程。
材料表征
所使用的氧化钕（Nd?O?）呈浅紫色，比表面积为45 m2/g，粒径为25-40 nm，纯度为99.95%，密度为7.2 g/cm3。Ep基体的具体规格见表1。在处理Nd?O?粉末（具有高毒性且易产生粉尘）时，遵循了NIOSH[59]、OSHA[60]和ECHA[61]的规程和指南。化学实验室中的操作在通风条件下进行。
涂覆在GCE上的改性材料的电化学性质
通过EIS分析了纯Ep和不同浓度wt%的Ep/Nd?O?涂层的电荷转移和电学特性，并与未涂层的裸GCE进行了比较。主要检测的电化学参数包括：Rs（电解质电阻，反映电极/电解质界面的电子转移难度）；Rct（电荷转移电阻）；Cdl（反映电化学活性表面积和电荷传递情况）。
结论
通过添加不同浓度的Nd?O?纳米颗粒（1%、3%、5%、7%和10%），Ep基体的电化学性质得到了提升和评估。通过将涂层施加到GCE上，并利用EIS分析研究了所得聚合物纳米复合材料的电化学参数。Bode图、Nyquist图以及利用等效电路拟合得到的电化学参数表明，该复合材料具有优异的电化学性能和一致性。
CRediT作者贡献声明
Zummurd Al Mahmoud： 起草初稿、验证、方法论设计、实验研究、数据整理、概念构建。
Babak Safaei： 起草初稿、验证、监督、方法论设计、实验研究、概念构建。
Mohammed Asmael： 文章审阅与编辑、方法论设计、实验研究、概念构建。
Jana Petr?： 文章审阅与编辑、方法论设计、概念构建。
Saeid Sahmani： 文章审阅与编辑、方法论设计、概念构建。
