10.01.2024 by Dr. Alexander Schindler

Базата данни за полимери на KIMW за DSC: съдържанието ѝ вече се е удвоило!

Техниката на диференциалната сканираща калориметрия (ДСК) е широко използвана в областта на полимерите за охарактеризиране на суровини и готови продукти. Типични приложения на DSC са например контролът на качеството на входящите стоки, анализът на повредите на счупени пластмасови части или идентифицирането на неизвестни компоненти и примеси.

Значително по-бързо и по-смислено тълкуване на DSC измерванията може да се извърши с помощта на интелигентни софтуерни решения, като например интелигентни сравнения на резултатите от изпитванията с измерванията в базата данни. Базата данни служи като колекция от резултати и освен това като резерв от подходящи условия на измерване за подготовка на бъдещи тестове.

С последната актуализация до версия 1.5 полимерната база данни KIMW, която е разработена от Kunststoffinstitut Lüdenscheid, Германия, съдържа оценени DSC измервания на 1200 различни налични в търговската мрежа полимери. Това вече е два пъти повече в сравнение с първата публикация на тази база данни през 2016 г.! Данните за 1200 различни полимера, които включват търговски наименования, доставчици, съдържание на пълнители и цветове, обхващат 172 различни вида полимери: Огромно количество знания за полимерите!

Прилагане на базата данни KIMW

Полимерната база данни KIMW е допълнително разширение на Identify, уникалната система за бази данни в областта на термичния анализ, която е част от NETZSCH Proteus® софтуер за анализ. На фигура 1 са показани всички библиотеки на NETZSCH за различни области на приложение: керамика, неорганични вещества, метали, сплави, органични вещества, фармацевтика, храни, козметика и полимери.

Фигура 1: Идентифициране на съдържанието на базата данни (статус: 2023, с незадължителна част на KIMW и пример за потребителска библиотека).

Обърнете внимание, че в допълнение към DSC данните библиотеките Identify обхващат и сигнали от типа TGA, STA, TGA-c-DTA®®, Специфичен топлинен капацитет (cp)Топлинният капацитет е физична величина, специфична за материала, която се определя от количеството топлина, подадено на образеца, разделено на полученото увеличение на температурата. Специфичният топлинен капацитет се отнася за единица маса на образеца.cp, DIL, TMA и DMA, които могат да бъдат достъпни и лесно наслагвани. А Identify съдържа не само измервания, но и голямо разнообразие от литературни данни, които в повечето случаи включват едновременно няколко свойства на материала (Tg, Tm, масови изменения, α, Специфичен топлинен капацитет (cp)Топлинният капацитет е физична величина, специфична за материала, която се определя от количеството топлина, подадено на образеца, разделено на полученото увеличение на температурата. Специфичният топлинен капацитет се отнася за единица маса на образеца.cp, E')!

Разбира се, потребителите могат да създават и свои собствени библиотеки Identify (в примера по-горе: "MyPolymers") и да ги споделят с други колеги в компютърната мрежа!

На фигури 2а и 2б е показан пример за търсене в база данни с помощта на Identify заедно с полимерната библиотека на KIMW. Измерването на DSC на непознат полимер първо е оценено автономно чрез AutoEvaluation и след това се използва като входна крива за търсене в базата данни. Най-сходният запис в базата данни (най-доброто попадение) беше измерване на конкретен продукт от полиамид 46 (PA46), а най-сходният тип полимер също беше PA46. Всички останали 171 типа полимери, присъстващи в базата данни, могат да бъдат изключени, така че неизвестният полимер беше идентифициран с голяма вероятност и надеждност като PA46.

Фиг. 2а: Температурно зависимо DSC измерване на неизвестна полимерна проба (синя крива) в сравнение с примери от измервания в база данни с цветовете на кривите, посочени на фигура 2б. Оценките на стъкловидния преход и пика на топене са създадени автономно от функционалността на софтуера AutoEvaluation.
Фиг. 2б: Резултати от търсенето в базата данни, създадени с Identify. От лявата страна е показан списък с резултати от индивидуални сравнения на входното измерване на DSC с отделни измервания в базата данни. Списъкът с попадения от дясната страна представя типовете полимери (обозначени като класове), подредени също според сходството им с входното измерване. На фигура 2а са показани измерванията от базата данни, отбелязани със зелени, червени и черни точки.

В края на окончателното изследване на материалите всички данни, като например резултатите от оценяването, условията на измерване, графиките и резултатите от идентификацията, могат лесно да бъдат вградени в персонализиран документ с помощта на генератора на отчети - още една полезна функция на Proteus® анализ.

Моля, намерете повече информация за Identify в по-ранна статия в блога и връзките в нея.

За да научите повече за базата данни на KIMW, посетете нашия уебсайт:

Споделете тази статия: