| Published: 

Analýza 200 neznámých DSC křivek pomocí Identify s využitím jeho polymerních knihoven

Úvod

Výhody použití softwaru Identify pro rozpoznání neznámých materiálů z jejich DSC křivek a pro kontrolu kvality byly prezentovány již dříve [1, 2]. Jeden z dalších ukázkových případů identifikace materiálu je znázorněn na obr. 1. Po aplikaci Identify na nevyhodnocenou DSC křivku ji autonomně vyhodnotil software NETZSCH Proteus® pomocí AutoEvaluation, přičemž se okamžitě zobrazily výsledky Identify. Na levé straně snímku obrazovky je seznam hitů, který řadí materiály v databázi podle podobnosti jejich DSC křivek s křivkou neznámého vzorku. V pravé části je druhý seznam shod, který označuje podobnost mezi "neznámým" vzorkem a definovanými třídami, které představují skupiny měření a literárních údajů v rámci databáze.

V tomto příkladu vedl skelný přechod kolem 34 °C a pík tání kolem 178 °C zjištěný na křivce DSC neznámého vzorku k identifikaci neznámého jako polymeru PA12 patřícího do definované třídy "PA1x_semi-cryst.".

Databáze Identify v současné době obsahuje dvě knihovny s měřeními a literárními údaji ze známého posteru NETZSCH "Thermophysical Properties of Polymers". Cílem této studie bylo zjistit, zda těchto 136 předinstalovaných záznamů v databázi postačuje na Identify většinu neznámých polymerů, se kterými se laboratoř setkává při své každodenní činnosti.

Analýza DSC křivek, která ukazuje podobnost výsledků měření vzorků a databázových křivek tepelných vlastností.
1) Identify výsledky po jediném kliknutí na křivku DSC; bílá čára představuje neznámou křivku, růžová nejpodobnější křivku databáze.

Analýza 200 neznámých křivek DSC

Soubor 200 různých měření DSC z laboratoře NETZSCH Applications v Selbu v Německu byl zkoumán pomocí režimu "automatického výběru typu algoritmu a parametrů vyhledávání" v programu Identify. Měření pomocí modelů NETZSCH DSC Maia, Phoenix® nebo Polyma byla provedena na různých vzorcích z různých projektů a měla buď nespecifikované, nebo neznámé složení. Většina vzorků měla být polymery, jako jsou termoplasty, termosety nebo elastomery, polymerní směsi nebo kompozity.

Na obrázku 2 je zobrazena statistika, pro kterou byly shromážděny hodnoty podobnosti nejlepších shod výsledků vyhledávání na Identify pro každou z 200 neznámých DSC křivek: v 53 případech měla nejlepší shoda podobnost v rozmezí 100 % až 90 %, ve 30 případech v rozmezí 90 % až 80 %, ve 31 případech v rozmezí 80 % až 70 % atd. to znamená, že v mnoha případech byly v knihovnách NETZSCH polymerů nalezeny velmi podobné křivky, což s největší pravděpodobností vedlo ke správné identifikaci neznámé DSC křivky, a tedy i neznámého materiálu.

Sloupcový graf zobrazující množství 200 neznámých měření DSC na základě hodnot podobnosti, zvýrazňující trendy v analýze dat.
2) Statistika 200 neznámých měření DSC seřazených podle hodnoty podobnosti nejlepší shody výsledků vyhledávání na Identify

Vysoká kvalita shody bohužel nezaručuje správnou identifikaci neznámé křivky DSC. Na jedné straně je náročné, že někdy je možná vícenásobná interpretace křivky DSC. Proto by se neměl brát v úvahu pouze nejlepší zásah z výsledků vyhledávání. Na druhé straně se může stát, že nejlepší shoda má relativně small podobnou hodnotu - identifikace je však správná (viz například aplikační list AS-247-2013). Taková omezení, která existují i v oblasti MS a FT-IR spektroskopie, jsou pro vyhledávací postupy v databázích typická. Všechny výsledky byly proto znovu analyzovány s ohledem na otázku: Vypadají křivky DSC nejlepšího výsledku a neznámého vzorku skutečně podobně? Nebo jinými slovy: Je nejlepší shoda rozumným a uspokojivým výsledkem vyhledávání, který dává smysl? Tak tomu bylo ve 159 z 200 případů, tj. v 80 % všech případů (viz obrázek 3), což je vzhledem k omezenému počtu záznamů v knihovně velmi uspokojivé. Důvody neuspokojivých výsledků vyhledávání jsou především dva: Za prvé, naměřený teplotní rozsah neznámé DSC křivky je příliš velký small, což komplikuje úspěšnou identifikaci. A za druhé, v databázi prostě není žádná podobná DSC křivka. To byl někdy případ, kdy neznámá DSC křivka pravděpodobně pocházela ze složité polymerní směsi nebo možná dokonce vůbec nepocházela z polymeru.

Koláčový graf znázorňující výsledky vyhledávání v databázi 200 měření DSC se zvýrazněním 159 úspěšných nálezů.
3) Vyhledání databáze Identify pro 200 neznámých měření DSC pomocí aktuálních knihoven NETZSCH pro polymery. Ve 159, tj. 80 % všech případů, byl nejlepším výsledkem vyhovující výsledek vyhledávání.

Závěr

  • Identify Současné knihovny polymerů na NETZSCH, které obsahují 136 záznamů, pokrývají většinu polymerů, s nimiž se lze setkat v analytických a zkušebních laboratořích. Směsi polymerů, které mají superpozici znaků ze všech jednotlivých složek polymeru, lze také úspěšně analyzovat pomocí Identify (viz například aplikační list AS-246-2013).
  • Uživatel může databázi rozšířit o knihovny obsahující jeho vlastní měření. Tím se možnosti Identify ještě více přizpůsobí potřebám uživatele. V neposlední řadě bude NETZSCH v budoucnu rozšiřovat i standardní databázi Identify.

Literature

  1. [1]
    A. Schindler, Automatic Evaluation and Idenfication of DSCCurves, Plastics Engineering 2014 www.plasticsengineering.org/node/8443
  2. [2]
    Viz bílá kniha a aplikační listy na adrese https://analyzing-testing.NETZSCH.com/
AI Overview
An error occurred. Please try again.