Eri polyeteenityyppien erottaminen toisistaan polyeteenin avulla Identify

Johdanto

Differentiaalinen pyyhkäisykalorimetria (DSC) on laajalti käytetty menetelmä polymeerien lämpökäyttäytymisen määrittämiseksi. Kullekin polymeerille ominaisen sulamislämpötilan avulla voidaan saada tietoa myös tuntemattomien näytteiden koostumuksesta. Lämpöanalyysejä varten on nykyään saatavilla viitekirjojen ohella myös ohjelmistopohjaisia tietokantoja, joissa mittaustuloksia verrataan kirjaston tietoihin ja joiden avulla tulokset voidaan luokitella samankaltaisuuksien perusteella [1]. Näin voi saada arvokkaita ehdotuksia tuntemattomien näytteiden tunnistamiseen, vaikka omaa kokemusta ei olisi juurikaan [2].

Tässä työssä käytetään Identify -tietokantaa erilaisten polyeteenityyppien tunnistamiseen ja muiden aineiden poissulkemiseen samankaltaisuuksien vertailun perusteella.

Materiaalit ja menetelmät

Viisi polyeteenityyppiä - PE-LD (matala TiheysMassatiheys määritellään massan ja tilavuuden suhteena. tiheys), PE-LLD (lineaarinen matala TiheysMassatiheys määritellään massan ja tilavuuden suhteena. tiheys), PE-MD (medium TiheysMassatiheys määritellään massan ja tilavuuden suhteena. tiheys), PE-HD (korkea TiheysMassatiheys määritellään massan ja tilavuuden suhteena. tiheys) ja PE-UHMW (erittäin suuri molekyylipaino) - oli käytettävissä karakterisointia varten. Sulamiskäyttäytymistä tutkittiin DSC 214 Polyma-laitteella. Näytteiden massat olivat 10,0-15,0 mg. Concavus^® alumiiniset upokkaat puristettiin lävistetyillä kansilla ja kuumennettiin kaksi kertaa 200 °C:seen typpi-ilmakehässä lämmitys- ja jäähdytysnopeudella 10 K/min.

Tulokset ja keskustelu

Tyypillisesti instrumentaalisessa analyysissä käytetään lähestymistapaa, jossa omia mittaustuloksia verrataan tietokantaan tallennettuihin vertailutietoihin. Spektroskooppisia menetelmiä, kuten Fourier-muunnosinfrapunaspektroskopiaa (FT-IR) tai massaspektrometriaa (MS) varten on saatavilla tietokantoja, jotka mahdollistavat tällaisen vertailun. Viime aikoihin asti tämä mahdollisuus ei ollut käytettävissä lämpöanalyysissä. Vasta ohjelmistopohjaisen Identify -tietokannan käyttöönoton myötä tämä lähestymistapa on löytänyt tiensä myös lämpöanalyysiin [1]. Materiaalin tunnistamiseen käytetään DSC-tutkimuksissa yleensä toista lämmitystä, koska prosessiparametrit, varastointiolosuhteet tai näytteen lämpöhistoria ovat yleensä päällekkäisiä ensimmäisen lämmityksen kanssa. Toisaalta toinen lämmitys - hallitun, lineaarisen jäähdytyksen jälkeen - osoittaa materiaalin todellisen käyttäytymisen, ja siksi siitä voidaan helpommin tehdä päätelmiä materiaalin koostumuksesta.

Kuviossa 1 on vertailtu eri PE-tyyppien toista lämmitystä. Lisäksi kuvassa on esitetty ehdotettujen PE-tyyppien luokittelu, jonka on antanut Identify. Jos esimerkiksi PE-LD mitataan (sininen) ja sitä verrataan Identfiy-menetelmällä saatuihin vertailuarvoihin, näyte voidaan tunnistaa PE-LD:ksi 99,08 prosentin samankaltaisuusarvojen perusteella. Muut PE-tyypit luokitellaan kuitenkin huomattavasti pienemmillä samankaltaisuusarvoilla.

Kuvassa 1 esitetyt samankaltaisuusarvot vastaavat taulukon 1 ensimmäistä riviä. Tässä esitetään yhteenveto kaikista tietokantavertailun tuloksista. Ensimmäisessä sarakkeessa on mitattu aine ja vastaavalla rivillä Identify löydetyt samankaltaisuusarvot ja vastaava luokitus. Puolittava viiva osoittaa siten, että vastaava polyeteenityyppi, jonka samankaltaisuusarvo on yli 98 %, on määritetty oikein. Täysin 100 prosentin samankaltaisuusarvoja ei koskaan löydy, koska analysoitavat mittaukset tehtiin samoista näytteistä kuin Identify tietokantaan tallennetut näytteet, mutta identtisiä mittaustietoja ei koskaan verrata toisiinsa. Taulukon 1 arvot on esitetty graafisesti kuvassa 2.

Taulukko 1: Yhteenveto kaikkien polyeteenityyppien samankaltaisuusarvoista; ensimmäisessä sarakkeessa esitetään mitatut näytteet ja muissa sarakkeissa kullekin määritetyt samankaltaisuusarvot.

Yhteenveto

Differentiaalinen pyyhkäisykalorimetriamenetelmä (DSC) soveltuu polymeerinäytteiden sulamiskäyttäytymisen havaitsemiseen. Identify -tietokannan avulla määritettyjä mittaustuloksia voidaan verrata kirjaston tietoihin sekä visuaalisesti että arvioitujen arvojen perusteella. Tämä mahdollistaa myös eri polyeteenityyppien luotettavan tunnistamisen. Kuten muualla on jo osoitettu, myös sekoitussuhde on mahdollista tunnistaa [2 a)]. Lisäksi Identify -tietokantaa voidaan laajentaa omilla tiedoilla ja siten mukauttaa yksilöllisiin tarpeisiin.