Auta parantamaan kierrätysmateriaalien ennustemalleja
Koulutustietojen toimittaminen osoitteeseen Proteus® Nyt kvantifioi
Kierrätysvirrat ovat luonnostaan monimutkaisia.
Ne koostuvat monenlaisista polymeereistä, lisäaineista ja tuntemattomista epäpuhtauksista, jotka vaihtelevat usein merkittävästi erästä toiseen. Tämä monimutkaisuus on merkittävä haaste polymeerien kierrätysteollisuudelle, sillä se vaikeuttaa materiaalin luotettavaa tunnistamista ja epäpuhtauksien havaitsemista.
Tämän haasteen ratkaisemiseksi, Proteus® Now Quantify on kehitteillä, jotta voidaan parantaa kontaminaatioiden havaitsemista ja kierrätettyjen polymeerien materiaalien luokittelua. Materiaalitietokannan laajentaminen ja parantaminen on avainasemassa tämän tavoitteen saavuttamisessa.
Luotettavien koneoppimismallien rakentamiseksi tarvitaan korkealaatuista, standardoitua NETZSCH DSC-koulutusdataa todellisista teollisista yhdisteistä. Etsimme erityisesti neitseellisiin polymeereihin perustuvia yhdistelmämateriaaleja, jotka edustavat realistisesti kierrätysvirroissa esiintyviä tyypillisiä kontaminaatiotilanteita. Näin voimme luoda kontrolloituja, hyvin määriteltyjä tietokokonaisuuksia vankkaa mallien harjoittelua varten.
Osallistumisesi auttaa lisäämään ennusteiden tarkkuutta, kestävyyttä ja teollista sovellettavuutta, mikä tukee kierrätysmateriaalien parempaa arviointia polymeeriteollisuudessa. Kuivaseokset ja todelliset kierrätysmateriaalit eivät sovellu.
“Auta meitä tekemään Proteus® Now Quantify vieläkin tehokkaammaksi ja hyödy suoraan paremmista analyysituloksista. Jakamalla standardoitua NETZSCH DSC-koulutusdataa autat tekemään tekoälymalleista tarkempia, kestävämpiä ja paremmin todellisia teollisia kierrätysmateriaaleja varten soveltuvia. Mitä monipuolisempi aineisto, sitä tarkempi ja arvokkaampi malli on kaikille.”
Miksi standardoinnilla on merkitystä
Koneoppimismallit ovat vain niin hyviä kuin data, johon ne on koulutettu. Osoitteessa Quantify tuottaa luotettavia ennusteita, seuraavien ehtojen on täytyttävä:
- Mittausolosuhteiden on oltava identtiset
- Lämpöhistorioiden on oltava vertailukelpoisia
- Käyrän muotojen on heijastettava yhdistelmän todellista käyttäytymistä
Jopa small poikkeamat DSC-parametreissa vaikuttavat piikin muotoon, entalpiaan ja kiteytymiskäyttäytymiseen, mikä vaikuttaa suoraan mallin suorituskykyyn.
Sen vuoksi koulutukseen voidaan käyttää vain mittauksia, jotka on tehty määritellyn Quantify-standardin mukaisesti.
Kvantifioi Mittauksen tarkistuslista (pakollinen koulutustietojen osalta)
Menetelmän parametrit
- Näytteen paino: 10 ± 1 mg
- Lämmitysnopeus: 10 K/min
- Jäähdytysnopeus: 10 K/min
- Ilmakehä: Typpi (oletuskaasuvirrat)
- Upokas: Al Concavus®, jossa on lävistetty kansi
- Herkkyys ja TempCal voimassa
- BeFlat® aktivoitu
⚠️ Nämä parametrit ovat kiinteät seuraaville Proteus® Now Quantify. Poikkeamat voivat muuttaa piikkien muotoja ja heikentää ennusteen luotettavuutta.
Yksityiskohtaiset mittausohjeet ovat saatavilla täällä:
Mitä hyötyä siitä on sinulle?
Toimita tietosi ja hyödy samalla, kun autat edistämään tekoälyyn perustuvaa polymeerianalyysia:
- Näkyvyys verkkosivustollamme yhteistyökumppanina
- Yksinomainen pääsy uusiin Proteus® Now Quantify malleihin ja ominaisuuksiin
- Parempia tuloksia omille materiaaleillesi
- Yhteistyömahdollisuudet (julkaisut, konferenssit)
Instituutit, jotka ohjaavat tekoälyyn perustuvan polymeerianalyysin tulevaisuutta
Seuraavat laitokset ja laboratoriot ovat jo toimittaneet standardoituja DSC-tietoaineistoja, joilla tuetaan jatkuvaa parantamista seuraavissa asioissa Proteus® Now Quantify. Jakamalla todellisia teollisia tietoja ne auttavat vahvistamaan kontaminaatioiden havaitsemista, materiaalien luokittelua ja polymeerien kierrätysvirtojen luotettavaa ennustamista.
Kiitämme vilpittömästi kaikkia yhteistyökumppaneita yhteistyöstä ja siitä, että he edistävät dataan perustuvaa materiaalianalyysiä yhdessä NETZSCH.
Usein kysytyt kysymykset (FAQ)
Sinun panoksesi
Toimittamalla standardoidut DSC-koulutustiedot autat:
- parantamaan kontaminaation havaitsemisalgoritmeja
- vahvistamaan kiteytymiseen perustuvaa luokittelua
- lisäämään luotettavaa ennustamista kierrätysvirroissa
- tehdä Quantify-ohjelmasta entistä paremmin sovellettavissa oikeisiin teollisuusmateriaaleihin
Mitä edustavampi ja monipuolisempi aineisto, sitä parempi mallin suorituskyky.
Miten osallistua
- Noudata tarkkaan Quantify-mittauksen tarkistuslistaa (ks. edellä oleva ohjeasiakirja)
- Varmistetaan, että materiaali on aitoa yhdistettä (ei kuivasekoituksia)
- Anonymisoi polymeerityyppitiedot halutessasi: tarvitsemme vain materiaaliluokat, täyteaineen määrän ja koostumuksen määrät kullekin luokalle (ks. usein kysytyt kysymykset)
- Lähetä meille sähköpostia keskustellaksesi osallistumisestasi tai jakaaksesi tietoja
- Quantify-asiantuntijamme ottavat sinuun yhteyttä:
