27.11.2019 by Milena Riedl

Digitalisasi DSC: Dapatkan hasil maksimal dari pengukuran Anda!

Analisis termal menjawab banyak pertanyaan di berbagai divisi bisnis industri manufaktur. Namun, mendapatkan informasi yang paling banyak dari pengukuran sering kali sulit karena dalam literatur hanya tersedia nilai tunggal dan bukan termogram lengkap. Basis data polimer merupakan alat yang umum digunakan untuk metode lain seperti FT-IR atau GC-MS. Pelajari bagaimana database untuk instrumentasi analisis termal memfasilitasi pekerjaan harian Anda.

Analisis termal dapat menjawab banyak pertanyaan di berbagai divisi bisnis industri manufaktur. Untuk pemeriksaan barang yang masuk, penting untuk mengetahui apakah suatu batch material cocok untuk menghasilkan suku cadang yang baik. Dalam rekayasa balik, muncul pertanyaan tentang mengapa pesaing dapat menawarkan suku cadang serupa dengan harga yang lebih murah. Setelah komponen gagal, perlu dideteksi apakah ada kotoran dalam material atau apakah parameter produksi telah ditetapkan dengan tepat.

Mengapa kita membutuhkan basis data polimer?

Evaluasi hasil berbasis data telah umum dilakukan untuk banyak metode seperti FT-IR atau GC-MS untuk waktu yang lama. Dalam literatur, hanya nilai tunggal dan bukan termogram lengkap yang tersedia, yang diperlukan untuk mendapatkan informasi lengkap tentang suatu bahan. Selain itu, perbandingan matematis dari kurva lengkap belum dapat dilakukan sebelum digitalisasi termogram dan tabel.

Bagaimana cara kerjanya?

Kasus 1: Bahannya adalah bahan daur ulang PP. Komponen dari batch produksi saat ini menunjukkan sifat mekanik yang lebih rendah. Mereka juga memiliki garis-garis kecoklatan yang terlihat sebagian. Batch produksi sebelumnya tidak menunjukkan masalah.

Pertama, bagian yang baik dianalisis dengan differential scanning calorimetry (DSC) untuk mendapatkan referensi yang dapat dibandingkan dengan bagian yang rusak. Gambar 1 mengilustrasikan bahwa hanya ada satu puncak leleh tunggal dalam kisaran tipikal polipropilena (PP).

Gambar 1: Pengukuran DSC pada bagian yang bagus

Selanjutnya, bagian yang rusak juga diukur dengan DSC. Pada gambar 2, terlihat jelas bahwa ada puncak leleh kedua pada sekitar 132°C. Ini merupakan indikasi kuat adanya ketidakmurnian dalam bahan yang diproses.

Gambar 2: Pengukuran DSC pada bagian yang rusak

Untuk mengetahui apa ketidakmurnian itu, perlu untuk melihat ke dalam literatur ..

... atau basis data polimer yang diintegrasikan ke dalam NETZSCH Proteus® solusi perangkat lunak!

Gambar 3: Pencocokan basis data otomatis dengan fitur Identify pada perangkat lunak Proteus®®

Hanya area pengukuran dengan puncak yang tidak umum yang dipilih untuk analisis. Perangkat lunak secara otomatis menunjukkan bahan referensi yang sesuai dengan bahan yang diukur. Dalam hal ini, puncak pertama memiliki korelasi yang sangat baik dengan HD-PE. Oleh karena itu, dapat dipastikan bahwa bahan PP daur ulang telah terkontaminasi HD-PE.

Mengidentifikasi bahan yang tidak diketahui

Kasus 2: Pada contoh kedua, bertujuan untuk menentukan material mana yang digunakan untuk produksi komponen kompetitif.

Gambar 4: Pengukuran DSC dari komponen kompetitif


Gambar 4 menunjukkan analisis DSC sampel dengan puncak leleh terukur pada 222°C. Setelah ditelusuri dalam literatur, terungkap bahwa bahan tersebut dapat berupa poliamida 6 (PA6) (puncak leleh antara 220 dan 230°C) atau PA610 (puncak leleh antara 210 dan 230°C). Dengan demikian, karena Suhu Leleh dan EntalpiEntalpi fusi suatu zat, juga dikenal sebagai panas laten, adalah ukuran masukan energi, biasanya panas, yang diperlukan untuk mengubah suatu zat dari padat menjadi cair. Titik leleh suatu zat adalah suhu saat zat tersebut berubah wujud dari padat (kristal) menjadi cair (lelehan isotropik).titik leleh yang tumpang-tindih, maka tidak mungkin untuk membedakan kedua bahan tersebut.

Namun demikian, dengan mengevaluasi pengukuran dengan basis data otomatis, menjadi jelas bahwa material yang diproses adalah PA610. Perangkat lunak ini membandingkan seluruh plot secara matematis, dibandingkan dengan perbandingan nilai tunggal dengan data literatur.

Gambar 5: Perbandingan basis data dengan fitur Identifikasi dari perangkat lunak Proteus®®

Kesuksesan Anda dengan data cerdas

Digitalisasi DSC denganProteus® perangkat lunak AutoEvaluation dan Identify menawarkan berbagai manfaat:

  • Identifikasi campuran bahan dan pengotor
  • Peningkatan kualitas dan kapasitas
  • Identifikasi bahan yang tidak diketahui
  • Reproduksibilitas pengukuran yang lebih tinggi

Klik di sini untuk mendapatkan informasi lebih lanjut mengenai basis data polimer KIMW!

Terima kasih kepada Martin Doedt (B. Sc., Kepala Laboratorium, Kunststoff-Institut Lüdenscheid) untuk ceramahnya di K-show 2019!

Artikel Blog Lainnya tentang Analisis Termal Cerdas