30.11.2020 by Dr. Alexander Schindler
Analisi termica intelligente: Misure cercasi?
Immaginate la situazione tipica del lavoro quotidiano in laboratorio: Un nuovo campione deve essere analizzato, ma quali sono le condizioni di misura adatte, come il programma di temperatura, la massa del campione o il crogiolo giusto? E quali risultati di misura ci si può aspettare? Forse questo tipo di campione è già stato misurato da voi in passato - o forse da NETZSCH. Non sarebbe di grande aiuto inserirearch in un database per l'analisi termica? Identify, che fa parte del software di analisi Proteus®, è la soluzione!
Lo scopo iniziale del sistema di database Identify è il riconoscimento e il confronto automatico delle curve di misura. Questo serve, ad esempio, per il controllo di qualità e l'analisi dei guasti. Il data mining puro (archiviazione,arcricerca di dati) è, ovviamente, la seconda applicazione principale.
Come fare data mining con Identify?
Un approccio all'uso di Identify consiste nel confrontarearch con misure simili del database o con dati di letteratura sulla base di una curva di misura di ingresso. Ciò è illustrato nella figura 1, dove una misura di analisi termomeccanica (TMA) viene confrontata con varie curve del database. La curva TMA simile è stata trovata automaticamente da Identify, mentre le curve DSC e TGA sono state in questo caso trovate facilmente tramite l'ordinamento alfabetico di tutte le misure del database. È interessante notare che la transizione vetrosa avviene tra -70...-60°C (si veda anche la curva della Calorimetria Differenziale a Scansione, DSC) e che la Reazione di decomposizioneUna reazione di decomposizione è una reazione termicamente indotta di un composto chimico che forma prodotti solidi e/o gassosi. decomposizione - che normalmente dovrebbe essere evitata nelle misure DSC o TMA - inizia lentamente al di sopra dei 150°C, come visibile nella curva della Termogravimetria (TGA).
Il secondo approccio di data mining - in cui non è richiesta una misura di input simile - è legato alla funzione "Manage Libraries/Classes" (vedi figura 2). In questo caso, "NR" è stato digitato manualmente nel campo search per le misure e i dati di letteratura, e di conseguenza sono state trovate le tre diverse misure NR. Il ripristino di una misura del database, che si effettua semplicemente facendo clic con il tasto destro del mouse, apre la misura in cui si possono vedere in dettaglio anche le condizioni di misura, come il programma di temperatura, la massa del campione, i gas di spurgo e il crogiolo del campione.
Infine, Identify offre anche la possibilità di filtrare in base alla velocità di riscaldamento, alla massa del campione e se sono state valutate transizioni vetrose o effetti endotermici ed esotermici. Anche la presenza o meno di una stringa di lettere nel nome della misura può essere un criterio di filtraggio (vedi figura 3).
Il contenuto del database di Identify
La figura 4 mostra il sito NETZSCH libra ries, attualmente contenente 1294 voci, che coprono vari campi di applicazione (ceramica, inorganici, metalli, leghe, organici, farmaceutici, alimentari, cosmetici e polimeri). È disponibile come opzione il database KIMW, sviluppato dal Kunststoffinstitut Lüdenscheid, in Germania, con curve DSC per 1000 diversi tipi di polimeri disponibili in commercio, dove sono disponibili anche informazioni sul fornitore del polimero, sul colore e sul materiale/contenuto di riempimento.
In sintesi, le misure, le condizioni di misura associate e le valutazioni possono essere facilmente trovate e recuperate per tutte le misure memorizzate in Identify. Questa conoscenza può essere utile prima e dopo qualsiasi misurazione!
Non esitate a visitare i precedenti articoli del blog correlati:
Analisi termica intelligente (Parte I): AutoEvaluation delle curve DSC, TGA e STA
Analisi termica intelligente (Parte II): Identificazione delle misure tramite database Search
Analisi termica intelligente (Parte III): AutoEvaluation delle curve DIL e TMA