Contribuire a migliorare i modelli predittivi per i riciclati
Contribuire con i dati di formazione a Proteus® Ora quantifica
I flussi di riciclo sono intrinsecamente complessi.
Sono costituiti da un'ampia varietà di polimeri, additivi e contaminanti sconosciuti che spesso variano significativamente da lotto a lotto. Questa complessità rappresenta una sfida significativa per l'industria del riciclaggio dei polimeri, rendendo difficile l'identificazione affidabile dei materiali e il rilevamento della contaminazione.
Per affrontare questa sfida, Proteus® Now Quantify è in fase di sviluppo per migliorare il rilevamento delle contaminazioni e la classificazione dei materiali per i polimeri riciclati. L'espansione e il perfezionamento del database dei materiali è fondamentale per raggiungere questo obiettivo.
Per costruire modelli di apprendimento automatico affidabili, abbiamo bisogno di dati di addestramento DSC di alta qualità e standardizzati NETZSCH provenienti da composti industriali reali. In particolare, stiamo cercando materiali composti basati su polimeri vergini che rappresentino realisticamente i tipici scenari di contaminazione presenti nei flussi di riciclaggio. Questo ci permette di creare set di dati controllati e ben definiti per una solida formazione del modello.
Il vostro contributo contribuirà ad aumentare l'accuratezza, la robustezza e l'applicabilità industriale delle previsioni, favorendo così una migliore valutazione dei riciclati nell'industria dei polimeri. Le miscele secche e i riciclati veri e propri non sono adatti.
“Aiutateci a rendere Proteus® Now Quantify ancora più potente e a beneficiare direttamente di risultati di analisi migliori. Condividendo i dati di addestramento DSC standardizzati di NETZSCH, contribuite a rendere i modelli di intelligenza artificiale più precisi, robusti e adatti ai riciclati industriali reali. Più il set di dati è vario, più il modello diventa accurato e prezioso per tutti.”
Perché la standardizzazione è importante
I modelli di apprendimento automatico sono validi solo quanto i dati su cui vengono addestrati. Per Quantify per fornire previsioni affidabili, devono essere soddisfatte le seguenti condizioni:
- Le condizioni di misurazione devono essere identiche
- Le storie termiche devono essere comparabili
- Le forme delle curve devono riflettere il comportamento reale del composto
Anche small deviazioni nei parametri DSC influenzano la forma del picco, l'entalpia e il comportamento di CristallizzazioneLa cristallizzazione è il processo fisico di indurimento durante la formazione e la crescita dei cristalli. Durante questo processo viene rilasciato il calore di cristallizzazione.cristallizzazione, il che influisce direttamente sulle prestazioni del modello.
Pertanto, per l'addestramento si possono usare solo le misurazioni condotte secondo lo standard Quantify definito.
Quantificare Lista di controllo per la misurazione (obbligatoria per i dati sulla formazione)
Parametri del metodo
- Peso del campione: 10 ± 1 mg
- Velocità di riscaldamento: 10 K/min
- Velocità di raffreddamento: 10 K/min
- Atmosfera: Azoto (flussi di gas predefiniti)
- Crogiolo: Al Concavus® con coperchio forato
- Sensibilità e TempCal validi
- BeFlat® attivato
⚠️ Questi parametri sono fissi per Proteus® Now Quantify. Le deviazioni possono modificare la forma dei picchi e ridurre l'affidabilità della previsione.
Un documento dettagliato sulle linee guida di misurazione è disponibile qui:
Cosa ci guadagna?
Contribuite con i vostri dati e ottenete vantaggi contribuendo a far progredire l'analisi dei polimeri guidata dall'intelligenza artificiale:
- Visibilità sul nostro sito web come partner di collaborazione
- Accesso esclusivo a nuovi Proteus® Now Quantify modelli e caratteristiche
- Migliori risultati per i vostri materiali
- Opportunità di collaborazione (pubblicazioni, conferenze)
Istituti che guidano il futuro dell'analisi dei polimeri basata sull'intelligenza artificiale
I seguenti istituti e laboratori hanno già contribuito con set di dati DSC standardizzati per supportare il miglioramento continuo di Proteus® Now Quantify. Condividendo dati industriali reali, contribuiscono a rafforzare il rilevamento delle contaminazioni, la classificazione dei materiali e la previsione affidabile dei flussi di riciclaggio dei polimeri.
Ringraziamo sinceramente tutti i partner per la loro collaborazione e per il progresso dell'analisi dei materiali guidata dai dati insieme a NETZSCH.
Domande frequenti (FAQ)
Il vostro contributo
Inviando dati di addestramento DSC standardizzati, si contribuisce a:
- migliorare gli algoritmi di rilevamento della contaminazione
- rafforzare la classificazione basata sulla CristallizzazioneLa cristallizzazione è il processo fisico di indurimento durante la formazione e la crescita dei cristalli. Durante questo processo viene rilasciato il calore di cristallizzazione.cristallizzazione
- aumentare l'affidabilità della previsione nei flussi di riciclato
- rendere Quantify più applicabile ai materiali industriali reali
Più rappresentativo e diversificato è il set di dati, migliori sono le prestazioni del modello.
Come partecipare
- Seguire esattamente la lista di controllo delle misurazioni di Quantify (vedi documento guida sopra)
- Assicurarsi che il materiale sia un composto reale (non miscele secche)
- Anonimizzare i dati relativi al tipo di polimero, se lo si desidera: abbiamo bisogno solo delle classi di materiali, della quantità di riempitivo e delle quantità di composizione per ciascuna classe (vedere le FAQ)
- Inviateci un'e-mail per discutere il vostro contributo o condividere i dati
- I nostri esperti Quantify vi contatteranno:
