30.11.2020 by Dr. Alexander Schindler
スマートな熱分析：測定は必要か？
日常の実験室作業における典型的な状況を想像してみてください：新しいサンプルを分析しなければならないが、温度プログラム、サンプル質量、適切なルツボなど、適切な測定条件は何か？また、どのような測定結果が期待できるでしょうか？もしかしたら、そのような試料は過去にあなたがすでに測定したことがあるかもしれません。あるいは、NETZSCH 。熱分析に関するデータベースを検索するだけでも、かなり役立つのではないでしょうか？Proteus® 解析ソフトウェアの一部である Identify がその解決策です！
Identifyデータベースシステムの最初の目的は、測定曲線の自動認識と比較である。これは、たとえば品質管理や故障分析に役立ちます。純粋なデータマイニング（データの保存、検索、発見）は、もちろん2番目の主な用途です。
Identifyでデータマイニングを行うには？
Identifyを使用する1つのアプローチは、入力された測定曲線を基に、類似したデータベース測定値または文献データを検索することである。これは図1に示されており、熱機械分析(TMA)測定がさまざまなデータベース曲線と比較されています。類似のTMA曲線はIdentifyによって自動的に見つかり、DSCとTGA曲線はこの場合、表示されたすべてのデータベース測定値をアルファベット順に並べ替えることで簡単に見つかりました。ガラス転移は-70...-60°Cの間で起こり（示差走査熱量測定（DSC）曲線も参照）、通常DSCやTMA測定では避けるべき分解が、熱重量測定（TGA）曲線に見られる150°C以上でゆっくりと始まることが興味深い。
データマイニングの2つ目のアプローチ（類似の入力測定が要求されない場合）は、"ライブラリ/クラスの管理 "機能（図2参照）に関連している。この場合、測定値と文献データの検索フィールドに "NR "を手動で入力し、その結果、3つの異なるNR測定値が見つかりました。データベースの測定値を復元するには、マウスを右クリックするだけで、測定値が開き、温度プログラム、サンプル質量、パージガス、サンプルるつぼなどの測定条件も詳細に表示されます。
最後になりましたが、Identifyは、加熱速度、サンプル質量、ガラス転移や吸熱・発熱効果が評価されたかどうかに応じてフィルタリングする可能性も提供します。測定名に文字列が含まれているかどうかも、フィルタリングの基準になります（図3参照）。
Identifyのデータベースの内容
図4に示すのは、様々な応用分野（セラミックス、無機物、金属、合金、有機物、製薬、食品、化粧品、ポリマー）をカバーする、現在1294のエントリーを含むNETZSCH ライブラリーである。オプションとして、ドイツのKunststoffinstitut Lüdenscheidが開発した KIMWデータベースがあり、1000種類の市販ポリマーグレードのDSC曲線が収録されている。
要約すると、Identifyに保存されているすべての測定について、測定値、関連する測定条件、および評価を簡単に検索して取り出すことができます。この知識を大切にすることで、測定前や測定後に役立ちます！
以前の関連ブログ記事もぜひご覧ください：
スマート熱分析（パート1）： AutoEvaluationDSC、TGA、STA曲線
スマート熱分析（パートII）：データベース検索による測定の識別