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KIMW- 데이터베이스를 통한 폴리머 식별 및 식별

소개

수년에 걸쳐 플라스틱과 관련된 모든 질문에 대한 경험 많은 문의처인 Kunststoff-Institut Lüdenscheid [1]는 현재 600개 이상의 상용 폴리머에 대한 DSC 곡선이 포함된 재료 데이터베이스를 구축했습니다. 이 방대한 데이터베이스는 Kunststoff- Institut과 NETZSCH-Gerätebau GmbH의 협력 덕분에 이제 Proteus® 분석 내 Identify 곡선 식별 소프트웨어에 통합되었습니다. AutoEvaluation이는 식별, 고장 분석 및 품질 관리와 같은 문제와 관련하여 폴리머 분석을 간소화할 뿐만 아니라 결과를 더욱 의미 있게 만들어 줍니다[2].

식별 오퍼란 무엇인가요?

Identify 데이터베이스 시스템은 DSC 곡선의 직접 비교와 분류 및 해석을 위해 도입되었지만, 이제 DIL 및 TMA 장비에서 비롯된 ΔL/L0 측정, DSC 장비의비열 용량(cp)열용량은 시료에 공급된 열량을 결과 온도 상승으로 나눈 물질별 물리량으로, 시료에 공급된 열량에 의해 결정됩니다. 비열 용량은 시료의 단위 질량과 관련이 있습니다.cp 데이터, 그리고 가장 최근에는 TGA 측정에도 사용할 수 있습니다 [3]. Identify는 Proteus® 에서 사용할 수 있으며, 지원되는 모든 계측기의 모든 신호 유형에 자동으로 사용할 수 있습니다. 사용자는 항상 전체 데이터베이스에 액세스하여 현재 측정 곡선을 다른 데이터 유형의 곡선을 포함한 모든 데이터베이스 곡선과 오버레이하는 등 모든 가능성에 액세스할 수 있습니다.

전체 데이터베이스( NETZSCH )는 폴리머, 유기물, 식품 및 제약, 세라믹 및 무기물, 금속 및 합금, 화학 원소 분야의 1,100개 이상의 항목으로 구성되어 있습니다(그림 1 참조). 이러한 항목은 다양한 데이터 유형(DSC, TGA, DIL/TMA 및 비열 용량(cp)열용량은 시료에 공급된 열량을 결과 온도 상승으로 나눈 물질별 물리량으로, 시료에 공급된 열량에 의해 결정됩니다. 비열 용량은 시료의 단위 질량과 관련이 있습니다.cp)의 측정 및 문헌 데이터로 구성됩니다. 물론 사용자는 자신의 측정 및 문헌 데이터로 라이브러리를 만들거나 확장할 수 있으며, 컴퓨터 네트워크를 통해 다른 사용자와 동시에 공유할 수 있습니다.

기본적으로 Identify는 다양한 검색 알고리즘을 제공하며, 데이터베이스 검색을 특정 온도 범위로 제한할 수 있고 측정 조건과 같은 다양한 기준에 따라 결과를 필터링할 수 있습니다.

1) Identify 내 라이브러리(현황: 2016년 12월)

KIMW 데이터베이스의 장점

식별 데이터베이스의 NETZSCH 부분은 다양한 재료와 방법( large )으로 탄탄한 기반을 형성하지만, 옵션으로 제공되는 KIMW 부분은 폴리머의 DSC 영역에서 이전에 달성하지 못한 깊이를 추가로 제공합니다: 여기에는 시판되는 다양한 폴리머 및 혼합물에 대한 600개의 DSC 측정이 포함되어 있으며, 약 130개의 다양한 폴리머 유형을 반영합니다. 즉, 많은 폴리머 유형에 대해 동일한 유형의 다른 제품에 대한 측정값이 존재하며, 이는 상당히 다른 DSC 프로파일을 나타낼 수 있습니다. 다양한 DSC 곡선 외에도 600개의 폴리머 각각에 대해 색상 및 필러 함량과 함께 정확한 상표명과 제조업체가 저장된다는 이점이 있습니다.

요약하면, Identify와의 통합을 통해 KIMW 데이터베이스의 600개 DSC 곡선을 순수하게 시각적으로 비교하거나 다음 예시와 같이 폴리머를 자동으로 식별하는 데 직접적이고 지능적으로 사용할 수 있습니다.

폴리머 블렌드 식별

그림 2a와 2b는 KIMW 데이터베이스에서 이미 사용 가능한 폴리머 블렌드 "PEI-PTFE Ultem 4001"의 측정값이 입력 곡선으로 사용되는 예시적인 데이터베이스 검색을 보여줍니다. 클릭 한 번으로 AutoEvaluation 및 식별 결과가 나타납니다: 먼저, 효과의 자동 감지 및 평가가 수행되었으며, 이 경우 약 0°C에서 30°C 사이의 온도 범위에서 흡열 효과와 약 216°C에서 유리 전이, 324°C의 최고 온도에서 또 다른 흡열(용융) 효과가 발견되었습니다. 데이터베이스 검색을 통해 다른 PEI-PTFE 혼합물과 가장 유사한 히트 곡선과 동일한 곡선을 얻었을 뿐만 아니라 순수 PTFE 및 PEI에 대한 측정값도 얻었습니다(그림 2b 참조).

반면, 대부분의 다른 폴리머 유형의 DSC 곡선은 유사성이 훨씬 낮았기 때문에 배제할 수 있었습니다. 측정 조건이나 효과 해석과 같은 자세한 내용은 참고 자료 [2]를 참조하세요.

2) "PEI-PTFE Ultem 4001" 폴마이어 블렌드(녹색)에 대한 DSC 곡선을 "PEI-PTFE Luvocom 11067223"(빨간색)의 데이터베이스 곡선 및 PTFE(파란색) 및 PEI(검은색)에 대한 일반적인 데이터베이스 곡선과 비교한 결과입니다. 더 나은 설명을 위해 커브는 y 방향에서 서로에 대해 오프셋되었습니다.
3) "PEI-PTFE Ultem 4001" 샘플에 대한 Identify 데이터베이스 검색 결과. 왼쪽의 히스트 목록은 개별 측정값과의 비교를, 오른쪽의 히트 목록은 클래스, 즉 정의된 그룹과의 비교를 보여줍니다(괄호 안의 숫자는 항상 클래스 내 측정값의 수를 나타냄).

요약

Identify에 통합된 KIMW 데이터베이스를 사용하면 상용 폴리머에 대한 수백 개의 DSC 곡선과 측정값을 직접 비교할 수 있습니다. 따라서 폴리머 식별이 더 쉬워질 뿐만 아니라 신뢰도도 높아집니다!

Literature

  1. [1]
    http://kunststoff-institut-luedenscheid.de/
  2. [2]
    M. Doedt, A. Schindler, T. Pflock. 클릭 한 번으로 DSC 평가 - 데이터 뱅크 통합 및 평가 소프트웨어로 폴리머 식별을 보장합니다. Kunststoffe 10/2016. S.189-191
  3. [3]
    A. 쉰들러, C. 스트라서, S. 슈묄처, M. 보덱, R. 세니우타, X. 왕. 측정 곡선의 자동 평가, 식별 및 분류를 포함하는 데이터베이스 지원 열 분석. 열 분석 및 열량 측정 저널, DOI 10.1007/s10973-015-5026-x