27.11.2019 by Milena Riedl
DSC 디지털화: 측정값을 최대한 활용하세요!
열 분석은 제조 산업의 다양한 사업 부문에서 많은 질문에 대한 답을 제공합니다. 그러나 문헌에서는 완전한 열화상이 아닌 단일 값만 제공되기 때문에 측정에서 최대한의 정보를 얻는 것이 어려운 경우가 많습니다. 폴리머 데이터베이스는 FT-IR 또는 GC-MS와 같은 다른 방법의 일반적인 도구입니다. 열 분석 기기용 데이터베이스가 일상적인 작업을 어떻게 도와주는지 알아보세요.
열 분석은 제조 산업의 다양한 사업 부문에서 많은 질문에 답할 수 있습니다. 입고 제품 검사의 경우, 재료 배치가 좋은 부품을 생산하기에 적합한지 여부를 파악하는 것이 중요합니다. 리버스 엔지니어링에서는 경쟁업체가 비슷한 부품을 더 저렴한 가격에 제공할 수 있는 이유에 대한 의문이 생깁니다. 부품에 불량이 발생하면 재료에 불순물이 있는지 또는 생산 파라미터가 적절하게 설정되었는지 감지해야 합니다.
폴리머 데이터베이스가 필요한 이유는 무엇인가요?
결과에 대한 데이터베이스 평가는 FT-IR 또는 GC-MS와 같은 많은 방법에서 오랫동안 일반화되어 왔습니다. 문헌에서는 물질에 대한 완전한 정보를 얻기 위해 필요한 전체 열화상 이미지가 아닌 단일 값만 사용할 수 있습니다. 또한 서모그램과 표의 디지털화 이전에는 완전한 곡선의 수학적 비교가 불가능했습니다.
어떻게 작동할까요?
사례 1: 소재는 PP 재활용 소재였습니다. 현재 생산 배치의 부품은 기계적 특성이 낮습니다. 또한 부분적으로 보이는 갈색 줄무늬가 있습니다. 이전 생산 배치에서는 아무런 문제가 없었습니다.
먼저, 결함이 있는 부품과 비교할 수 있는 기준을 마련하기 위해 정상 부품을 이차 주사 열량 측정법(DSC)으로 분석했습니다. 그림 1은 폴리프로필렌(PP)의 일반적인 범위에서 단일 용융 피크가 하나만 있음을 보여줍니다.
다음으로 결함이 있는 부분도 DSC로 측정했습니다. 그림 2에서 약 132°C에서 두 번째 용융 피크가 있는 것을 명확하게 볼 수 있습니다. 이는 가공된 재료에 불순물이 있음을 강력하게 나타냅니다.
불순물이 무엇인지 알아 보려면 문헌을 살펴볼 필요가 있습니다 ..
... 또는 NETZSCH 에 통합된 폴리머 데이터베이스를 살펴볼 필요가 있습니다. Proteus® 소프트웨어 솔루션!
흔하지 않은 피크가 있는 측정 영역만 분석을 위해 선택되었습니다. 소프트웨어는 측정된 물질과 일치하는 기준 물질을 자동으로 표시합니다. 이 경우 첫 번째 피크는 HD-PE와 매우 좋은 상관관계를 보입니다. 따라서 재활용 PP 소재가 HD-PE에 오염되었음을 확인할 수 있습니다.
알 수 없는 물질 식별
사례 2: 두 번째 예에서는 경쟁 부품 생산에 어떤 재료가 사용되었는지 확인하는 것이 목적이었습니다.
그림 4는 측정된 용융 피크가 222°C인 샘플의 DSC 분석 결과를 보여줍니다. 문헌을 살펴보면 이 물질은 폴리아미드 6(PA6)(융점 220~230°C) 또는 PA610(융점 210~230°C)일 수 있음을 알 수 있습니다. 따라서 융점이 겹치기 때문에 두 소재를 구분할 수 없습니다.
그러나 자동화된 데이터베이스로 측정값을 평가하면 가공된 재료가 PA610이라는 것이 명확해집니다. 소프트웨어는 문헌 데이터와의 단일 값 비교와 비교하여 전체 플롯을 수학적으로 비교합니다.
스마트 데이터를 통한 성공
소프트웨어 도구로 DSC의 디지털화Proteus® 소프트웨어 도구( AutoEvaluation 및 Identify )를 통한 DSC의 디지털화는 다양한 이점을 제공합니다:
- 재료 혼합물 및 불순물 식별
- 품질 및 용량 개선
- 알려지지 않은 물질의 식별
- 측정 재현성 향상
폴리머에 대한 KIMW 데이터베이스에 대한 자세한 정보를 보려면여기를 클릭하세요!
K-show 2019에서 강연을 해주신 마틴 도트(Martin Doedt, B. Sc., 연구소장, 쿤스트스토프 인스티투트 뤼덴샤이트)에게 감사드립니다!
