21.12.2018 by Dr. Alexander Schindler

스마트 열 분석(파트 IIb): ... 열 분석 분야에서 가장 포괄적인 데이터베이스 확인

Identify 는 열 분석 분야에서 가장 포괄적인 데이터베이스 시스템입니다! 간단히 말해, Identify는 측정 곡선을 인식하고 비교하는 데 사용할 수 있습니다. 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 유형의 신호가 지원되며, 곡선을 쉽게 찾고 오버레이할 수 있습니다. 이 문서에서는 Identify의 훌륭한 데이터베이스 내용을 강조합니다(2019년 11월 현재): Identify 데이터베이스에는 이미 약 2300개의 데이터베이스 항목이 포함되어 있습니다!

그림 1에는 세라믹, 무기, 금속, 합금, 유기, 제약, 식품, 화장품, 폴리머 등 다양한 응용 분야를 다루는 NETZSCH 라이브러리가 나와 있습니다(그림 2 참조). 옵션으로 제공되는 KIMW 데이터베이스는 독일 뤼덴샤이트 재료연구소에서 개발한 것으로, 157가지 폴리머 유형을 반영하는 1000가지 상용 폴리머 등급에 대한 DSC 곡선이 포함되어 있습니다. 폴리머 공급업체, 색상 및 필러 재료/함량에 대한 정보를 확인할 수 있습니다.

그림 1: 데이터베이스 콘텐츠 식별: 항상 포함되는 NETZSCH 라이브러리, 선택 사항인 KIMW 라이브러리, 사용자가 만든 예시 라이브러리.
그림 2: 데이터베이스 콘텐츠 식별(선택 사항인 KIMW 부분 제외): 자료 관련 배포.

Identify에는 측정값뿐만 아니라 매우 다양한 문헌 데이터도 포함되어 있습니다(그림 3 참조). 그리고 이러한 문헌 데이터 항목의 대부분은 한 번에 여러 가지 재료 특성(Tg, Tm, α,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, 질량 변화)을 포함하고 있습니다!

그림 3: 데이터베이스 콘텐츠 식별(선택 사항인 KIMW 부분 제외): 데이터 및 측정 유형에 관한 배포.

물론 사용자는 자신만의 식별 라이브러리(위 예시: "상 변화 물질")를 구축하여 컴퓨터 네트워크에 있는 동료들과 공유할 수도 있습니다!

이전 블로그 글도 참고하시기 바랍니다:

스마트 열 분석(1부): DSC, TGA 및 STA 측정의 자동 평가 - NETZSCH 분석 및 테스트

스마트 열 분석 (2부): 데이터베이스 검색을 통한 측정값 식별 - NETZSCH 분석 및 테스트

스마트 열 분석 (파트 III): DIL 및 TMA 곡선의 자동 평가 - NETZSCH 분석 및 테스트 -