Identify 를 사용한 효율적인 물질 식별, ..

...측정 곡선 인식 및 비교를 위한 NETZSCH 데이터베이스 특성 데이터를 문헌 자료 또는 이전 측정치와 비교하여 물질을 수동으로 식별할 수도 있지만, 이 과정을 자동화하고 비교 목적으로 데이터베이스를 사용하는 것이 훨씬 더 효과적입니다. 이 절차는 적외선과 같은 분광학에서 오랫동안 사용되어 왔으며 2013년부터는 열 분석 평가에도 사용할 수 있습니다. 해당 NETZSCH 데이터베이스 시스템은 Identify. 몇 번의 클릭만으로 현재 평가된 측정 곡선을 여러 라이브러리(미리 선택할 수 있음)와 비교할 수 있습니다. 가장 큰 유사성을 보이는 라이브러리 자료가 미지의 샘플일 확률이 가장 높습니다. 라이브러리는 사용자가 쉽게 생성하고 편집 및 확장할 수 있습니다. 가능한 라이브러리 항목은 측정값과 문헌 데이터입니다.

파라세타몰 - 다형성 형태 식별

제시된 실험에서는 일반적인 진통제 및 해열제 물질인 파라세타몰 1.7mg을 알루미늄 도가니를 사용하여 질소 분위기에서 10 K/min으로 200°C까지 가열했습니다. 결과 DSC 곡선(그림 1, 녹색)은 용융 개시 온도 (추정 개시 온도)가 169.0°C, 용융 엔탈피 (융합 열)가 189.8J/g인 화학 물질의 용융을 나타내는 흡열 효과를 보여줍니다. 추가로 그려진 분홍색 곡선은 유사성이 가장 높은 파란색(표로 표시)으로 표시된 데이터베이스 항목에 해당합니다. 따라서 현재 측정 곡선과 데이터베이스 항목을 광학적으로 비교할 수도 있습니다. 파라세타몰은 두 가지 다형성 변형으로 발생하며 두 형태 모두 용융 범위가 다릅니다. 따라서 융점을 통해 명확한 할당이 가능합니다. 여기에는 파라세타몰의 형태 I이 표시됩니다.

그림 1 파라세타몰(녹색)에 대한 DSC 측정값과 데이터베이스 항목(파라세타몰 측정값의 측정 조건 텍스트 참조)의 일대일 비교. 해당 히트 목록의 선두 위치(파란색으로 표시)는 유사성이 가장 높은 데이터베이스 항목을 나타냅니다. 해당 DSC 곡선은 분홍색으로 표시됩니다.