DSC 데이터에서 산업 인텔리전스로: DSC 데이터가 확장 가능한 폴리머 재활용을 어떻게 뒷받침할 수 있는가

재활용 분석이 여전히 어려운 이유

폴리머, 재활용 또는 복잡한 화합물을 다루는 경우 동일한 근본적인 질문에 직면하게 됩니다:

재활용은 정의된 재료가 아닙니다. 다양한 폴리머, 첨가제, 알 수 없는 오염물질, 분해 산물 등이 역동적으로 혼합되어 있습니다. 동일한 배치는 없습니다.

결과:

• 불안정한 처리 동작
• 일관되지 않은 재료 특성
• 제품 품질에 대한 위험 증가

그럼에도 불구하고 대부분의 의사 결정은 여전히 MFI 또는 FT-IR과 같은 간접적이고 정성적인 지표를 기반으로 이루어집니다.
빠르나요? 그렇습니다. 하지만 구성에 대해 신뢰할 수 있을까요? 바로 여기에 NETZSCH 이 필요합니다.

추측에서 데이터 기반 인사이트까지

바로 이러한 격차를 해소하기 위해 NETZSCH의 Proteus^® Now Quantify 이 설계되었습니다.

Proteus^® Now Quantify 는 DSC 데이터를 자동화된 컴포지션 인사이트로 전환합니다.

이 소프트웨어는 지도형 머신 러닝을 사용하여 DSC 열화상을 폴리머 구성에 매핑합니다. 고급 데이터 처리 파이프라인은 신호를 보정하고 전처리하여 전이 온도, 피크 모양, 엔탈피와 같은 특징을 추출한 후 복잡한 다중 구성 요소 시스템에서도 정량적 결과로 변환합니다.

이 문서에서는 이를 시연해 보겠습니다:

• Proteus^® 이제Quantify의 작동 방식
• 표준화된 측정 조건이 중요한 이유
• 그리고 데이터가 재료 및 전체 커뮤니티의 정확도 향상에 직접적으로 도움이 되는 방법

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데이터가 정말 중요한 이유

Proteus^® Now Quantify 을 더욱 개선하기 위해 지속적으로 교육 데이터 세트를 확장하고 있습니다.

바로 이 부분에서 여러분의 기여가 필수적입니다. 저희는 다음과 같은 고품질의 참고 데이터를 찾고 있습니다:

• 실제 산업 화합물
• 현실적인 오염 시나리오
• 표준화된 DSC 측정값

이러한 데이터 세트를 통해 모델은 특히 복잡한 다중 구성 요소 시스템에서 열 신호와 구성 간의 의미 있는 관계를 학습할 수 있습니다.

표준화는 데이터를 유용하게 만드는 열쇠입니다

이 시스템이 작동하려면 데이터가 비교 가능해야 합니다. 심지어 small DSC 파라미터의 변화는 피크 모양, 엔탈피 및 결정화 거동에 영향을 미칠 수 있습니다. 표준화 없이는 모델이 재료 차이와 측정 노이즈를 구분할 수 없습니다.
이것이 바로 Quantify에 정의된 조건이 필요한 이유입니다:

• 시료 질량: 10 ± 1 mg
• 가열/냉각 속도: 10 K/min
• 대기: 질소
• 정의된 도가니 및 보정

어떤 데이터가 필요하나요?

찾고 있습니다:

• 복합 재료(드라이 블렌드 불가)
• 사실적인 산업 구성
• 표준화된 DSC 측정

물론 데이터는 익명화할 수 있습니다. 재료 등급과 조성만 입력하면 됩니다.

참여 방법

시작 방법은 간단합니다:

1. 웹 사이트의 Quantify 측정 가이드라인을 따르세요
2. DSC 데이터 준비
3. 데이터 세트를 공유하세요
4. 당사 팀이 직접 연락을 드립니다

자세한 내용을 보려면 웹사이트를 방문하세요:

또한 시청하세요:

Proteus^® Now Quantify 및 DSC 300을 사용한 AI 기반 폴리머 정량화 Caliris^® - 5분 안에 설명하기

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