Интеллектуальный тепловой анализ: Требуются измерения?

Представьте себе типичную ситуацию в повседневной лабораторной работе: Необходимо проанализировать новый образец, но каковы подходящие условия измерения, такие как температурный режим, масса образца или подходящий тигель? И каких результатов можно ожидать? Возможно, подобный образец уже измерялся вами в прошлом - или, может быть, на сайте NETZSCH. Не поможет ли вам просто занестиarch в базу данных для термического анализа? Identify, которая является частью программного обеспечения для анализа Proteus^®, - это решение!

Первоначальная цель системы базы данных Identify - автоматическое распознавание и сравнение кривых измерений. Это служит, например, для контроля качества и анализа отказов. Второе основное применение - это, конечно же, чистый майнинг данных (хранение, сеarcхинг и поиск данных).

Как выполнять поиск данных с помощью Identify?

Один из подходов к использованию Identify заключается в том, чтобы на основе кривой входного измерения провестиarch аналогичных измерений по базе данных или литературным данным. Это показано на рис. 1, где измерение термомеханического анализа (ТМА) сравнивается с различными кривыми из базы данных. Похожая кривая ТМА была найдена автоматически с помощью Identify, кривые ДСК и ТГА в данном случае были легко найдены путем сортировки по алфавиту всех представленных в базе данных измерений. Интересно отметить, что стеклование происходит в диапазоне -70...-60°C (см. также кривую дифференциальной сканирующей калориметрии (ДСК)), а разложение, которого обычно следует избегать при измерениях ДСК или ТМА, начинается медленно при температуре выше 150°C, что видно на кривой термогравиметрии (ТГА).

Рис. 1: Идентификация базы данных search на основе кривой ТМА образца NR (натурального каучука). Наложены аналогичная кривая ТМА, кривая ДСК и кривая ТГА NR, найденные в базе данных.

Рис. 2: Searching в базе данных Identify с использованием фильтра по имени (отмечено красным кружком).

Второй подход к поиску данных - когда не требуется аналогичное входное измерение - связан с функцией "Manage Libraries/Classes" (см. рис. 2). В данном случае "NR" было введено вручную в поле search для измерений и литературных данных, в результате чего были найдены три различных измерения NR. Восстановление любого измерения из базы данных, которое выполняется простым нажатием правой кнопки мыши, открывает измерение, где также можно подробно рассмотреть условия измерения, такие как температурная программа, масса образца, продувочные газы и тигель для образца.

И наконец, Identify предлагает возможность фильтрации по скорости нагрева, массе образца, а также по тому, оценивались ли стеклообразные переходы или эндо- и экзотермические эффекты. Наличие или отсутствие строки букв в названии измерения также может быть критерием фильтрации (см. рисунок 3).

Рис. 3: Настройки фильтрации в Identify.

Содержание базы данных Identify

На рисунке 4 показана база данных NETZSCH libra , содержащая в настоящее время 1294 записи, которые охватывают различные области применения (керамика, неорганика, металлы, сплавы, органика, фармацевтика, продукты питания, косметика и полимеры). В качестве дополнительной опции доступна база данных KIMW, разработанная Kunststoffinstitut Lüdenscheid, Германия, с кривыми ДСК для 1000 различных коммерчески доступных марок полимеров, где также доступна информация о поставщике полимера, цвете и материале/содержании наполнителя.

Таким образом, измерения, связанные с ними условия и оценки можно легко найти и извлечь для всех измерений, хранящихся в Identify. Эти знания могут быть полезны до и после любого измерения!

Пожалуйста, посетите предыдущие статьи блога:

Интеллектуальный термический анализ (часть I): AutoEvaluation кривые ДСК, ТГА и STA

Интеллектуальный термический анализ (часть II): Идентификация измерений с помощью базы данных Search

Интеллектуальный термический анализ (часть IIb): Идентификация... самой полной базы данных в области термического анализа

Интеллектуальный термический анализ (часть III): AutoEvaluation кривые DIL и TMA