Proteus® Now Quantify
Sıkça Sorulan Sorular
Sorularınız. Açıkça Cevaplandı.
İster Proteus® Now Quantify 'da yeni olun ister iş akışınıza nasıl uyum sağlayacağını keşfedin, SSS merkezimiz en sık sorulan sorulara derinlemesine yanıtlar sunar. İhtiyacınız olan bilgileri bulmak için konuya göre göz atın.
Technical Questions and Functionality
Hardware, software, and compatibility – everything you need to run Quantify smoothly.
Understanding Quantify
Machine Learning (ML) is a subfield of artificial intelligence where algorithms learn from data to detect patterns and make predictions—without being explicitly programmed for each task. In our software, we use a combination of traditional ML models, like decision trees, and deep learning models such as neural networks to uncover complex interactions that would be difficult or impossible to detect using conventional methods.
Quantify is a cloud-based application and cannot be installed on a local PC.
Near real-time, thanks to optimized cloud algorithms.
If polymers outside the trained dataset are present, unexpected peaks will appear and are marked in the result. Quantification is not possible, but identification via Proteus®® Identify is recommended.
Yes, but only if the samples are homogeneous and show low variation. We recommend uploading individual curves for best results.
Model Training & Updates
Our model is trained on thousands of expert-curated datasets containing well-defined mixtures of representative polymers. This allows the model to detect subtle differences and even challenging compositions accurately.
No, only virgin polymer blends with defined mixing ratios typical for recycling streams are used. While recyclates behave slightly differently, the variance within a polymer class is greater than between virgin and recycled materials—so the model remains valid for recyclates.
No. Your data are never used to train or improve the model. All training data come from internal, expert-validated measurements.
Regularly. New polymer types are added continuously to expand functionality.
Measurement & Sample Requirements
10 K/min is a common standard in DSC analysis. While lower rates improve peak separation, this heating rate offers a balance of resolution and measurement speed and is optimized for Quantify’s performance.
Such components are not fully integrated into the model and may reduce accuracy. For best results, determine the inorganic content separately using TGA or muffle furnace ash analysis and adjust the sample weight accordingly.
Use homogenized pellets instead of flakes or ground material. Pellets are processed and homogeneous, while flakes or powders may vary locally.
- Isıtma/soğutma hızı: 10 K/dak
- Örnek ağırlığı: 10 ± 1 mg
- Geçerli kalibrasyon (hassasiyet, sıcaklık)
Ayrıntılı talimatlar için "Quantify Analizi için DSC Ölçümü Nasıl Yapılır" eğitimimize bakın.
Results, Accuracy & Validation
Yes. We use standard validation techniques like cross-validation and provide RMSE values to indicate confidence in the prediction. The model is rigorously tested using separate training and test sets before deployment.
RMSE (Root Mean Square Error) gives an indication of model accuracy and is affected by the amount and quality of training data for each polymer class.
The model can detect contamination levels down to 1%. However, detection depends on the polymers and their compatibility. For example, 1% LLDPE in HDPE is usually not detectable due to co-crystallization.
Malzeme Uyumluluğu
Desteklenen Polimerler ve Yaklaşan Malzeme Genişlemeleri
İlk sürümünde Quantify, aşağıdakiler gibi yaygın termoplastik ambalaj polimerlerini destekler:
- Yüksek yoğunluklu polietilen (HDPE)
- Düşük yoğunluklu polietilen (LDPE, LLDPE)
- Polipropilen (PP)
- Yarı kristal polietilen tereftalat (PET)
Daha fazla malzeme (örneğin, mühendislik plastikleri, amorf termoplastikler) geliştirilme aşamasındadır ve talep üzerine önceliklendirilebilir.
? Şu anda desteklenen tüm polimerlere ayrıntılı bir genel bakış ve geliştirme yol haritamız sayfada bulunabilir Desteklenen Materyaller ve Yol Haritası.
Quantify, tipik geri dönüşüm akışlarını yansıtan tanımlanmış karışım oranlarına sahip işlenmemiş polimer karışımları üzerinde eğitilir. İşlenmemiş malzemeler temiz, tekrarlanabilir termal parmak izleri sağlar ve doğru karışım oranları güvenilir bir model oluşturmak için gereklidir. Geri dönüştürülmüş malzemeler viskozite gibi birçok özellik bakımından farklılık gösterse de, termal parmak izi çoğu polimer için önemli ölçüde etkilenmez. Ayrıca, bir polimer sınıfı içindeki varyasyon, işlenmemiş ve geri dönüştürülmüş kaliteler arasındaki farktan daha büyüktür, bu da modelin geri dönüştürülmüş ürünler için geçerli kalmasını sağlarken veritabanında tutarlılığı ve sağlamlığı korur.
Quantify yine de ölçümünüzü analiz edebilir ve mevcut eğitim verileriyle mümkün olan en iyi eşleşmeyi sağlayabilir. Yarı kristal kirleticiler söz konusu olduğunda, DSC eğrisinde Quantify tarafından vurgulanmayan ek bir pik görünebilir. Bu, sonuçların miktar tayini yapılmadan tanımlanması için NETZSCH Identify yazılımı kullanılarak çapraz kontrol edilmesi gerektiğinin açık bir göstergesidir. Amorf polimer kirleticiler için tespit daha zordur, çünkü camsı geçişleri açıkça görülemeyebilir. Bu gibi durumlarda, kirletici madde numunenin entalpi değerini etkili bir şekilde düşürerek hatalı bir tahmine yol açar. Dolu sistemler için tam destek, uzun vadeli yol haritamızın bir parçasıdır.
Şu anda, dolgulu polimerler Quantify modeline tam olarak entegre edilmemiştir ve doğruluğu azaltabilir. Dolgu maddeleri bir DSC termal parmak izi oluşturmadığından, inorganik fraksiyon ayrı olarak belirlenmeli (örneğin, TGA veya kül fırını kül analizi ile) ve güvenilir sonuçlar için numune ağırlığından çıkarılmalıdır. Quantify daha sonra polimer fraksiyonunu doğru bir şekilde analiz edebilir. Dolu sistemler için tam destek uzun vadeli yol haritamızın bir parçasıdır ve gelecekteki güncellemelerde genişletilmiş işlevsellik sunulacaktır.
Abonelik & Fiyatlandırma
Planınızı, Ödemelerinizi ve Erişiminizi Yönetme
Mevcut abonelik dönemi sona ermeden en geç 3 ay önce Kullanıcı Yönetimi bölümünden istediğiniz zaman iptal edebilirsiniz. İptaller fatura döneminin sonunda geçerli olur. Geçmiş ödemeler için para iadesi mümkün değildir.
Verilerinize 3 ay boyunca salt okunur erişiminiz olacaktır. Bundan sonra, aboneliğinizi yenilemediğiniz sürece veriler kalıcı olarak silinecektir.
Duraklatmak mümkün değildir. Dönem sonunda iptal edebilir ve daha sonra yeniden abone olabilirsiniz. Saklanan verilerin abonelik sona erdikten 3 ay sonra silineceğini unutmayın.
Abonelikler iptal edilmediği sürece her yıl otomatik olarak yenilenir. Süre dolmadan 3 ay önce bir hatırlatma e-postası alacaksınız.
Fiyatlandırma yıllık DSC yükleme sayısına göre yapılır. Paketler Kullanıcı Yönetimi bölümü üzerinden istenildiği zaman yükseltilebilir ve ödeme yapıldıktan hemen sonra etkinleştirilir. Sürüm düşürmeler NETZSCH satış irtibatınız aracılığıyla talep edilmelidir.
Banka havalelerini, SEPA otomatik ödemelerini ve faturalandırmalı satın alma siparişlerini kabul ediyoruz.
Quantify dosyalarını dışa aktarmak için 9.8 veya daha yüksek bir sürüm gereklidir. Yükseltme seçenekleri için yerel NETZSCH temsilcinizle iletişime geçin.
Evet, aktif bir abonelik sırasında analizleri PDF veya CSV olarak dışa aktarabilirsiniz.
Bu şu anda mümkün değildir. Her abonelik için kendi hesabına sahip birden fazla kullanıcınız olabilir. Gelecekte, tek bir hesapta kullanıcı ve erişim hakları eklemek mümkün olacaktır.
Evet, tüm veriler AB'deki sertifikalı, GDPR uyumlu sunucularda saklanır. İletişim şifrelenmiştir.
Yalnızca Proteus® Analysis 9.8+'dan dışa aktarılan .ngb-quant dosyaları desteklenir. .csv gibi diğer formatlar kabul edilmez.
Evet. 25 adede kadar DSC yüklemesine izin veren 6 aylık ücretsiz deneme sürümü mevcuttur. İptal gerekmez; deneme otomatik olarak sona erer.
Hayır, Quantify internet bağlantısı gerektirir. Çevrimdışı ortamlar için Proteus® masaüstü yazılımımızı kullanmanızı öneririz.
Quantify'ı İş Başında Keşfetmeye Hazır mısınız?
SSS'lerin ötesine geçin ve Quantify'ın polimer analizinizi nasıl dönüştürebileceğini keşfedin.
Yazılımın temel özellikleri, yapay zeka destekli değerlendirmesi ve geri dönüşüm üreticilerini, alıcıları ve laboratuvarları nasıl desteklediği hakkında daha fazla bilgi edinin. Ana ürün sayfası tam bir genel bakış, örnek kullanım durumları ve ücretsiz denemenize erişim sunar.