用DSC曲线识别简化聚合物表征

新颖的Netzsch DSC 214 Polyma使DSC调查比以往任何时候都更容易更全面。它包括一系列智能创新，这些智能创新在一起解决了完美DSC调查的所有方面，如图1所示。

仪器中全新的竞技场炉和电晕传感器，以及新的凹版样品平底锅，允许极快，独特的高质量测量。

新软件具有SmartMode用户界面，操作更加方便。创新的自动评估甚至允许对测量进行完全自主的评估——可重复和可靠。

一个完整的DSC研究的最后一步是解释测量结果。Identify是一个开创性的DSC曲线识别和数据库系统。利用Identify，利用已知的数据库曲线和文献数据对未知的DSC曲线进行识别和识别，最终对DSC结果进行解释。

该过程可以应用于完全未知的样品或常规质量控制(QC)，其中Identify可以显示样品与已被认为是可接受的样品保存的测量值的一致性水平。识别是一个非常强大的工具，任何日常任务，如材料识别，以及质量控制和失效分析。它还可以作为一个存档系统，因为它允许直接访问存储在数据库中的评估DSC曲线。只需点击一下，Identify就可以提供结果。

图1所示。完整DSC调查的所有方面（360°视图）

材料识别

图2显示了如何在未评估的DSC曲线上执行Identify。只需点击一下，就可以通过NETZSCH Proteus®软件自动评估DSC曲线，识别结果立即显示出来，如图3所示。左边的列表显示了数据库中的测量数据和文献数据，根据它们与未知DSC曲线的相似性进行排序。

右侧的列表显示下面详细解释的“未知”和定义类之间的相似性。在这种情况下，在未知DSC曲线中检测到80℃和熔化峰值约为80℃和熔化峰的熔融峰清楚地允许测量的样品被识别为PET。

图2。应用识别与单击单击的非评估DSC曲线。

图3。只需在DSC曲线上点击一次即可识别结果;白线表示未知曲线，黑线表示最相似的数据库曲线。

工作的识别

Identify使用的方法与现代图像识别软件用于识别人或物体的方法非常相似，如图4所示。

图4。基于图像识别，识别方法使用的方法。

可以将这种方法划分为三个关键任务：

分割DSC测量曲线

必须鉴定玻璃过渡或放热和吸热效果的显着的热量效应，并与DSC曲线的无关部分区分开。

这种高度具有挑战性的任务是通过自动评估的大多数测量来始终如一地执行，而无需任何用户交互。

提取的性质的影响发现

使用典型特征自动研究诸如峰面积或外推开始的特性等性质netzschproteus®软件。

识别DSC曲线

未知的DSC曲线不仅与特定的数据库测量和文献数据进行了比较，而且还与每种数据的类别进行了比较。采用先进的数学算法在现场实际计算相似值。数据库的“点击”是按照相似性的递减顺序排序的。

标识能够搜索数百个数据库条目，并在一秒内找到最多与未知样本最相似的DSC测量曲线，如图5所示。只需点击一下即可。

图5。给出了未知DSC测量曲线与一些数据库曲线的比较实例。最相似的曲线被标记为“最佳击中”。

此外，基于效果的算法允许识别不仅使用真正的测量结果，还可以使用文献数据作为库条目。识别比这更强大。在图6A和6B中示意性地显示数据库搜索的不同一般方法。

一些实体类，如PE或PET已经包含在软件中，但用户可以额外创建他们自己的类，当每个新成员加入时，这些类将“学习”。

图6。数据库搜索的不同方法:查询(a)、分类(B)和识别解决方案(C)，这两种方法都适用。

在质量控制中的应用

在质量控制环境中，识别也是非常有益的。图7显示了在识别中使用质量类以分析拒绝的PA6部分（带损坏的剪辑）的DSC测量。缺陷部分的熔化峰处于比良好部件的温度低，并且在239℃下检测额外的小峰。

因此，计算的用户类“pa6_gf30_parts_pared”的相似性相对较低（仅56.61％）。

图7。通过识别分析拒绝的PA6部分（带损坏的剪辑）上的DSC测量。

就业和可选设置

识别也很容易使用。结果是在单击之后看到的，并考虑到库的管理（创建和扩展）及其条目，一览无宝。

在识别主视图中，可以轻松地包括或排除搜索中的现有库。算法类型“单”和“多”用于区分DSC曲线是否源于单个或多组分样品，如聚合物共混物。

概括

总结一下，识别是一个独特的DSC曲线识别和解释系统单击单击提供结果，可用于材料识别和质量控制，既易于使用和复杂，还包括一个具有Netzsch库的数据库，用于聚合物作为基础以及用户可以由用户创建的库和管理测量，文献数据和课程，包含用户的知识。

此信息来源于NETZSCH-Gerätebau GmbH提供的资料。欧洲杯足球竞彩

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