تحليل DSC-Analyse von Rezyklaten: خوارزميات ذكية لتحليل أفضل الممارسات في تحليل البيانات

د. ريبيكا تاوبمان NETZSSCH-Gerätebau GmbH

غالبًا ما يكون Zusammensetzung Zusammensetzung von Kunststoffrezyklaten غير معروف، حيث أن البوليمرات غير المتباينة هي الأفضل. وهذا ما يجعلها مفيدة في الاستخدامات عالية الجودة. ومن ثم، فإن الميزة التفصيلية للميزات الميكانيكية والحرارية والميكانيكية والفنية هي أمر ضروري من أجل تحديد الخصائص الحرارية والميكانيكية والفنية.

يعد قياس المسح الحراري التفاضلي (DSC) طريقة معروفة لتحليل الجلازوبيرجين، وشملزبونكيتن وشميلزبونك و كريستاليزشنزفيرالتن. ولكن في كثير من الأحيان لا يمكن استخدام طرق التحليل الحراري الحراري في مختلف أنواع البوليمرات المختلفة في تحليل المواد المضافة والمتغيرة والتلوث.

في هذه الورقة البحثية سوف نستعرض طريقة ذكية للتعرف على طريقة ذكية للتعرف على بيانات DSC، والتي تعتمد على الخوارزميات الحديثة والذكاء الحراري (KI)، من أجل معرفة الخصائص الحرارية بشكل آلي. يمكن من خلال هذه الطريقة التعرف على البوليمرات وتحديدها كمياً من خلال تحديد الخصائص الحرارية. تتيح هذه المنهجية المبتكرة إمكانية استخدام هذه الطريقة المبتكرة في تحديد جودة المواد، وتزيد من كفاءة المواد وتساعد على تحسين كفاءة عمليات التحويل.

الوجبات الرئيسية:

- Präzisisere Bestimmimmung unbekannter Polymermischungen durch Smarte Datenauswertung.

- إشارات ذكية في مجال البوليمرات: خوارزميات ذكية تساعدك على تحسين الاختلافات.

- تفسير KI-gestütztzte Interpretation verbessert die Nutzung von Rezyklaten في الاستخدامات عالية الجودة.