レチクラのDSC分析：結合を正確に評価するための賢いアルゴリズム

レベッカ・タウプマン博士 NETZSCH-Gerätebau社

高分子材料が多様であればあるほど、高分子材料と高分子材料との純粋な組み合わせは、しばしば知られていない。そのため、高度の用途に使用するのは難しい。そのため、熱的、機械的、加工技術的な特性を明確にするために、詳細な特性評価が必要です。

示差走査熱量測定（DSC）は、ガラス組織、ガラスパンク、およびガラス結晶の分析に広く用いられている方法です。しかし、さまざまなポリマーの熱的特徴や、添加物、変質、汚染などの影響により、複雑な分析法は必ずしも正確ではありません。

本講演では、最新のアルゴリズムとKI(Künstliche Intelligenz)を駆使して、特徴的な熱的特性を自動解析する、DSCデータのスマートな解析方法を紹介する。そのため、熱的な特徴が現れた場合でも、ポリマーの特性をより正確に識別し、定量化することができます。この革新的な方法によって、レジン原料の効率的な利用が可能になり、材料の品質が向上し、効率的な生産が促進されます。

キーポイント

- インテリジェントなデータ解析による未知のポリマーの最適化。

- 未知のシグナルの発見：スマートなアルゴリズムにより、より優れた識別が可能になります。

- KIによる解釈は、高精度なアプリケーションでのレジー クラットの使用を容易にします。