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#Neues aus der Industrie
Intelligente thermische Analyse (Teil I)
Automatische Bewertung von DSC-, TGA- und STA-Maßen
AutoEvaluation durch NETZSCH ist ein sehr hilfreiches Werkzeug für Bewertung von thermoanalytical Maßen. Das gesamte Maß wird durch AutoEvaluation automatisch und autonom (nicht über vorher festgelegt Makro!) – mit nur einem Mausklick – und gerade innerhalb einer Sekunde ausgewertet. Dieses spart viel wertvolle Zeit! Außerdem sind Bewertungen von AutoEvaluation anwenderneutral. AutoEvaluation stützt offenbar, Anfänger aber gibt auch eine zweite Stellungnahme für Experten ab. Auf jeden Fall macht AutoEvaluation thermische Analyse intelligenter!
Die Glasübergänge, Kristallisation und schmelzende Spitzen, die in DSC-Maßen von Polymeren beobachtet werden, werden automatisch ausgewertet. Außerdem können schmelzende Spitzen von Metallen und andere z.B. Kalibrierungsmaterialien ausgewertet werden. Im Falle des TGA werden alle bedeutenden Massenänderungen ausgewertet und die DTG-Kurve kann einschließlich Höchsttemperaturen gezeigt werden beschriftete bereits – alles mit einem Klicken durch AutoEvaluation. Und AutoEvaluation kann in Messverfahren sogar enthalten werden: In diesem Fall sind die Bewertungen automatisch nach rechts erfolgt, nachdem das Maß beendete!
Die neue Funktion für AutoEvaluation, nannte „Endo und Exo-Effekte“, wertet automatisch alle endothermischen oder exothermischen Effekte aus, die in DSC-Kurven auftreten. Unabhängiger des Beispielmaterials und Unabhängiger des Instrumentes benutzt (NETZSCH DSC 2xx, DSC 404 oder STA 449).
Anpassungsfähigkeit von AutoEvaluation:
Seit einigen Funktionen wie „Polymer“ oder „Endo und Exo“, existieren AutoEvaluation kann der bestimmten Anwendung angepasst werden. Welche Bewertungen, die durch AutoEvaluation erfolgt sind, sollten angezeigt werden? Und welche Eigenschaften dieser Bewertungen (wie Höchstbereich, Anfangtemperatur,…) sollte gezeigt werden? Alles kann dieses in den Einstellungen besonders angefertigt werden. Nicht zuletzt konnten die Ergebnisse AutoEvaluation vom Benutzer verbessert werden – wenn sie gewünscht werden.
