DSC（差示掃描量熱法）- JMP 是否能夠做到這一點或對此有所幫助？<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />你好，
一位生產不同碳纖維產品的客戶正在處理來自 DSC 的數據（差示掃描量熱法更多信息見底部）
客戶獲得溫度隨時間變化的數據，在該時間內設置不同的反應（例如氧化）以查看它對材料、基線、聚合物穩定性等的影響。她想分析例如每個反應的熱速率變化，並需要從溫度曲線中區分反應影響。
過去有沒有人做過這樣的工作，或者和客戶一起做過這樣的事情？ JMP 如何幫助進行此類分析？
目前她使用 Excel 求解器，然後使用幾種方法，如 simpson、kissenger。 但是 Excel 的結果並不穩定，這意味著結果在不應該的地方有所不同。 確定峰值以及知道 JMP 有方法是一回事，但我需要一些指導，說明如何在 JMP 中進行此類分析。
任何提示都非常受歡迎，最好在周一下午之前。 非常感謝
馬丁
差示掃描量熱法或者DSC是一個熱分析的其中數量差異的技術熱需要增加溫度作為溫度的函數測量樣品和參考的溫度。 在整個實驗過程中，樣品和參照物都保持在幾乎相同的溫度。 通常，用於 DSC 分析的溫度程序設計為使樣品架溫度隨時間線性增加。 參考樣本應具有明確定義的熱容量在要掃描的溫度範圍內。
更多在這裡：差示掃描量熱法 - 維基百科，免費的百科全書
回复：DSC（差示掃描量熱法）- JMP 是否能夠做到這一點或對此有所幫助？嗨，比爾，
非常感謝，這有助於理解進一步的過程。 我在 Life Distribution 中使用了 Fit Mixture 功能，它似乎可以完成工作。 本週我將與客戶進行最後一次通話，以獲取他的反饋，如果這足夠了，以及她想要什麼。
學到了很多，謝謝！
馬丁
回复：DSC（差示掃描量熱法）- JMP 是否能夠做到這一點或對此有所幫助？嗨，比爾，
謝謝，雖然您確實可以使用擬合混合來擬合整個曲線，但您不會得到每個混合分佈的形狀，對嗎？ 但是我可以使用每個這些的估計值，並將我自己的曲線與整個數據一起繪製在疊加圖中。
我會跟進這個想法。
馬丁
馬丁·德梅爾
JMP 系統工程師 ▪ JMP 銷售 ▪ 德國、奧地利、瑞士
電話：+ 49 89 15929 315 ▪ 傳真：+ 49 6221 415 44 6115
手機：+ 49 172 6340 872 ▪ Martin.Demel@jmp.com ▪ www.jmp.com/de<>
地址：Nördliche Auffahrtsallee 22 ▪ 80638 München
回复：DSC（差示掃描量熱法）- JMP 是否能夠做到這一點或對此有所幫助？馬丁，
JMP 12 中的 Life Distribution 允許您查看不同分佈的不同組合。在 Life Distribution 熱點下使用 Fit Mixture。
賬單
回复：DSC（差示掃描量熱法）- JMP 是否能夠做到這一點或對此有所幫助？嗨，馬丁，
請回复我從 P&G 的 Cy Wegman 那裡收到的關於使用 JMP 對 DSC 數據建模的回复。
對 DSC 建模最可靠的方法是使用摘要
您從 DSC 獲得的測量值。 每個人都接受並理解它們。
理想情況下，您可以同時對它們進行建模，因為它們來自相同的度量。 你
可以在神經模型中執行此操作，也可以在具有新選擇的 JMP 12 中執行此操作
在最小二乘平台中選擇模型參數的技術
同時。
可以通過功能數據對整個 DSC 曲線進行建模
分析方法或更簡單地使用 PLS。 這種方法的問題是
熱流數隨樣本大小而變化，因此曲線向上移動
和下來。 所以為了幫助緩解這種情況，我將它們標準化為一個恆定的開始
觀點。 儘管如此，這仍然不能完美地修復它。 如果你真的要
嘗試認真使用這種方法，您應該小心使用樣本量，並且
重複 DSC 測量數次以平均採樣誤差。 目前
據我所知，這裡沒有人願意這樣做。
對於 PLS 方法，您只需使用 Fit Model 平台和
profile 是響應。 每個位置都是它自己的列。 如果 DSC 曲線
有不同數量的點，您可以通過擬合每個點來“標準化”它們
單獨使用神經模型，然後製作一個共同的尺度並使用
神經模型為您提供每個刻度點的 y。
回复：DSC（差示掃描量熱法）- JMP 是否能夠做到這一點或對此有所幫助？嗨，馬丁，
請在下方評論來自寶潔公司的 Cy Wegman 關於他分析 DSC 數據的經驗。
對 DSC 建模最可靠的方法是使用摘要
您從 DSC 獲得的測量值。 每個人都接受並理解它們。
理想情況下，您可以同時對它們進行建模，因為它們來自相同的度量。 你
可以在神經模型中執行此操作，也可以在具有新選擇的 JMP 12 中執行此操作
在最小二乘平台中選擇模型參數的技術
同時。
可以通過功能數據對整個 DSC 曲線進行建模
分析方法或更簡單地使用 PLS。 這種方法的問題是
熱流數隨樣本大小而變化，因此曲線向上移動
和下來。 所以為了幫助緩解這種情況，我將它們標準化為一個恆定的開始
觀點。 儘管如此，這仍然不能完美地修復它。 如果你真的要
嘗試認真使用這種方法，您應該小心使用樣本量，並且
重複 DSC 測量數次以平均採樣誤差。 目前
據我所知，這裡沒有人願意這樣做。
對於 PLS 方法，您只需使用 Fit Model 平台和
profile 是響應。 每個位置都是它自己的列。 如果 DSC 曲線
有不同數量的點，您可以通過擬合每個點來“標準化”它們
單獨使用神經模型，然後製作一個共同的尺度並使用
神經模型為您提供每個刻度點的 y。
回复：DSC（差示掃描量熱法）- JMP 是否能夠做到這一點或對此有所幫助？嗨，比爾、埃里克和其他人，
我從客戶那裡得到了新的見解。 她沒有識別峰值的機器，她只是獲取可能類似於左側 (b) 中的熱流曲線的數據。 曲線的左側部分在右側最大化（Bild 8.）。 她想要確定的是，在這種情況下，基於不同分佈的 4 個反應（她有 3 個反應）的曲線，例如 Gauß、Lorenz 和/或 Weibull。 在她的例子中，她說，通常正態分佈不能反映反應對熱流的影響，洛倫茲和威布爾做得更好。 在（德國）論文中，這被命名為使用擬合程序通過峰分離來劃分 C-NMR 譜。
因此，她一開始就已經堅持識別反應影響函數/分佈的峰值，而不是熱流本身的峰值。
在 JMP 中，我可以尋找單一或正態混合分佈。 但我沒有看到一種方法來檢測例如哪種分佈混合可能導致整體曲線。 有沒有最簡單的方法來玩不同的分佈組合？ 或者我可以使用建模平台中的一個來識別這些擬合嗎？
謝謝，馬丁
回复：DSC（差示掃描量熱法）- JMP 是否能夠做到這一點或對此有所幫助？嗨，埃里克，
這真的很有幫助。 我很期待客戶會說什麼。
我會讓你在這裡更新。
非常感謝，
馬丁
回复：DSC（差示掃描量熱法）- JMP 是否能夠做到這一點或對此有所幫助？馬丁，
在我之前作為化學家的工作中，我使用 DSC、等溫微量熱法和其他熱分析技術做了大量工作。 雖然 JMP 在“標記”熱譜圖（即峰積分、測量階躍躍遷、標記和減去基線等）方面與儀器製造商提供的軟件相比沒有太多可提供之處， 在進行初始“標記”後對數據進行建模時，JMP 遠遠超過了相同軟件的功能。 我使用 JMP 和熱分析數據來生成用於確定純度和無定形含量以及擬合非線性反應速率模型等的模型。
埃里希
回复：DSC（差示掃描量熱法）- JMP 是否能夠做到這一點或對此有所幫助？那將是真棒！
回复：DSC（差示掃描量熱法）- JMP 是否能夠做到這一點或對此有所幫助？嗨，馬丁，
我在寶潔工作過的人從各種化合物/材料中獲取 DSC 數據，並能夠模擬/預測玻璃化轉變和熔點。我相信他使用 PCA 來獲取因子，然後使用主成分作為預測變量的 NN。我會問他是否願意分享他的技術並讓你知道。
最好的事物，
賬單
