DSC (Differential Scanning Calorimetry) - JMP est-il capable de le faire ou d'y contribuer ?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Salut,
un client produisant différents produits en fibre de carbone travaille sur les données d'un DSC ( Calorimétrie différentielle à balayage plus d'informations sur celle en bas)
Le client obtient des données sur la température au fil du temps, au cours desquelles différentes réactions (par exemple, l'oxydation) sont définies pour voir l'effet qu'elle a sur le matériau, la ligne de base, la stabilité du polymère, etc.Elle souhaite analyser, par exemple, la variation du taux de chaleur au cours de chaque réaction et doit différencier les effets de la réaction de la courbe de température.
Est-ce que quelqu'un a déjà fait ce genre de travail dans le passé ou travaillé avec un client sur de telles choses ? Comment JMP peut-il vous aider dans ce type d'analyse ?
Actuellement elle utilise un solveur Excel, puis plusieurs méthodes, comme simpson, kissenger. Mais Excel n'est pas stable dans les résultats, ce qui signifie que les résultats diffèrent là où ils ne devraient pas. Identifier les pics et savoir que JMP a des méthodes est une chose, mais j'ai besoin de quelques conseils sur la façon de procéder avec une telle analyse au sein de JMP.
Tous les conseils sont les bienvenus, de préférence avant le lundi après-midi. Merci beaucoup
Martin
Calorimétrie à balayage différentiel ou ASN est un thermoanalytique technique dans laquelle la différence de montant Chauffer nécessaire pour augmenter le Température d'un échantillon et la référence est mesurée en fonction de la température. L'échantillon et la référence sont maintenus presque à la même température tout au long de l'expérience. Généralement, le programme de température pour une analyse DSC est conçu de telle sorte que la température du porte-échantillon augmente linéairement en fonction du temps. L'échantillon de référence doit avoir un capacité thermique sur la plage de températures à analyser.
plus ici: Calorimétrie différentielle à balayage — Wikipédia, l'encyclopédie gratuite
Re : DSC (Differential Scanning Calorimetry) - JMP est-il capable de le faire ou aide-t-il ?Salut Bill,
merci beaucoup, cela est utile pour comprendre la suite du processus. J'ai utilisé la fonction Fit Mixture dans Life Distribution et cela semble faire le travail. J'aurai un dernier appel cette semaine avec la cliente pour avoir son feedback si cela suffit et ce qu'elle veut.
J'ai beaucoup appris, merci !
Martin
Re : DSC (Differential Scanning Calorimetry) - JMP est-il capable de le faire ou aide-t-il ?Salut Bill,
Merci, même s'il est vrai que vous pouvez utiliser un mélange d'ajustements pour ajuster toute la courbe, vous n'obtiendrez pas les formes de chacune des distributions mixtes, n'est-ce pas ? Mais puis-je utiliser les estimations pour chacun d'entre eux et tracer mes propres courbes dans un tracé superposé avec l'ensemble des données.
Je vais suivre cette réflexion.
Martin
Martin Demel
Ingénieur Systèmes JMP ▪ Ventes JMP ▪ Allemagne, Autriche, Suisse
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Re : DSC (Differential Scanning Calorimetry) - JMP est-il capable de le faire ou aide-t-il ?Martin,
Life Distribution dans JMP 12 vous permet d'examiner différentes combinaisons de différentes distributions.Utilisez Fit Mixture sous le point chaud de distribution de vie.
Facture
Re : DSC (Differential Scanning Calorimetry) - JMP est-il capable de le faire ou aide-t-il ?Salut Martine,
S'il vous plaît, la réponse que j'ai reçue de Cy Wegman chez P&G concernant l'utilisation de JMP pour modéliser les données DSC.
Le moyen le plus sûr de modéliser le DSC est d'utiliser le résumé
mesures que vous obtenez de la DSC. Tout le monde les accepte et les comprend.
Idéalement, vous les modélisez simultanément car ils proviennent de la même mesure. Tu
peut le faire dans les modèles Neural mais aussi dans JMP 12 avec la nouvelle sélection
technique dans la plate-forme des moindres carrés, vous sélectionnez les paramètres du modèle au
simultanément.
La modélisation de l'ensemble de la courbe DSC peut se faire via une donnée fonctionnelle
approche analytique ou plus simplement avec PLS. Le problème avec cette approche est
les nombres de flux de chaleur changent avec la taille de l'échantillon, de sorte que les courbes se déplacent vers le haut
et en bas. Donc, pour aider à atténuer cela, je les normalise à un démarrage constant
point. Cela ne résout toujours pas parfaitement le problème. Si tu allais vraiment
essayez d'utiliser cette approche sérieusement, vous devez faire attention à la taille de l'échantillon et
répéter la mesure DSC plusieurs fois pour faire la moyenne de l'erreur d'échantillonnage. Aussi loin
comme je le sais, personne n'était disposé à le faire ici.
Pour l'approche PLS, vous utilisez simplement la plateforme Fit Model et
le profil est la réponse. Chaque position est sa propre colonne. Si les courbes DSC
ont un nombre différent de points, vous pouvez les «normaliser» en ajustant chacun
individuellement avec un modèle neuronal, puis faire une échelle commune et utiliser le
modèle neuronal pour vous donner le y pour chaque point d'échelle.
Re : DSC (Differential Scanning Calorimetry) - JMP est-il capable de le faire ou aide-t-il ?Salut Martine,
Veuillez commenter ci-dessous Cy Wegman chez P&G concernant son expérience dans l'analyse des données DSC.
Le moyen le plus sûr de modéliser le DSC est d'utiliser le résumé
mesures que vous obtenez de la DSC. Tout le monde les accepte et les comprend.
Idéalement, vous les modélisez simultanément car ils proviennent de la même mesure. Tu
peut le faire dans les modèles Neural mais aussi dans JMP 12 avec la nouvelle sélection
technique dans la plate-forme des moindres carrés, vous sélectionnez les paramètres du modèle au
simultanément.
La modélisation de l'ensemble de la courbe DSC peut se faire via une donnée fonctionnelle
approche analytique ou plus simplement avec PLS. Le problème avec cette approche est
les nombres de flux de chaleur changent avec la taille de l'échantillon, de sorte que les courbes se déplacent vers le haut
et en bas. Donc, pour aider à atténuer cela, je les normalise à un démarrage constant
point. Cela ne résout toujours pas parfaitement le problème. Si tu allais vraiment
essayez d'utiliser cette approche sérieusement, vous devez faire attention à la taille de l'échantillon et
répéter la mesure DSC plusieurs fois pour faire la moyenne de l'erreur d'échantillonnage. Aussi loin
comme je le sais, personne n'était disposé à le faire ici.
Pour l'approche PLS, vous utilisez simplement la plateforme Fit Model et
le profil est la réponse. Chaque position est sa propre colonne. Si les courbes DSC
ont un nombre différent de points, vous pouvez les «normaliser» en ajustant chacun
individuellement avec un modèle neuronal, puis faire une échelle commune et utiliser le
modèle neuronal pour vous donner le y pour chaque point d'échelle.
Re : DSC (Differential Scanning Calorimetry) - JMP est-il capable de le faire ou aide-t-il ?Salut Bill et Eric et d'autres,
J'ai de nouvelles idées du client. Elle n'a pas de machine pour identifier les pics, elle obtient juste les données qui peuvent ressembler à la courbe de gauche (b) pour le flux de chaleur. La partie gauche de la courbe est maximisée à droite (Bild 8.). Et ce qu'elle veut identifier, ce sont, dans ce cas, les courbes pour 4 réactions (elle a trois réactions) basées sur différentes distributions, par exemple Gauß, Lorenz et/ou Weibull. Dans son cas, dit-elle, les distributions normales ne reflètent généralement pas l'influence de la réaction sur le flux de chaleur, Lorenz et Weibull font un meilleur travail. Dans l'article (allemand), cela s'appelle la division d'un spectre C-RMN par la séparation des pics à l'aide d'un programme d'ajustement.
Elle est donc déjà bloquée au début en identifiant les pics des fonctions/distributions d'influence de la réaction plutôt que les pics du flux de chaleur lui-même.
Dans JMP, je pouvais rechercher des distributions de mélanges simples ou normales. Mais je ne vois pas de moyen de détecter, par exemple, quel mélange de distributions pourrait conduire à la courbe globale. Existe-t-il un moyen, au mieux simple, de jouer avec différentes combinaisons de distribution ? Ou pourrais-je utiliser l'une des plates-formes de modélisation pour identifier ces ajustements ?
Merci Martine
Re : DSC (Differential Scanning Calorimetry) - JMP est-il capable de le faire ou aide-t-il ?Salut Eric,
c'est vraiment utile. J'attends avec impatience ce que le client va dire.
Je vous tiendrai au courant ici.
Merci beaucoup,
Martin
Re : DSC (Differential Scanning Calorimetry) - JMP est-il capable de le faire ou aide-t-il ?Martin,
J'ai effectué une grande quantité de travail en utilisant la DSC, la microcalorimétrie isotherme et d'autres techniques thermoanalytiques dans mon travail précédent en tant que chimiste. Bien que JMP n'ait pas grand-chose à offrir par rapport aux logiciels fournis par les fabricants d'instruments en ce qui concerne le « marquage » des thermogrammes (c'est-à-dire l'intégration des pics, la mesure des transitions d'étapes, le marquage et la soustraction des lignes de base, etc.), JMP dépasse de loin les capacités de ce même logiciel lorsqu'il s'agit de modéliser ces données après avoir effectué le « marquage » initial. J'ai utilisé JMP avec des données thermoanalytiques pour générer des modèles pour déterminer la pureté et le contenu amorphe et pour ajuster des modèles de vitesse de réaction non linéaire, entre autres.
Érich
Re : DSC (Differential Scanning Calorimetry) - JMP est-il capable de le faire ou aide-t-il ?Ce serait génial!
Re : DSC (Differential Scanning Calorimetry) - JMP est-il capable de le faire ou aide-t-il ?Salut Martine,
Quelqu'un avec qui j'ai travaillé chez P&G qui a pris les données DSC de divers composés/matériaux et a pu modéliser/prédire la transition vitreuse et le point de fusion.Je crois qu'il a utilisé l'ACP pour obtenir les facteurs, puis a utilisé NN avec les composants principaux comme prédicteurs.Je vais lui demander s'il est prêt à partager sa technique et je vous tiens au courant.
Meilleur,
Facture
