DSC（差示扫描量热法）- JMP 是否能够做到这一点或对此有所帮助？<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />你好，
一位生产不同碳纤维产品的客户正在处理来自 DSC 的数据（差示扫描量热法更多信息见底部）
客户获得温度随时间变化的数据，在该时间内设置不同的反应（例如氧化）以查看它对材料、基线、聚合物稳定性等的影响。她想分析例如每个反应的热速率变化，并需要从温度曲线中区分反应影响。
过去有没有人做过这样的工作，或者和客户一起做过这样的事情？ JMP 如何帮助进行此类分析？
目前她使用 Excel 求解器，然后使用几种方法，如 simpson、kissenger。 但是 Excel 的结果并不稳定，这意味着结果在不应该的地方有所不同。 确定峰值以及知道 JMP 有方法是一回事，但我需要一些指导，说明如何在 JMP 中进行此类分析。
任何提示都非常受欢迎，最好在周一下午之前。 非常感谢
马丁
差示扫描量热法或者DSC是一个热分析的其中数量差异的技术热需要增加温度作为温度的函数测量样品和参考的温度。 在整个实验过程中，样品和参照物都保持在几乎相同的温度。 通常，用于 DSC 分析的温度程序设计为使样品架温度随时间线性增加。 参考样本应具有明确定义的热容量在要扫描的温度范围内。
更多在这里：差示扫描量热法 - 维基百科，免费的百科全书
回复：DSC（差示扫描量热法）- JMP 是否能够做到这一点或对此有所帮助？嗨，比尔，
非常感谢，这有助于理解进一步的过程。 我在 Life Distribution 中使用了 Fit Mixture 功能，它似乎可以完成工作。 本周我将与客户进行最后一次通话，以获取他的反馈，如果这足够了，以及她想要什么。
学到了很多，谢谢！
马丁
回复：DSC（差示扫描量热法）- JMP 是否能够做到这一点或对此有所帮助？嗨，比尔，
谢谢，虽然您确实可以使用拟合混合来拟合整个曲线，但您不会得到每个混合分布的形状，对吗？ 但是我可以使用每个这些的估计值，并将我自己的曲线与整个数据一起绘制在叠加图中。
我会跟进这个想法。
马丁
马丁·德梅尔
JMP 系统工程师 ▪ JMP 销售 ▪ 德国、奥地利、瑞士
电话：+ 49 89 15929 315 ▪ 传真：+ 49 6221 415 44 6115
手机：+ 49 172 6340 872 ▪ Martin.Demel@jmp.com ▪ www.jmp.com/de<>
地址：Nördliche Auffahrtsallee 22 ▪ 80638 München
回复：DSC（差示扫描量热法）- JMP 是否能够做到这一点或对此有所帮助？马丁，
JMP 12 中的 Life Distribution 允许您查看不同分布的不同组合。在 Life Distribution 热点下使用 Fit Mixture。
账单
回复：DSC（差示扫描量热法）- JMP 是否能够做到这一点或对此有所帮助？嗨，马丁，
请回复我从 P&G 的 Cy Wegman 那里收到的关于使用 JMP 对 DSC 数据建模的回复。
对 DSC 建模最可靠的方法是使用摘要
您从 DSC 获得的测量值。 每个人都接受并理解它们。
理想情况下，您可以同时对它们进行建模，因为它们来自相同的度量。 你
可以在神经模型中执行此操作，也可以在具有新选择的 JMP 12 中执行此操作
在最小二乘平台中选择模型参数的技术
同时。
可以通过功能数据对整个 DSC 曲线进行建模
分析方法或更简单地使用 PLS。 这种方法的问题是
热流数随样本大小而变化，因此曲线向上移动
和下来。 所以为了帮助缓解这种情况，我将它们标准化为一个恒定的开始
观点。 尽管如此，这仍然不能完美地修复它。 如果你真的要
尝试认真使用这种方法，您应该小心使用样本量，并且
重复 DSC 测量数次以平均采样误差。 目前
据我所知，这里没有人愿意这样做。
对于 PLS 方法，您只需使用 Fit Model 平台和
profile 是响应。 每个位置都是它自己的列。 如果 DSC 曲线
有不同数量的点，您可以通过拟合每个点来“标准化”它们
单独使用神经模型，然后制作一个共同的尺度并使用
神经模型为您提供每个刻度点的 y。
回复：DSC（差示扫描量热法）- JMP 是否能够做到这一点或对此有所帮助？嗨，马丁，
请在下方评论来自宝洁公司的 Cy Wegman 关于他分析 DSC 数据的经验。
对 DSC 建模最可靠的方法是使用摘要
您从 DSC 获得的测量值。 每个人都接受并理解它们。
理想情况下，您可以同时对它们进行建模，因为它们来自相同的度量。 你
可以在神经模型中执行此操作，也可以在具有新选择的 JMP 12 中执行此操作
在最小二乘平台中选择模型参数的技术
同时。
可以通过功能数据对整个 DSC 曲线进行建模
分析方法或更简单地使用 PLS。 这种方法的问题是
热流数随样本大小而变化，因此曲线向上移动
和下来。 所以为了帮助缓解这种情况，我将它们标准化为一个恒定的开始
观点。 尽管如此，这仍然不能完美地修复它。 如果你真的要
尝试认真使用这种方法，您应该小心使用样本量，并且
重复 DSC 测量数次以平均采样误差。 目前
据我所知，这里没有人愿意这样做。
对于 PLS 方法，您只需使用 Fit Model 平台和
profile 是响应。 每个位置都是它自己的列。 如果 DSC 曲线
有不同数量的点，您可以通过拟合每个点来“标准化”它们
单独使用神经模型，然后制作一个共同的尺度并使用
神经模型为您提供每个刻度点的 y。
回复：DSC（差示扫描量热法）- JMP 是否能够做到这一点或对此有所帮助？嗨，比尔、埃里克和其他人，
我从客户那里得到了新的见解。 她没有识别峰值的机器，她只是获取可能类似于左侧 (b) 中的热流曲线的数据。 曲线的左侧部分在右侧最大化（Bild 8.）。 她想要确定的是，在这种情况下，基于不同分布的 4 个反应（她有 3 个反应）的曲线，例如 Gauß、Lorenz 和/或 Weibull。 在她的例子中，她说，通常正态分布不能反映反应对热流的影响，洛伦兹和威布尔做得更好。 在（德国）论文中，这被命名为使用拟合程序通过峰分离来划分 C-NMR 谱。
因此，她一开始就已经坚持识别反应影响函数/分布的峰值，而不是热流本身的峰值。
在 JMP 中，我可以寻找单一或正态混合分布。 但我没有看到一种方法来检测例如哪种分布混合可能导致整体曲线。 有没有最简单的方法来玩不同的分布组合？ 或者我可以使用建模平台中的一个来识别这些拟合吗？
谢谢，马丁
回复：DSC（差示扫描量热法）- JMP 是否能够做到这一点或对此有所帮助？嗨，埃里克，
这真的很有帮助。 我很期待客户会说什么。
我会让你在这里更新。
非常感谢，
马丁
回复：DSC（差示扫描量热法）- JMP 是否能够做到这一点或对此有所帮助？马丁，
在我之前作为化学家的工作中，我使用 DSC、等温微量热法和其他热分析技术做了大量工作。 虽然 JMP 在“标记”热谱图（即峰积分、测量阶跃跃迁、标记和减去基线等）方面与仪器制造商提供的软件相比没有太多可提供之处， 在进行初始“标记”后对数据进行建模时，JMP 远远超过了相同软件的功能。 我使用 JMP 和热分析数据来生成用于确定纯度和无定形含量以及拟合非线性反应速率模型等的模型。
埃里希
回复：DSC（差示扫描量热法）- JMP 是否能够做到这一点或对此有所帮助？那将是真棒！
回复：DSC（差示扫描量热法）- JMP 是否能够做到这一点或对此有所帮助？嗨，马丁，
我在宝洁工作过的人从各种化合物/材料中获取 DSC 数据，并能够模拟/预测玻璃化转变和熔点。我相信他使用 PCA 来获取因子，然后使用主成分作为预测变量的 NN。我会问他是否愿意分享他的技术并让你知道。
最好的事物，
账单
