背景
傳統(tǒng)差式掃描量熱儀（DSC）校準(zhǔn)長(zhǎng)期受困于多重難題，不僅高度依賴標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)與操作人員的豐富經(jīng)驗(yàn)，還需依賴簡(jiǎn)化假設(shè)來(lái)規(guī)避復(fù)雜影響因素，且難以精準(zhǔn)補(bǔ)償散熱、氣體流動(dòng)等帶來(lái)的誤差，導(dǎo)致測(cè)量結(jié)果的可靠性與可重復(fù)性受限。
技術(shù)突破
近日，杭州焦耳智能科技有限公司的研發(fā)團(tuán)隊(duì)為解決這一問(wèn)題，聯(lián)合中國(guó)計(jì)量大學(xué)和伊朗塔比阿特莫達(dá)勒斯大學(xué)在量熱學(xué)領(lǐng)域國(guó)際期刊 《Thermochimica Acta》上發(fā)表題為 《A Machine Learning Based Calibration Method for Differential Scanning Calorimetry》的學(xué)術(shù)論文。該研究將機(jī)器學(xué)習(xí)方法引入差示掃描量熱儀（DSC）校準(zhǔn)過(guò)程中，為熱分析實(shí)驗(yàn)提供了一種全新的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)校準(zhǔn)方法。
結(jié)論及應(yīng)用
本研究通過(guò)構(gòu)建融合二階理論傳熱模型與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)學(xué)習(xí)的校準(zhǔn)方法，有效補(bǔ)償傳統(tǒng)校準(zhǔn)模型難以區(qū)分的復(fù)雜因素（如散熱與氣體流動(dòng)），在不同實(shí)驗(yàn)條件下實(shí)現(xiàn)測(cè)試池和參比池之間溫差值ΔT的高精度預(yù)測(cè)。該方法不僅顯著提升了測(cè)量結(jié)果的可靠性與可重復(fù)性，突破了傳統(tǒng)DSC校準(zhǔn)方法對(duì)標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)、實(shí)驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)和簡(jiǎn)化假設(shè)的依賴，使校準(zhǔn)過(guò)程從經(jīng)驗(yàn)依賴型向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型轉(zhuǎn)變。研究結(jié)果表明，該機(jī)器學(xué)習(xí)校準(zhǔn)方法能夠自適應(yīng)地修正實(shí)驗(yàn)誤差，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同升溫速率、氣氛流速及樣品質(zhì)量條件下的精準(zhǔn)建模。該方法的提出為熱分析儀器的定量化、智能化校準(zhǔn)提供了新的技術(shù)路徑，也為構(gòu)建更高層次的“物理—數(shù)據(jù)融合”智能測(cè)量體系奠定了重要基礎(chǔ)。
儀器推薦
產(chǎn)品 型號(hào) | DSC Starry | ||||
溫度 范圍（℃） | RT~ 725 | -40~ 550 | -80~ 550 | -150~550 | RT~ 550 |
冷頭 類型 | 鰭形散熱器 | 一級(jí)壓縮機(jī) | 二級(jí)壓縮機(jī) | 液氮制冷 | 無(wú) |
壓力 | 常壓 | 常壓 | 常壓 | 常壓 | 高壓 |
參數(shù) | 值 |
測(cè)量原理 | 塔式熱流型 |
溫度范圍 | -150℃ ~ 725℃ |
相變溫度重現(xiàn)性 | 0.006 °C |
溫度準(zhǔn)確度 | ±0.01 °C |
加熱掃描速率 | 0.02 ~ 300 °C/min |
冷卻掃描速率 | 0.02 ~ 50 °C/min |
程序升溫速率偏差 | 1% （ASTM E967-18） |
基線平穩(wěn)性 | 60 μW （R.T. ~ 300 °C） |
熱焓測(cè)量精度 | 0.02% （銦） |
熱流顯示分辨率 | 0.1 μW |
熱流峰峰值噪聲 | 10 μw |
熱流測(cè)量范圍 | ±750 mW |
銦峰高/半峰寬 | 25 mW/°C |
調(diào)制DSC功能 | 有 |
系統(tǒng)采樣率 | 50 Hz |
吹掃氣氛系統(tǒng) | 有 |
吹掃氣氛控制 | 流量可控 （0 ~ 300 mL/min） |
(空格分隔,最多3個(gè),單個(gè)標(biāo)簽最多10個(gè)字符)
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