Kapitola 9: Shape index kinetická analýza

Články na webu » Kinetická analýza termoanalytických dat » Kapitola 9: Shape index kinetická analýza

  • Obrázek 1
    Obrázek 1
  • Obrázek 2
    Obrázek 2
  • Obrázek 3
    Obrázek 3
  • Obrázek 4
    Obrázek 4
  • Obrázek 5
    Obrázek 5

Úvodem

Tvar peaku, v tomto textu i publikacích označený písmenem S, je charakteristickým parametrem popisujícím termoanalytickou křivku. S je lineární funkcí poměru teplot T2 a T1 (viz obrázek) v inflexních bodech křivky. Metoda je schopná rozeznat modely RO(n), D3, R3, JMA(n). U modelu RO(n) lze určit i parametr. V případě modelu JMA(n) odpovídají všechny parametry jedné přímce (viz obrázek 2). V případě fixace jednoho parametru lze určit hodnotu druhého parametru u modelu SB(m,n) - obrázek 3 (tato funkce není v programu OriTas).

Výpočet

Jak je znázorněno na prvním obrázku, na termoanalytické křivce je třeba určit následující body:

  • T1: teplota v inflexu na náběhu peaku (v K)
  • T2: teplota v inflexu na sestupné straně peaku (v K)
  • b: vzdálenost na teplotní ose, konkrétně mezi průsečíkem přímky s osou x a teplotou odpovídající průsečíku dvěma přímkám procházejím inflexy
  • a: vzdálenost na teplotní ose, viz obrázek 1.

Parametr S pak odpovídá poměru a/b. Do výsledného grafu jsou pak vynesena na osu y hodnota S, ny osu x pak poměr T2/T1. Jednotlivé modely jsou určeny přímkami (obrázek 2).

Jak to funguje?

U simulovaných dat není problém s přesnotí, vše odpovídá parametrům, se kterými byla křivka nasimulována. U reálných dat ale většinou dochází k menšímu/většímu posunu, dle mých zkušeností k vyššímu parametru. Posun je způsoben nepřesností měření na konci sledovaného procesu, kdy i malá změna směrnice druhé přímky vede k velkému rozdílu nalezených hodnot, a ten se navíc promítne do obou os. Výsledek pro reálná data je uveden na obrázku 4. Sledovaný proces odpovídá modelu R3 (viz simulace na obrázku 5), ale je patrný posun směrem k o něco vyššímu parametru (model R3 odpovídá RO(0,666), v tomto případě nalezena hodnota blížící se RO(0,8).

Závěr

Metoda je snadno použitelná, především jako doplňková. Mezi hlavní negativa patří nároky na přípravu dat (kvalitní) a zároveň malá informační hodnota - přeci jen pouhé určení modelu není dostačující. V kombinaci s ostatními metodami však zlepšuje přehled o celém souboru dat.