pet塑料性能成分检测，测定塑料含水率

pet塑料性能成分检测，测定塑料含水率

DSC-Identify检索验证

对图 1 中的二次升温曲线进行 Identify 检索，结果如下：

图 3 杂质样品实测曲线（蓝色）与数据库中的 PA66-GF30 曲线（红色）对比

Identify检索结果亦为 PA66，图 4中红色曲线为数据库中的 PA66-GF30 图谱。两者的相似度为 67.17%。

案例 ：未知塑料齿轮

样品样品：硬质塑料。

测试目标：判断该塑料的成分。

图 4 塑料齿轮的DSC 图谱

基于图 4 中的第二次升温曲线，发现与 PEEK理论报导的相关特征温度（玻璃化温度：145～155℃，熔点：335~345℃）十分相似，判断塑料齿轮材料应为 PEEK。

DSC-Identify检索验证

图 5 未知塑料样品Identify检索结果。实测曲线（蓝色）与数据库中的 PEEK 曲线（红色）对比

数据库检索结果同样显示，该样品材料*可能为 PEEK，其匹配度高达97.41%。而其他聚合物条目的匹配程度均较低。由此证实了该塑料材料应为 PEEK 成分。

在传统意义上，使用 DSC 方法进行塑料成份鉴定，一般基于DSC 扫描谱图上的Tm（熔融峰温）、Tg（玻璃化温度）、△Hm（熔融热焓）等相关信息，根据与文献数据的相似性，结合分析者经验进行判断。

Netzsch 公司推出的 Identify 智能鉴别技术，则为塑料成分的 DSC方法鉴定提供了一种快速、方便而可靠的强有力的工具。值得一提的是，Netzsch Identify数据库不仅内置了近百种不同聚合物的实测谱图与文献数据，还支持用户将自测的聚合物谱图（如手头纯物质或标准样品的实测谱图）添加到数据库中，以对数据库进行扩展，并用于今后的材料鉴定。这就提高了实际应用中材料成分鉴定的可靠性，避免了实际材料与文献数据在材料纯度（共混、填料影响）、分子量分布、支链化程度、结晶程度、工  艺因素等等方面的差异所可能带来的匹配偏差。