TGA测试数据解读：食品热失重率怎么算？公式+案例演示。以下是TGA测试中食品热失重率的计算方法和案例演示，清晰易懂：一、热失重率计算公式：热失重率（WeightLossPercentage，WL%）是指在特定温度区间（T1到T2）内，样品损失的质量占初始质量的百分比。计算公式为：WL%=[(W?-W?)/W?]×100%其中：*WL%：在温度T时（或温度区间T1-T2内）的热失重百分比。*W?：样品在测试开始（室温或设定起始温度，通常已扣除空坩埚重）的初始质量（单位：mg或g）。*W?：样品在目标温度T（或温度区间T1-T2的终点T2）时的剩余质量（单位：mg或g，仙桃示差扫描量热仪，同样扣除坩埚重）。关键点：*分母始终是初始质量W?：这是计算失重率的基础。*计算区间失重：要计算某个温度范围（如250°C到500°C）的失重率，就是用该区间起点温度（250°C）的质量减去终点温度（500°C）的质量，再除以初始质量W?。公式演变为：WL%_{T1-T2}=[(W_{T1}-W_{T2})/W?]×100%*区分失重率与剩余率：剩余质量百分比=(W?/W?)×100%；失重率=100%-剩余率。二、案例演示：薯片成分模拟物分析*样品：模拟薯片（主要含淀粉、少量蔗糖、水分）。*TGA条件：N?气氛，室温升温至600°C，升温速率10°C/min。*关键质量数据（假设值）：*W?(初始质量，30°C)：10.00mg*W?(100°C质量)：9.20mg(主要失水)*W?(250°C质量)：9.15mg(少量挥发性油脂/低分子量物质)*W?(500°C质量)：1.50mg(有机物大部分分解)*W?(600°C质量)：1.50mg(残留灰分/碳)计算不同温度区间的热失重率：1.总失重率（30°C-600°C）：WL%_{total}=[(W?-W?)/W?]×100%=[(10.00-1.50)/10.00]×100%=(8.50/10.00)×100%=85.0%2.水分蒸发失重率（估算区间：30°C-100°C）：WL%_{水分}≈[(W?-W?)/W?]×100%=[(10.00-9.20)/10.00]×100%=(0.80/10.00)×100%=8.0%*(说明：此区间失重主要归因于自由水和部分结合水)*3.挥发性有机物/油脂失重（估算区间：100°C-250°C）：WL%_{挥发性}≈[(W?-W?)/W?]×100%=[(9.20-9.15)/10.00]×100%=(0.05/10.00)×100%=0.5%*(说明：此区间失重较小，可能来自少量油脂或热不稳定小分子)*4.主要有机物分解失重（关键区间：250°C-500°C）：WL%_{分解}=[(W?-W?)/W?]×100%=[(9.15-1.50)/10.00]×100%=(7.65/10.00)×100%=76.5%*(说明：此区间是淀粉、蔗糖等碳水化合物发生剧烈热解、焦化并释放CO、CO?等小分子气体的主要阶段，失重)*5.残留物（灰分/碳）比例（600°C）：剩余率=(W?/W?)×100%=(1.50/10.00)×100%=15.0%*(说明：600°C后质量基本不变，此残留物代表样品中的无机矿物质（灰分）和高温下未完全分解的碳渣)*解读：通过TGA曲线和上述计算，示差扫描量热仪指标，可清晰量化该模拟薯片在不同热分解阶段的失重情况：约含8%水分，在250°C-500°C高温区间发生主要成分（淀粉、糖）的热分解，失重高达76.5%，终残留约15%的无机灰分和碳渣。这有助于理解食品的热稳定性、主要成分分解温度范围及灰分含量。失重率的在于揭示样品在受热过程中特定组分（如水分、有机物）的损失程度及其对应的温度区间。热分析测食品油脂氧化：怎么通过曲线判断氧化程度？1个关键指标。通过热分析技术（尤其是差示扫描量热法-DSC）评估食品油脂氧化程度时，是观察在强制氧化条件（通常是高温和恒定氧气流）下，油脂样品从稳定状态到发生剧烈氧化反应的时间点。1个关键、直接的指标是：氧化诱导期（OxidationInductionTime，OIT）。如何通过DSC曲线判断氧化程度（基于OIT）：1.实验设置：将少量油脂样品密封在耐压DSC坩埚中，通入恒定流速的氧气（或空气）。仪器以恒定速率升温至一个预设的高温（如100°C，120°C，150°C等，需根据油脂类型和目的选择），然后在该温度下保持恒温。2.曲线特征：*初始阶段（基线期）：在恒温初期，曲线呈现一条相对平稳或缓慢变化的基线。此阶段油脂处于相对稳定状态，发生的氧化反应非常缓慢，产生的热量很少，DSC检测不到明显的热流变化。*转折点（氧化起始点）：随着剂被逐渐消耗殆尽或油脂本身的不稳定性达到临界点，油脂开始发生自催化氧化反应。这是一个剧烈的放热过程。*放热峰：在转折点之后，DSC曲线会急剧向上（放热方向）偏离基线，形成一个陡峭上升的放热峰。这个峰代表了油脂氧化反应释放的大量热量。3.关键指标-氧化诱导期（OIT）：*定义：从达到设定的恒温温度点开始，到DSC曲线明显向上偏离基线（即氧化放热反应开始）的时间间隔。通常，这个偏离点是通过作切线或设定一个特定的热流变化阈值（如0.5mW/mg）来定义的。*解读：*OIT长：意味着油脂在高温高压氧化条件下抵的能力强，示差扫描量热仪费用多少，其初始氧化程度低，新鲜度高，或者含有较多/有效的剂。未氧化或轻度氧化的油脂OIT值通常较高。*OIT短：意味着油脂抵的能力弱，其初始氧化程度已经较高（如氢过氧化物等初级氧化产物积累较多），或者所含的天然/添加的剂已基本耗尽。深度氧化或储存时间长的油脂OIT值会显著缩短。4.实际应用：*比较不同样品的稳定性：在相同测试条件下（温度、氧气流速、样品量），直接比较OIT值大小。OIT越长，稳定性越好，氧化程度越低。*评估储存效果：对同一种油脂在不同储存时间或条件下取样测试OIT，OIT下降幅度越大，说明氧化程度进展越快。*筛选剂：在油脂中添加不同种类或浓度的剂后测试OIT，OIT延长越显著，说明该剂效果越好。总结：在DSC热分析用于评估食品油脂氧化程度的曲线上，、直观的指标是氧化诱导期（OIT）。它直接量化了油脂在加速氧化条件下保持稳定的时间。OIT值越长，表明油脂越新鲜、氧化程度越低、稳定性越好；OIT值越短，则表明油脂氧化程度越高、稳定性越差、可能已接近或进入快速氧化变质阶段。通过测量和比较OIT，可以快速、有效地评估油脂的氧化状态和货架期潜力。其他指标如氧化放热峰的峰高或面积（反映氧化速率和放热量）也可作为辅助参考，但OIT是判断初始氧化程度关键的指标。食品热分析（如差示扫描量热法DSC、热重分析TGA）是研究食品成分（淀粉糊化、蛋白质变性、脂肪熔化/结晶、水分状态等）和稳定性的关键技术。然而，示差扫描量热仪去哪里做，其效率瓶颈主要在于：1.漫长的升温过程：为了精细的热转变（如淀粉糊化的起始、峰值、终止温度），传统方法常采用较低的线性升温速率（如5-10°C/min）。一个从室温到200°C以上的测试可能需要20-40分钟甚至更长。2.必需的冷却等待：测试完成后，样品池/炉体需要冷却回起始温度才能进行下一次测试。自然冷却或强制冷却（如液氮）都需要额外时间，尤其在连续测试时，冷却时间累积显著。3.样品准备与更换：样品称量、装样、密封（DSC）、仪器稳定等操作也占用时间。优化策略：聚焦升温速率与程序效率要实现“一天多测5组”的目标，在于压缩单次测试周期，优化点集中在升温阶段及相关流程：1.科学提高升温速率：*评估可行性：并非所有测试都适合高速升温。首先需明确研究目的：如果关注的转变温度/焓值：*高速升温（如15-30°C/min）可能导致峰形变宽、转变温度向高温偏移（动力学效应），分辨率降低。需进行方法验证：使用标准物质（如铟）或已知样品，在目标高速率下测试，对比标准速率结果，确认关键参数（峰温、焓值）的偏移是否在可接受误差范围内（例如，淀粉糊化峰值温度偏移如果关注是否存在转变、相对稳定性比较、或筛选大量样品：*高速升温通常可接受，能显著缩短测试时间（如10°C/min需30分钟，20°C/min可能只需15分钟到相同温度）。*分段升温策略：在关键转变温度区间（如淀粉糊化发生在60-80°C）采用较低速率（如10°C/min）以保证分辨率，在非关键区间（如室温到50°C，80°C以上）采用高速率（如20-30°C/min）。这比全程高速更智能。2.优化冷却效率：*强制冷却系统：确保仪器配备的制冷压缩机或液氮冷却附件，并正确维护。这是缩短冷却间隔的关键。*设置合理的冷却目标温度：并非每次都必须冷却到完全相同的起始点（如25°C）。如果后续测试起始温度允许稍高（如40°C），可节省冷却时间。确认样品和基线稳定性是否允许此操作。3.流程优化与自动化：*样品准备批量化：提前准备好一批次（如5-10个）样品，减少单个样品准备时间。*自动进样器（如有）：这是效率提升的“神器”。仪器在测试当前样品时，自动进样器可预热下一个样品并自动更换，极大减少人工操作和等待时间。*优化仪器稳定时间：在保证基线稳定的前提下，尝试缩短等温平衡时间。*程序化序列测试：利用仪器软件编排好包含升温、冷却、稳定、自动启动下一测试的完整序列，实现无人值守连续运行。效果评估与注意事项：*显著提速：假设原单次测试周期（含升降温）为60分钟，通过升速优化（节省15-20分钟）和冷却优化（节省5-10分钟），周期可压缩至35-40分钟。再结合流程优化，一天（按8小时有效时间计）可轻松增加5-8次测试。*数据可靠性：必须强调：提速不能牺牲数据质量。任何升温速率的改变都必须经过严格的方法验证，确认其对关键结果的影响在可接受范围内。对于需要动力学参数或法定标准的测试，可能仍需标准速率。*样品代表性：高速升温可能影响热滞后效应，对不均匀样品或涉及传质的过程（如脱水）结果解释需更谨慎。结论：通过科学评估并适当提高升温速率（尤其是非关键区段）、优化冷却策略、充分利用自动进样器及批量化流程管理，食品热分析的效率可以显著提升。在确保数据质量满足研究目的的前提下，实现“一天多测5组样品”是完全可行的目标。关键在于基于具体应用场景进行方法验证和优化，找到速度与精度之间的平衡点。仙桃示差扫描量热仪-中森检测服务至上-示差扫描量热仪指标由广州中森检测技术有限公司提供。广州中森检测技术有限公司在技术合作这一领域倾注了诸多的热忱和热情，中森检测一直以客户为中心、为客户创造价值的理念、以品质、服务来赢得市场，衷心希望能与社会各界合作，共创成功，共创辉煌。相关业务欢迎垂询，联系人：陈果。)