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TGA-FT-IR para identificar una mezcla de polímeros y su composición

Mezcla de polímeros

Las mezclas de polímeros ofrecen importantes ventajas durante su vida útil. Sin embargo, dificultan el reciclaje al final de su vida útil. Uno de los problemas más fundamentales es la identificación del material como una mezcla, así como su composición, para garantizar que se clasifique correctamente y se pueda reutilizar si es posible.

Las mezclas de polímeros son la combinación de dos o más polímeros. Se combinan para crear un nuevo material con propiedades físicas mejoradas en comparación con las materias primas individuales.

Si bien las mezclas ofrecen ventajas significativas durante su vida útil, dificultan el reciclaje al final de su vida útil. Uno de los problemas más fundamentales es la identificación del material como una mezcla, así como su composición, para garantizar que se clasifique correctamente y se pueda reutilizar si es posible.

La identificación de los componentes de una mezcla se puede realizar mediante la combinación de TGA y FT-IR. Por un lado, los pasos de pérdida de masa dan información sobre la cantidad de polímero. Los gases de pirólisis, detectados por FT-IR, actúan como la huella dactilar del polímero y ayudan con la identificación del otro.

Ahora te hablaremos de algunos ejemplos.

Análisis cuantitativo de diferentes componentes poliméricos

La Figura 1 representa los datos obtenidos de TGA-FT-IR de la mezcla de POM / PTFE. Se detectaron dos pasos de pérdida de masa de 92,6% y 1,3% con picos en la curva DTG a 366 ° C y 582 ° C. La señal de Gram Schmidt, que muestra los cambios de IR generales, se comporta como la imagen especular del DTG. Se observaron máximos en la misma región de temperatura.

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Para la identificación de los gases desprendidos, se extraen los espectros individuales y se comparan con la base de datos de polímeros NETZSCH FT-IR, que consiste en espectros de pirólisis de polímeros comunes. El espectro 2D durante el primer paso de pérdida de masa estaba de acuerdo con los gases de pirólisis de POM (verde). Se encontraron productos de descomposición de PTFE (naranja) durante el segundo paso de pérdida de masa, compare la figura 2. Del análisis, se puede deducir que la mezcla investigada estaba compuesta principalmente de POM (92,6%) con una pequeña cantidad de PTFE (1,3%).

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Nota de aplicación Identification of Polymers in Blends by Means of TGAFT-IR and the NETZSCH-FT-IR Database of Polymers

Detección entre componentes con FT-IR

La segunda mezcla ejemplar que se investigó fue una mezcla de PA6 y ABS. La Figura 3 muestra la curva TGA con una pérdida de masa del 98% de la curva de Gram Schmidt con un pico a 462 ° C. A partir de estas curvas, no se pudo ver que la muestra investigada consta de más de un material. Solo el análisis de gas evolucionado puede brindar más información. El espectro 2D se extrajo a 456 ° C (rojo) y se comparó con la base de datos de polímeros NETZSCH FT-IR, ver figura 5. Esta comparación revela claramente que el espectro medido es una mezcla de más de un polímero. Se encontró PA6 con la mayor similitud. Después de la resta del espectro, se encontró ABS como el segundo compuesto de esta mezcla. Los círculos rojos muestran bandas de vibración únicas para PA6 en el espectro medido, mientras que los círculos azules marcan bandas características para ABS.

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La separación por sílabas de TGA y FT-IR es una herramienta muy adecuada para identificar mezclas de polímeros. Las curvas TGA permiten la cuantificación del contenido de polímero, mientras que la identificación de los polímeros se realiza sobre los gases de pirólisis en comparación con la biblioteca de fase gaseosa NETZSCH FT-IR Database of Polymers. Es una buena solución cuando se necesitan resultados cuantificables o el polímero es negro, lo que puede dificultar el análisis FT-IR mediante ATR.

Obtenga más información sobre TGA-FT-IR y la base de datos de polímeros NETZSCH FT-IR en nuestra próxima serie de seminarios web con Bruker Optics.

Hay muchos métodos de análisis potentes disponibles que ayudan en el desarrollo de materiales, la optimización de procesos y la evaluación de la vida útil de sus productos. Pero pocos pueden combinarse para brindarle información aún más valiosa. Uno de los ejemplos más conocidos en la ciencia de los materiales es la combinación de espectroscopía termogravimétrica (TGA) e infrarroja por transformada de Fourier (FT-IR).

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