첫째, 핵심 분석 지표를 명확히 하고 핵심 데이터를 파악합니다.

원뿔 열량계는 다양한 주요 데이터를 정확하게 출력할 수 있으며, 분석의 첫 번째 단계는 코어 지표를 잠그는 것입니다. 열 방출 속도(HRR)는 단위 시간당 물질에 의해 방출되는 열을 반영하는 코어입니다. 피크가 높을수록 화재 확산 위험이 커집니다. 유효 연소 열(EHC)은 단위 질량당 물질의 연소에 의해 방출되는 유효 열을 반영하여 연소 반응 강도를 판단할 수 있습니다. 질량 손실률(MLR)은 연소 중 물질의 질량 변화를 기록하여 물질 연소 손실률을 시각적으로 보여줄 수 있습니다. 또한 연도 가스 발생률(SPR)과 총 연도 가스 발생률(TSP)은 물질의 연소 중 연도 가스의 손상 정도를 평가하는 데 사용됩니다. 이러한 지표

데이터를 단계별로 분해하고 분석 논리를 명확히 합니다.

1. 데이터 사전 처리: 먼저 원본 데이터 소스의 무결성을 확인하고 계측기 오류 및 환경 장애로 인한 비정상적인 값을 제거하고 데이터가 사실이고 신뢰할 수 있는지 확인하고 후속 분석을 위한 견고한 기반을 구축합니다.

2. 단일 지수 깊이 분석: 각 코어 지표를 하나씩 분해합니다. 예를 들어 열 방출 속도를 분석하려면 피크 시간, 피크 크기 및 곡선 추세를 주의할 필요가 있습니다. 피크가 일찍 발생하고 값이 높으면 재료가 빨리 연소되기 쉽다는 뜻입니다. 품질 손실률을 곡선 경사와 결합하여 분석하면 기울기가 클수록 재료 연소 속도가 빨라지고 재료 연소 안정성이 정확하게 판단됩니다.

3. 다중 지수 상관 분석: 단일 지수가 재료의 연소 성능을 완전히 반영하기는 어렵고, 여러 지표를 종합적으로 판단할 필요가 있습니다. 예를 들어, 높은 열 방출률과 높은 유효 연소 열은 물질이 완전히 연소되고 화재가 심하다는 것을 나타냅니다. 열 방출률이 높지만 연도 가스 발생률도 높으면 물질 연소가 클 뿐만 아니라 많은 양의 유독성 연기를 동반하여 더 해롭다는 것을 의미합니다. 상관 분석을 통해 물질 연소 특성을 충분히 평가할 수 있습니다.

III. 데이터의 가치를 실현하기 위한 애플리케이션 시나리오 결합

데이터 분석의 궁극적인 목표는 실용적인 응용 프로그램을 제공하는 것입니다. 건축자재 평가에 사용할 경우 열 방출률 및 연도 가스 발생률 제어에 집중하여 재료가 화재 안전 기준을 충족하는지 확인해야 합니다. 난연성 재료 연구 및 개발에 사용될 경우 다양한 공식의 재료 데이터를 비교하여 낮은 열 방출률과 느린 품질 손실로 최적의 공식을 찾을 수 있습니다. 연구 개발의 정확한 근거를 제공하여 데이터를 실제 적용 가치로 효과적으로 변환할 수

위의 방법을 숙달함으로써 원뿔 열량계 데이터의 분석 논리를 신속하게 정리하고 재료 연소 성능 평가를 효율적으로 완료하여 제품 연구 개발, 안전 테스트 및 기타 작업에 대한 강력한 지원을 제공할 수 있습니다.