정확하고 예측 가능한 데이터 분석

ASAP Prime ®을 사용하면 데이터가 각 조건에서 isoconversion 시간 측면에서 분석됩니다. 이 패러다임에서 분해 산물로의 전환은 사양 한계를 목표로 일정하게 유지되는 반면 시간은 각 조건에서 다양합니다. 모든 조건에서 isoconversion 시간(t iso )은 습도 보정된 Arrhenius 방정식에 적합하며, 이는 샘플이 노화됨에 따라 발생하는 모든 화학적 및 대부분의 물리적 변화에 걸쳐 작동하는 것으로 나타났습니다. 등변환 시간의 오차 막대는 피팅 매개변수의 정밀도를 결정하기 위해 Monte Carlo 시뮬레이션에 의해 전파됩니다. 이는 제품이 유통 기한이 끝날 때 사양 한계 내에서 유지될 확률을 계산하는 데 사용됩니다.

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