Glaszusammensetzung / Glastypen

Glas-Datenbanken

Prinzipien der statistischen Analyse

Messfehlerentwicklung

*

Viskosität - Liquidustemperatur

Dichte bei Raumtemperatur

Dichte und Ausdehnung von Schmelzen

Thermische Ausdehnung unterhalb Tg

Optische Eigenschaften

Elektrische Leitfähigkeit

Chemische Beständigkeit / Korrosion

Thermische Leitfähigkeit

Wasserlöslichkeit in Glasschmelzen

Elastische Eigenschaften

Oberflächenspannung

Innovation im Vergleich zu herkömmlichen Modellen zur Berechnung von Glaseigenschaften:

1)

Zur statistischen Glasmodellierung werden moderne globale Glas-Datenbanken herangezogen, d.h., Eigenschaftswerte von einer Vielzahl von Quellen (Veröffentlichungen) über mehrere Jahrzehnte hinweg. Einzelne Daten die sich nicht mit der Mehrzahl im gleichen Glas-Zusammensetzungsbreich vergleichen lassen werden von der Analyse ausgeschlossen.

2)

Die Analyse globaler Glas-Datenbanken erlaubt eine signifikante Reduzierung systematischer Fehler durch vergleichende Glasmodellierung, d.h., durch Einführung von Kategorien, wie in der Anleitung zur linearen Regression (PDF, 0,4 MB) auf S. 11 beschrieben. Systematische Differenzen zwischen verschiedenen Labors werden getestet und falls notwendig korrigiert.

3)

Die statistische Berechnung von physikalischen Glaseigenschaften resultiert nicht nur in dem gewünschten Eigenschaftswert. Die Analyse gestattet eine Vorhersage des Fehlers für Glas in Massenproduktion, unter Voraussetzung des Fehler-Vertrauensbereiches, z.B. 95%, und der Unsicherheit oder Schwankungsbreite der chemischen Glaszusammensetzung (s. Modell zur Berechnung der Viskositätskurve).

4)

Standardgläser werden in die Rechnung einbezogen, z.B., NIST 710A, 710, 717A, 711, 731, DGG I, was die Richtigkeit der Vorhersagen deutlich steigert.

5)

Die Anwendungsgrenzen des Modells, unter Berücksichtigung der Komponenten-Kombinationsgrenzen (component combination limits) werden im Detail ermittelt. Aus diesem Grund ist es unwahrscheinlich, ungenaue Glaseigenschaften vorherzusagen, wenn versehentlich Glaszusammensetzungen außerhalb des korrekten Anwendungsbreiches in des Programm eingegeben werden (s. Modell zur Berechnung der elektrischen Leitfähigkeit).

6)

Die Methode beinhaltet eine Signifikanzanalyse des Einflusses aller Quelldaten (leverage analysis), d.h., Gläser mit hohem Einfluss auf das Modell und/oder ungewöhnliche Glaszusammensetzungen werden eingehend studiert und im Zweifelsfall aus der Rechnung ausgeschlossen.

7)

Die statistische Analyse globaler Datenbanken führt zu neuen Erkenntnissen, wie z. B. über den Mischalkalieffekt für die Viskosität von Glas.

Vorteile der statistischen Berechnung von Glaseigenschaften:

1)

Hohe Richtigkeit und Genauigkeit: Aufgrund der Tatsache, daß die Modelle auf zahlreichen Datenserien beruhen, veröffentlicht von mehreren Wissenschaftlern unter Zuhilfenahme verschiedener Meßtechniken, können systematische Fehler in bestimmten Veröffentlichungen analysiert und korrigiert werden. Die große Anzahl von Eingangsdaten erlaubt in oft untersuchten Zusammensetzungsbereichen eine höhere Vorhersagegenauigkeit und -richtigkeit als Einzelmessungen zulassen.

2)

Zeit- und Kostenersparnis: Berechnungen von physikalischen Glaseigenschaften können innerhalb weniger Minuten ausgeführt werden. Im Gegensatz dazu benötigen experimentelle Untersuchungen oft mehrere Stunden oder Tage, abgesehen von den hohen Personal- und Gerätekosten. Ungeachtet davon sollten experimentelle Ergebnisse stets im Anschluß statistisch untersucht werden, im Vergleich zu Ergebnissen anderer Wissenschaftler.

3)

Gute Vereinbarkeit mit älteren Modellen: Ältere Modelle zur Berechnung von physikalischen Glaseigenschaften können integriert werden. Im Fall daß die älteren Modelle auf verläßlichen Werten beruhen, bleibt die Genauigkeit während der Modellzusammenführung erhalten, während die Richtigkeit gesteigert wird. Ein Beispiel ist durch das Viskositätsmodell von Lakatos et al. in "High temperature glass melt property database for process modeling" gegeben.

4)

Umfassender Anwendungsbereich: Die Richtigkeit neuer Messungen kann in der Regel nicht von Literaturdaten oder von NIST oder DGG Standardgläsern zuverlässig abgeleitet werden. Die statistische Analyse zur Berechnung von Glaseigenschaften gestattet die Berücksichtigung und den direkten Vergleich zahlreicher Glastypen mit unterschiedlicher chemischer Zusammensetzung. Demzufolge erlauben die Modelle Vorhersagen in Zusammensetzungsbereichen welche in älteren Modellen, gültig für lediglich einen bestimmten Glastyp, nicht berücksichtigt sind. Die Ergebnisse experimenteller Untersuchungen an Gläsern innerhalb und außerhalb traditioneller Zusammensetzungsbereiche lassen sich effektiv vorhersagen.

5)

Transparenz: Die statistische Berechnung von physikalischen Glaseigenschaften beruht auf mathematischen Methoden die seit Jahrzehnten etabliert and klar nachvollziebar sind. Einzelheiten sind unter Prinzipien der statistischen Analyse aufgeführt. Zum Vergleich: Services anderer Organisationen zur Berechnung von Glaseigenschaften werden zwar angeboten (s. Glas Links, Calculation of Glass Properties), jedoch unzureichend erläutert, d.h. die Verläßlichkeit der vorhergesagten Werte kann oft nicht eingeschätzt werden.