Intek Group, en alianza con Linseis, te invita a participar en un webinar gratuito que explorará Medición de Capacidad Calorífica Específica
Optimice sus procesos de simulación y diseño con datos térmicos confiables.
La capacidad calorífica específica (C) es un parámetro termofísico clave con un impacto directo en la simulación numérica, el diseño de materiales y la optimización de procesos tanto en investigación como en aplicaciones industriales. Datos de (C) inexactos pueden conducir a modelos defectuosos y procesos ineficientes. Por ello, seleccionar el sistema de Calorimetría de Barrido Diferencial (DSC) adecuado es una decisión crítica.
En este webinar, LINSEIS proporcionará una visión estructurada de los sistemas DSC diseñados para la determinación de la capacidad calorífica específica. Analizaremos diferentes conceptos de instrumentos, principios de medición y configuraciones que permiten obtener medidas precisas y reproducibles en rangos de temperatura extendidos.
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Sesión 1: Martes, 03 de febrero de 2026 – 04:00 am (EST) / 10:00 am (CET).
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Sesión 2: Jueves, 05 de febrero de 2026 – 11:00 am (EST) / 05:00 pm (CET).
¿Qué aprenderá en esta sesión?
- Cómo generar datos térmicos dependientes para mejorar la precisión de sus simulaciones.
- Parámetros clave que influyen en la calidad de la medición: diseño del sistema y rango de temperatura.
- Guía práctica para seleccionar el sistema DSC más adecuado según su material y necesidad de aplicación.
- Ejemplos reales de cómo estos datos apoyan el control de calidad y el desarrollo de procesos.
Equipos destacados a tratar:
- LINSEIS DSC L63: Alta sensibilidad para determinaciones precisas de (C) en transiciones térmicas.
- LINSEIS STA L81: Análisis simultáneo (TGA + DSC) para vincular efectos térmicos con cambios de masa.
- LINSEIS HDSC: Máxima resolución y estabilidad de línea base para entornos críticos de investigación.
¿Quiénes deben asistir?
Profesionales en investigación y desarrollo (R&D), control de calidad, optimización de procesos y expertos en simulación que requieran datos de capacidad calorífica confiables para la toma de decisiones basada en datos.
