Zeta Potential: 데이터 품질 평가를 쉽게 수행
이런 시나리오를 생각해 보십시오: 샘플을 준비하고 기기에 넣고, 제타 전위 측정을 실행한 후 결과를 봅니다. 값은 합리적으로 보이지만 확신이 서지 않습니다. 문제를 확인하기 위해 결과의 다양한 차트를 살펴봐야 하지만 오늘 측정해야 할 샘플도 많습니다.
이러한 상황이 발생하는 것을 알고 있으며, 데이터 품질을 보장하기 위해 더 많은 측정을 다음 날로 미뤄야 할 수도 있으며, 이는 일정에 차질을 줄 수 있습니다. 이를 돕기 위해 우리는 ZS Xplorer에 새로운 기능을 추가하여 제타 전위 결과의 데이터 품질을 더 쉽게, 더 빠르게 평가할 수 있도록 했습니다.
ZS Xplorer는 이제 자신의 데이터 품질을 평가하고 잠재적 문제를 식별하며 데이터를 어떻게 사용할 수 있을지 권장하고 측정을 개선하는 방법을 안내하기 위해 이 기술 노트의 많은 원칙을 활용한 제타 전위 데이터 품질 가이던스를 포함하고 있습니다.
품질 평가
제타 전위 데이터 품질 가이던스는 크기 측정을 위한 데이터 품질 가이던스와 동일한 접근 방식을 취합니다. 제타 전위 기록 옆에서 데이터 품질의 빠른 확인을 제공하는 품질 아이콘을 볼 수 있으며 아래에는 귀하가 볼 수 있는 세 가지 아이콘이 있습니다.
왼쪽의 아이콘(진한 초록색과 체크 표시)은 데이터 품질 문제를 찾지 못했음을 의미합니다. 중간 아이콘(빈 초록색)은 데이터가 사용 가능함을 의미합니다. 여전히 이 데이터를 사용할 때는 권고 사항을 따라야 합니다. 예를 들어, Poor Zeta Quality factor – 결과는 중복 샘플 간의 비교에 유용하나 반복성이 낮을 수 있습니다. 오른쪽 아이콘(진한 파란색)은 데이터 품질이 낮으며, 이 샘플에서 데이터를 사용하기 전에 해결 조언을 따라야 함을 의미합니다. 따라서 각 측정을 위해 다양한 차트와 플롯을 살펴볼 필요 없이 데이터를 빠르게 검토하여 정말로 주의가 필요한 것이 무엇인지 확인할 수 있습니다.
녹색 텅 빈 아이콘 또는 파란색 아이콘이 표시된 기록을 식별한 경우 드롭다운 화살표를 클릭하여 요약 뷰에서 추가 정보를 찾을 수 있습니다. 여기에서 식별된 문제와 데이터 사용 방법, 데이터 품질을 개선하기 위해 취할 수 있는 단계를 아래 예와 같이 볼 수 있습니다.
문제 식별
측정 결과 출력과 사용자가 선택한 측정 설정 또는 기기에서 선택한 설정이 문제 존재 여부를 결정하는 데 사용되며, 만약 문제가 있다면 어떤 조언을 제공해야 할지를 결정합니다. 따라서 이전에 보았던 샘플 A를 사용하는 예제를 통해 실행해 보겠습니다. 먼저 아래 Phase plot을 살펴보십시오. 이 플롯은 일정한 형태가 없어서 좋지 않은 것처럼 보입니다.
다음으로, 이 측정에 대한 매개변수 표를 살펴볼 수 있으며, 여기에서 제타 전위, 전도도 및 사용자가 선택한 분석 모델 매개변수가 선택되었습니다.
이 샘플의 전도도는 거의 20 mS/cm로 높음을 알 수 있습니다. 만약 자동 분석 모드로 실행되었다면, 모노모달이 선택되었을 것입니다. 이는 고전도도 샘플에 적합합니다. 그러나 이 경우 사용자가 일반적인 용도를 선택했기 때문에 전기장이 샘플에 더 오래 적용되고, 그로 인해 샘플이 열화되어 데이터 품질이 나빠지는 결과가 발생했습니다. 이러한 정보를 바탕으로 Zeta Data Quality Guidance는 의사 결정 로직을 실행하여 이 분석 모델에 너무 높은 전도도를 가진 샘플이 문제라는 것을 식별하고, 측정을 개선하기 위해 모노모달로 전환하는 것이 최선의 선택임을 파악할 수 있습니다.
요약
당신의 제타 전위 측정이 신뢰할 수 있는 것인지 확인하려면 데이터 품질 가이던스를 사용하고, 녹색 체크가 없는 기록을 빠르게 확인하고 제공된 권고 사항을 읽은 후, 필요한 경우 그것을 따라 당신의 측정을 개선하십시오.
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