Kissinger Method in Kinetics of Materials: Things to Beware and Be Aware of

活化能 热重分析 差示扫描量热法 热力学 动力学 材料科学 结晶 热的 反应级数 热分析 计算机科学 应用数学 化学 数学 物理化学 物理 反应速率常数 无机化学 量子力学
作者
Sergey Vyazovkin
出处
期刊:Molecules [Multidisciplinary Digital Publishing Institute]
卷期号:25 (12): 2813-2813 被引量:190
标识
DOI:10.3390/molecules25122813
摘要

The Kissinger method is an overwhelmingly popular way of estimating the activation energy of thermally stimulated processes studied by differential scanning calorimetry (DSC), differential thermal analysis (DTA), and derivative thermogravimetry (DTG). The simplicity of its use is offset considerably by the number of problems that result from underlying assumptions. The assumption of a first-order reaction introduces a certain evaluation error that may become very large when applying temperature programs other than linear heating. The assumption of heating is embedded in the final equation that makes the method inapplicable to any data obtained on cooling. The method yields a single activation energy in agreement with the assumption of single-step kinetics that creates a problem with the majority of applications. This is illustrated by applying the Kissinger method to some chemical reactions, crystallization, glass transition, and melting. In the cases when the isoconversional activation energy varies significantly, the Kissinger plots tend to be almost perfectly linear that means the method fails to detect the inherent complexity of the processes. It is stressed that the Kissinger method is never the best choice when one is looking for insights into the processes kinetics. Comparably simple isoconversional methods offer an insightful alternative.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
脑洞疼应助zzx采纳,获得10
1秒前
1秒前
哈哈哈哈完成签到,获得积分10
2秒前
香蕉幻桃发布了新的文献求助10
3秒前
for_sea完成签到,获得积分10
3秒前
liwen发布了新的文献求助10
4秒前
隐形珠完成签到,获得积分10
5秒前
一直成长完成签到,获得积分10
5秒前
不如科研发布了新的文献求助10
5秒前
小小发布了新的文献求助10
6秒前
勇哥你好完成签到,获得积分20
6秒前
14523698发布了新的文献求助200
7秒前
田様应助爱睡觉的鱼采纳,获得10
8秒前
8秒前
9秒前
10秒前
Favian发布了新的文献求助10
12秒前
酷波er应助jenniferli采纳,获得10
12秒前
13秒前
Akim应助香蕉幻桃采纳,获得10
14秒前
酷炫葵阴发布了新的文献求助10
15秒前
15秒前
小芭乐完成签到 ,获得积分10
16秒前
17秒前
17秒前
17秒前
17秒前
18秒前
Ava应助小贺采纳,获得10
18秒前
隐形珠发布了新的文献求助10
19秒前
21秒前
21秒前
咚咚锵发布了新的文献求助10
21秒前
Yuuuuuuun完成签到 ,获得积分10
21秒前
22秒前
23秒前
科研通AI6.2应助cheong采纳,获得10
23秒前
爆米花应助fangze采纳,获得10
24秒前
ljy完成签到 ,获得积分10
24秒前
十沐乐安发布了新的文献求助10
25秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 5000
Pediatric Dermoscopy Trichoscopy & Onychoscopy 2030
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 610
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 500
Additive Manufacturing Design and Applications (ASM Handbook, Volume 24A) 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7576498
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9156091
关于积分的说明 19587724
捐赠科研通 7160425
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3265030
关于科研通互助平台的介绍 2430187
邀请新用户注册赠送积分活动 2255639