Abstract Carbon black aggregate size and shape affects its performance in many applications. In this interlaboratory comparison, an industry reference carbon black, SRB8, was analysed with a protocol based on ASTM D3849-14a, a method for morphological characterization of carbon black aggregates using electron microscopy. Multiple descriptor types (size, elongation, ruggedness, plus those of ASTM D3849-14a) were assessed for repeatability, reproducibility, and measurement uncertainties. Carbon black aggregates have been characterized using descriptor correlations: two important such correlations are affinity coefficients and fractal exponents. SRB8 aggregates appear to be self-affine, i.e., their width and length descriptors scale anisotropically. ASTM D3849-14a derived descriptors have low interlaboratory reproducibilities and high measurement uncertainties. When these descriptors are used for projected area-based fractal analysis, the estimated fractal exponents do not have realistic values. However, the use of an average nodule diameter generated self-consistent values of fractal exponents with measurement uncertainties of about 9%. Carbon black aggregates can be categorized using shape descriptors into the categories: spheroidal, ellipsoidal, branched, and linear. These shape categories contribute non-uniformly to descriptor values across their data ranges and lead to multimodal distributions. These findings illustrate the importance of assessing data quality and measurement uncertainty for particle size and shape distributions.

中文翻译：

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通过透射电子显微镜观察炭黑聚集体的尺寸和形状分布

摘要 炭黑聚集体的大小和形状影响其在许多应用中的性能。在本次实验室间比较中，使用基于 ASTM D3849-14a 的方案分析了行业参考炭黑 SRB8，这是一种使用电子显微镜对炭黑聚集体进行形态表征的方法。评估了多种描述符类型（尺寸、伸长率、坚固性，以及 ASTM D3849-14a 的描述）的重复性、再现性和测量不确定性。炭黑聚集体已使用描述符相关性进行表征：两个重要的此类相关性是亲和系数和分形指数。SRB8 聚集体似乎是自仿射的，即它们的宽度和长度描述符各向异性地缩放。ASTM D3849-14a 衍生的描述符具有低实验室间重现性和高测量不确定性。当这些描述符用于基于投影面积的分形分析时，估计的分形指数没有实际值。然而，使用平均结核直径会产生自洽的分形指数值，测量不确定度约为 9%。可以使用形状描述符将炭黑聚集体分为以下几类：球状、椭圆状、分支状和线状。这些形状类别对其数据范围内的描述符值的贡献不均匀，并导致多峰分布。这些发现说明了评估粒度和形状分布的数据质量和测量不确定性的重要性。当这些描述符用于基于投影面积的分形分析时，估计的分形指数没有实际值。然而，平均结核直径的使用产生了分形指数的自洽值，其测量不确定度约为 9%。可以使用形状描述符将炭黑聚集体分为以下几类：球状、椭圆状、分支状和线状。这些形状类别对其数据范围内的描述符值的贡献不均匀，并导致多峰分布。这些发现说明了评估粒度和形状分布的数据质量和测量不确定性的重要性。当这些描述符用于基于投影面积的分形分析时，估计的分形指数没有实际值。然而，平均结核直径的使用产生了分形指数的自洽值，其测量不确定度约为 9%。可以使用形状描述符将炭黑聚集体分为以下几类：球状、椭圆状、分支状和线状。这些形状类别对其数据范围内的描述符值的贡献不一致，并导致多峰分布。这些发现说明了评估粒度和形状分布的数据质量和测量不确定性的重要性。使用平均结核直径产生了分形指数的自洽值，测量不确定度约为 9%。可以使用形状描述符将炭黑聚集体分为以下几类：球状、椭圆状、分支状和线状。这些形状类别对其数据范围内的描述符值的贡献不均匀，并导致多峰分布。这些发现说明了评估粒度和形状分布的数据质量和测量不确定性的重要性。使用平均结核直径产生了分形指数的自洽值，测量不确定度约为 9%。可以使用形状描述符将炭黑聚集体分为以下几类：球状、椭圆状、分支状和线状。这些形状类别对其数据范围内的描述符值的贡献不均匀，并导致多峰分布。这些发现说明了评估粒度和形状分布的数据质量和测量不确定性的重要性。这些形状类别对其数据范围内的描述符值的贡献不均匀，并导致多峰分布。这些发现说明了评估粒度和形状分布的数据质量和测量不确定性的重要性。这些形状类别对其数据范围内的描述符值的贡献不均匀，并导致多峰分布。这些发现说明了评估粒度和形状分布的数据质量和测量不确定性的重要性。