Sauerbrey方程如何解读？
Sauerbrey模型描述的是频率改变与薄膜质量变化之间的线性关系。
关于Sauerbrey方程模型的详细描述，请见下文。
我什么时候需要使用粘弹性（Voigt）模型？
简单的回答就是D大于零。从理论上讲，只要吸附层中存在任何粘弹性行为，质量就不会100%与芯片的振荡运动相一致，如果使用Sauerbrey方程，真正质量将被低估。反而言之，只要你能对数据进行稳定拟合，那就可以使用Voigt模型。实际上，当D值较小尤其是
D/
f比很低（如1:30或以上）时，薄膜仍保持为明显的刚性。
Voigt和Maxwell的区别是什么？它们各自的应用是什么？
聚合物和其他材料的粘弹性行为可使用弹簧和阻尼器进行模拟。Maxwell模式由一个弹簧和阻尼器串联，是一个更类似于液体的粘弹性软质材料的最简模型， Voigt模型由一个弹簧和阻尼器并联构成，是一个更为刚性的粘弹性软质材料最简模型。
我能模拟牛顿流体吗？
是的，你可以模拟牛顿流体的密度或粘度，但无法通过模型同时分离牛顿流体的密度和粘度。你必须知道其中的一个或另一个参数。从真空到牛顿流体的频率和耗散相应只取决于密度和粘度的乘积。因此，您必须固定其中的一个参数以获得另一个参数。
如何使用固定参数和拟合参数？
在“参数” 选项表中，您可以选择需要拟合的参数或者将它们设定为固定值以帮助确定其他拟合参数。双击每个参数，可以在两个可选类别中移动。
如果你想用模型拟合薄膜厚度，我们建议你在模型中固定薄膜密度，因为这两个参数是相互关联的（当质量一定时，高密度/小厚度等于低密度/大厚度），否则软件无法找到单一的解决方案。
通常，选择厚度、粘度和剪切模量作为参数进行拟合。假定在整个测量过程中的密度相同。在表中，将要拟合的参数输入值设置为在“最大猜测值”和“最小猜测值”之间的一个区间。
固定参数的值需要相当精确，最简单的方法是通过调整数值并观察模型输出的波动来找出它们的确切值。
何时使用谐频相关的扩展模型？
有许多用户需要能够测试粘弹性参数的频率依赖性，因此扩展模型被引入。扩展模型中引入了一个可能的粘度和弹性剪切模量的频率依赖关系。通常，粘弹性行为在对数刻度上与剪切频率呈线性关系，这意味着它服从幂函数关系。在软件中可进行纯线性相关性模拟。
如何使用L1和L2模型？
当拟合一个双层膜体系（或多层膜）时选择“L1”， QTools将薄膜视作一个均质膜，为整个薄膜寻找每个参数（粘度、剪切模量和密度）的平均值。拟合得到的厚度将是整个膜的总厚度。
将L1设为最内层，同时选择“L1”和“L2”，QTools将努力为两种具有不同性质的薄膜寻求一个解决方案，界面越清晰（即两层薄膜之间的差别越大），找到一个好的拟合结果的机会就越大。
研究双层系统的一个好方法是按顺序对一个持续的实验进行拟合。你可以只使用“L1”，先对第一层（实验的第一部分）进行拟合。完成此操作后，将拟合得到的“L1”参数设置为“固定参数”，然后选择“L2”，对第二层的性质进行拟合。这种方法假定第一层的属性在引入第二层时不会改变。
如果选择采用双层系统进行拟合，那么当我选择单层模型时，我会得到相同的质量以及L1和L2的厚度吗？
如果双层膜的粘弹性特性接近，则L1模型的拟合厚度将与L1 + L2模型拟合的总厚度相同。如果一个是刚性层，一个是柔性层，且密度不同的情况下，L1模型得到的粘弹性输出参数是两层薄膜的平均值。在这种情况下，总厚度可能与使用双层模型得到的厚度略有不同。
我的体系包括两个以上的层，我还可以一个接一个地拟合吗？
你不能同时对它们进行拟合。每个层分别拟合的方法是将“L1”和“L2”合并作为一个新的“L1”层，而将第3层视为新的“L2”，忽略“L1”层的平均粘弹性结果（如“如何使用L1和L2模型？”中所述的相同方式）。该方法要求多层膜在一个测量数据集内按顺序进行组装。
我可以将模型用于QCM-D仪器以外的薄膜吗？
是的。你可以先测量空白芯片，这样你得到芯片处理前的QCM-D基线。在外部处理好芯片后，像往常一样进行测试。记得在两次实验中在芯片上方使用相同的介质，以便能够比较数据。使用QSoft 401的‘Stitch files’功能合并两个文件，然后在Qtools中用常规方式处理数据。使用QSoft 301需要多一点工作：你需要抵消第一次测量的数据文件，这意味着当你打开QSoft文件，你不接受‘File transcriber’ 抵消和缩放的建议，然后复制第一次实验的基线并将它插入到第二次非抵消的实验文件，最后在Qtools中得到正确的参考基线。
如何进行降解实验？与吸附实验相比，有什么需要考虑的吗？
一般情况下，实验在一个空白芯片上进行，然后在实验过程中吸附物质。如果D大于零并且谐频彼此分散，你可以说薄膜是柔性，需要粘弹性模型。
在某些情况下，测量之前先在芯片上涂覆一层薄膜，然后在实验过程中吸附物质。如果初始薄膜是刚性的，且在测量期间不受影响（如降解或溶胀），上述说法也是有效的。
然而，当涂覆在芯片表面的薄膜不是刚性的，且在实验期间会受影响（如降解或溶胀）时，这一说法是不正确的。我们不能仅仅根据
Δf和ΔD来判断薄膜是否是柔性的，因为F和D都不是绝对值，而只是相对于基线的数值（因此称为ΔF和ΔD）。由于基线代表的是测量开始时的芯片（被涂覆），而不是空白芯片，我们不能得出其相对于空白表面的变化。
然而，如果我们在涂层前加上降解实验开始前的空白芯片的基线，以此为基础而不是上面的论断，我们可以判断薄膜是否为柔性膜。
那么我该怎么做呢？
用你在实验中使用的缓冲溶液测量芯片，然后在芯片上涂膜并测量。第一个实验数据随后被拼接到第二个实验的开始部分，将它们合并到同一个文件中。现在，实验将显示流体中的空白芯片，然后跳跃到流体中涂层芯片的f和D，然后发生降解。
注意，这不是一个标准过程！安装芯片时可能存在一定的压力，所以不同时期的F和D绝对值可能不同。你应该尝试多安装几次芯片，看下 QTools的数据表中F和D的绝对值变化。 如果F和D的绝对值没有太大的差别，然后您就可以使用这个过程来获得基线，用于模型拟合。
有没有一种方法可以估算被吸附的蛋白质分子的数量或近似值，要求不含水，即使它是以水合形态被检测的？
QCM-D得到的是水合质量，即吸附在表面的分子以及与分子结合的溶剂的质量。QCM-D技术无法提取分子质量，但是耗散因子可以给出形成薄膜的水合情况。例如，如果你有一个非常非常高的耗散且谐频彼此分散，你可以得出结论，分子排列以伸展和稀疏的方式排列，可吸附大量溶剂。如果耗散很低且谐频分散很小，那么分子可能会以更密集有序的方式排列，无法吸附到很多溶剂。与柔性膜的QCM-D质量相比，在这种情况下的 QCM-D质量与分子质量更为接近。
如果我增加/减少密度，厚度值也会改变。那么，如何猜测密度的最佳值呢？
是的，你的厚度会因L1密度值而变化，因为它们是相关的。你需要在的实验部分的‘an estimated L1 density of YYY kg/m3 was used’中输入密度值。你可以改变L1的密度，拟合应该同样好，但是厚度会改变。如果知道你的薄膜是50%水合的，你可以计算L1密度：
然而，这几乎是不可能知道的。对于水合生物材料，密度接近但略大于水。
刚性材料的粘度和剪切模量是零还是无限？
如果是固体，弹性很高，粘度很低。考虑声音通过材料传递时的能量损失：一个良好的声音传递材料具有较低的粘度，因此石英几乎没有粘性，但弹性很高。枫糖浆有很高的粘度，这意味着它会消耗了大量的能量，因此不是一个好的声音传输材料。
我很难对我的数据进行好的拟合
很难找到好的拟合，可能有以下几个原因：
- 耗散因子很低
- 你试图同时对密度和厚度进行拟合。当对粘弹性薄膜进行拟合时，通常不可能将这两个参数分离开来，这与牛顿流体不可能分离密度和粘度一样。如果你同时将密度提高10%，厚度降低10%（这样乘积保持不变），你通常同样会得到好的拟合。
- 吸附膜不符合QTools所作的假设。良好的拟合要求吸附膜具有均匀的密度、粘度和/或剪切模量。如果你用固定的密度来拟合你的数据，就需要考虑一下是否这个参数在实验的不同时期发生改变。
- 初始搜索网格的最小和最大猜测不是最优的。在网格中改变极值将给出一组新的坐标，可以找到拟合的新解法。
- 数据集不包括所有的涂层/实验步骤。石英微晶天平假定实验开始时反映的是无涂层的刚性芯片表面材料。如果先将芯片进行离线涂膜处理，然后插入样品台进行实验，你需要在涂膜步骤前先对无涂层的表面做一小段基线，然后用QTools将这两组数据结合在一起。
拟合中包含基频。在进行液体实验时，我们不建议使用基频（5Mz）。因为基频共振更容易受到液体负荷加重引起的安装介导压力的影响。如果在模型中不选择基频，可以得到更好的拟合结果。
对于相同的数据，我在QTools中出现的噪音比QSoft大。
如果放大你的QTools数据，它们显示的噪音是相同的。QSoft具有平均化功能。如果每一个数据点都被绘制在QTools上，为了更新图表，处理器占用时间过长，软件会变得很慢，从而大幅降低数据采集速度。因此，每个x像素只绘制一个数据平均值而不是所有的点。
我的QTools表格是黑的
一些Windows数据表的单元格颜色设置在QTools中无法正常显示表格内容。可以在“控制面板”>“显示”>“外观” 进行设置。选择任何一个的“配色方案”，您应该能够看到单格中的数据。
我不能得到一个可信的拟合粘度基线。
拟合粘度或其他参数无法得到期望值的一个原因是芯片表面没有发生吸附，测量得到的F和D值非常接近于零。如果是这样的话，在拟合时模型无法找到好的解决方案。这通常发生在吸附过程刚开始时，或者更准确地说，在吸附任何物质之前。正因为如此，默认的模型设置是从实验结束后开始，然后由后向前进行拟合（由模型中心的快速按钮箭头所示的方向）。
我发现厚的涂层和/或非均匀涂层在高谐频时的噪音比较大大。高谐频是否因为衰减过快而不太灵敏？
电信号强度（电压）随着谐频数的增加而减小。当衰减足够低时会降低信号强度，QSoft 检测不到谐频。
什么是好的ChiSqr？
你不能真正预测ChiSqr，因为不同的数据有不同的ChiSqr。它不是除以整个数据包中数据点的数量，也即如果一个数据包的大小是另一个数据集的两倍，它并不会给出两倍大的ChiSqr。
