• Деградация часто возникает из-за прокалывания. В промышленных полимерах могут образовываться морфологические или структурные дефекты с очень небольшой размерностью, нанометрического или микрометрического диапазона. Такой небольшой дефект может стать причиной образования физической микротрещины или местом проникновения химически агрессивного вещества, которое расширяется, распространяется и, в конечном итоге, приводит к полному отказу детали. Очевидно, что, если мы сможем выявлять первоначальный этап формирования дефекта как можно раньше, то сможем сократить продолжительность испытаний. • Неподходящий размер добавок, создающих физические дефекты, которые, в свою очередь, становятся причиной образования микротрещин с последующим созданием недопрессовки. • Неоднородность концентрации добавок из-за неоднородности их распределения и/или дисперсии. • Невидимость всевозможных недопрессовок. Химические недостатки не видны по своей сути, а физические дефекты могут быть так разбросаны, что вероятность обнаружить их визуально осень незначительна. Свойства полимеров обычно измеряются на лабораторных образцах, которые создаются очень тщательно, и характеризуются средними параметрами. Статистическое распределение показывает, что реальные значения параметров свойств в слабых точках существенно ниже (см. Рисунок 'Распределение свойств'). 
Рисунок 2: Примеры неоднородности деградации 
Рисунок 3: Распределение свойств Действительность или несостоятельность, но время инициации это другой вопрос. Многие механизмы деградации начинаются с так называемого периода индукции, на протяжении которого не происходит никакого заметного изменения свойств. На самом деле, это не всегда так, это может получаться из-за нашей неспособности идентифицировать и осознавать масштабы изменений. Использование более чувствительного метода может сократить продолжительность индукционного периода, и, соответственно, сократить продолжительность испытания на старение, что позволяет сэкономить время и деньги. Хорошим примером является старение из-за окисления. В зависимости от используемого метода, захвата кислорода или хемилюминесценции, индукционный период может быть различным для одного и того же полимера. Далее, моделирование, которое является число математической процедурой, никак не прогнозирует химических и физических параметров процесса после того, как будут определены экспериментальные пределы. Поэтому пользователь рискует, и этот риск еще более возрастает, поскольку реальные условия существенно отличаются от условий эксперимента, которые нужны для использования в качестве основы для моделирования. В силу таких различных технических причин, экономических, маркетинговых и коммерческих, желательно определять начало деградации на возможно более ранних стадиях для того, чтобы следовать некоторым правилам, таким как: • Необходимо сравнивать только сопоставимые параметры. Так, например, не следует систематически сравнивать механическую деградацию и химические структурные изменения. Тем не менее, если нежелательно сопоставлять несвязанные между собой параметры, то это не относится к случаям, когда эта связь может носить скрытый характер, как, например, проводимость компаунда, наполненного углеродной сажей. • Следует избегать долговременного старения, периодических явлений, резких изменений, пороговых явлений, изломов или внезапных отказов и т. д. • Для сравнения следует удостовериться, что методы испытаний применяют физические принципы одного и того же типа. Так, например, не следует сопоставлять усталость при определенном данном напряжении с усталостью при данном натяжении. • Следует соблюдать осторожность при граничных значениях температуры, которые могут вызывать внезапные изменения свойств. • Следует опасаться риска перенесения какого-либо свойства на основании параметра другого свойства, даже если изменения двух параметров носят непрерывный характер… Экономьте время и деньги, совершенствуйте свою информированность о старении и его прогнозирование с помощью новых методов Множество новых практических методов (см. Рисунок 'Аналитические методы') позволяет: • Видеть все больше и больше физических подробностей: MET, SEM, AFM… • Видеть все больше и больше химических подробностей: микро ИК телескопические приборы, химические зонды, спектроскопия… • По-иному оценивать: осторожное использование непрямых сопоставительных методов; • Разглядеть иголку в стоге сена с использованием преобразования данных; • 'Видеть' невидимое благодаря статистическому анализу. 
Рисунок 4: Аналитические методы | 
