www.khodaumo.com

Khoảng 90 phần trăm của tất cả các vòng bi được bôi trơn bằng dầu mỡ. Nhưng bạn biết bao nhiêu về vòng bi mỡ hoặc mỡ trong nhà máy của bạn? Phân tích dầu mỡ chắc chắn không phải cho mọi mang. . . có lẽ nó thậm chí không phải cho hầu hết các vòng bi. Nhưng khi bạn có nhu cầu cần biết, một phân tích kỹ lưỡng về dầu mỡ trong câu hỏi có thể ngăn ngừa đau đầu và tiết kiệm tiền.

Trong lịch sử, việc phân tích dầu mỡ đã được giới hạn trong thử nghiệm dầu mỡ mới để chấp nhận sản phẩm và kiểm soát chất lượng. Về mặt kỹ thuật, điều này là do kích thước mẫu cần thiết để thực hiện các phương pháp ASTM (Hiệp hội Thử nghiệm và Vật liệu) thông thường trên các mẫu dầu mỡ. Tuy nhiên, trong vài thập kỷ qua, các phương pháp phân tích mới đã cho phép xác định khả năng phục vụ của dầu mỡ bằng cách sử dụng càng ít miligam mẫu càng tốt (0,00003527 một ounce).

Lấy mẫu mỡ trong dịch vụ
Các vấn đề triết học với việc lấy mẫu mỡ được sử dụng là gấp đôi. Đầu tiên, nếu toàn bộ ổ trục phải được gửi đến phòng thí nghiệm chỉ để lấy mỡ ở dưới tấm chắn, phân tích có gì tốt? Thứ hai, nếu bạn có thể đến mỡ bôi trơn mà không tháo dỡ ổ trục, mẫu có đáng tin cậy và đại diện cho tình trạng của cả mỡ và ổ trục không?

Hai vấn đề này khá khác nhau. Nếu một nhà máy có hàng trăm vòng bi được bôi trơn rất khó đến mức chúng phải được gỡ bỏ và gửi đến phòng thí nghiệm để phân tích dầu mỡ, dữ liệu thu được trên một vài vòng bi có thể cần được ngoại suy trên toàn bộ dân số vòng bi để đưa ra kết luận phù hợp . Một ví dụ về điều này có thể là để xác định nguyên nhân gốc rễ của một số lỗi ổ trục lặp lại trên toàn nhà máy. Kinh nghiệm cho thấy rằng trong một ứng dụng và môi trường nhất định, hầu hết các lỗi, nếu chúng liên quan đến bôi trơn, sẽ xuất phát từ cùng một nguyên nhân gốc rễ. Do đó, đáng để nỗ lực lấy một nhóm vòng bi với tuổi thọ khác nhau và gửi chúng để phân tích. Sau khi hoàn thành, kết quả kiểm tra có thể được sử dụng để đưa ra quyết định có căn cứ về lựa chọn dầu mỡ, khoảng thời gian hồi quy,

Vấn đề triết học thứ hai, đó là liệu mẫu mỡ có thực sự đại diện hay không, hơi phức tạp hơn để giải quyết. Trong trường hợp này, kỹ thuật viên cần phải nhận thức được sự khác biệt về thông tin có thể thu được từ mỡ được đặt tại các giao diện mương vòng bi, so với mỡ được đẩy ra và xung quanh khu vực bên ngoài của vỏ, rất giống nhau cách vị trí điểm mẫu là rất quan trọng khi lấy mẫu dầu đã qua sử dụng. Nói chung, mẫu mỡ quan tâm là mỡ làm công việc tại các giao diện tiếp xúc, trong vùng tải của ổ trục. Mẫu dầu mỡ này sẽ có nhiều bằng chứng về sự hao mòn, nhiễm bẩn và suy thoái và nói chung sẽ là đại diện nhất, mặc dù nó cũng có thể là khó khăn nhất để có được.

Phân tích các mẫu mỡ đã qua sử dụng Thay đổi về mỡ nhất quán Mỡ được tạo thành từ dầu gốc, chất tạo gel hoặc chất làm đặc xà phòng (đôi khi được gọi là chất độn) và các chất phụ gia, hoạt động tương tự như phụ gia dầu. Độ đặc của dầu mỡ được kiểm soát bởi loại và tỷ lệ của chất keo với dầu và độ nhớt của nó. Mỡ có thể làm cứng hoặc mềm trong dịch vụ do ảnh hưởng của ô nhiễm, mất dầu hoặc cắt cơ học.


Cách cổ điển trong đó độ nhất quán của mỡ được đo là sử dụng phép thử thâm nhập hình nón (ASTM D217). Trong thử nghiệm này, mỡ được làm nóng đến 25 ° C (77 ° F) và được đặt bên dưới đầu của hình nón thử nghiệm, như trong Hình 1.


Hình 1. Hình nón Penetrometer tiêu chuẩn
Các hình nón được phép thả vào dầu mỡ; lượng thâm nhập được đo bằng máy đo độ sâu tính bằng phần mười của milimét. Độ thâm nhập càng lớn, độ đặc của mỡ càng mỏng. Thử nghiệm này thường được lặp đi lặp lại sau khi làm việc với các loại mỡ bôi trơn để sao chép các tác động của cắt cơ học. Trên thực tế, sự thâm nhập của các loại mỡ mới là đặc tính mà hệ thống phân loại tính nhất quán của mỡ bôi trơn NLGI (Viện bôi trơn quốc gia) dựa trên Bảng

Bảng 1. Đặt báo thức cho phân tích kim loại
Sự thâm nhập hình nón sử dụng tiêu chuẩn ASTM D217 đòi hỏi một khối lượng mẫu lớn và thường không được thực hiện trên các mẫu mỡ đã sử dụng. Một phương pháp khác, ASTM D1403 sử dụng ¼ hoặc volume thể tích mẫu của ASTM D217 giúp phân tích mỡ được sử dụng nhiều hơn.

Kêu gọi hành động mới
Một sự thay thế hiện đại hơn cho sự thâm nhập của hình nón, để ước tính sự thay đổi tính nhất quán của các loại mỡ được sử dụng là Phân tích trọng lượng nhiệt (TGA). Phân tích TGA đo khối lượng của một chất có liên quan đến nhiệt độ và được sử dụng để xác định sự mất mát của vật liệu khi tăng nhiệt độ. Việc phân tích có thể được thực hiện trong môi trường trơ ​​như nitơ hoặc không khí phản ứng như oxy. Thông thường, một vài miligam mẫu được cân và nung trong điều kiện được kiểm soát. Việc giảm cân ở nhiệt độ cụ thể cho phép kỹ thuật viên đánh giá tỷ lệ tác nhân dầu / gelling so với mới (mỡ không sử dụng), cũng như sự hiện diện của các hợp chất dễ bay hơi như nước, cho phép xác định bất kỳ thay đổi đáng kể nào trong hóa học chất keo Hình 2).

Mức độ chống oxy hóa trong mỡ
nhờn, như dầu, có chứa nhiều loại phụ gia. Mức độ chống oxy hóa được đặc biệt quan tâm trong việc xác định tuổi thọ hữu ích của dầu mỡ. Phép đo nhiệt lượng quét vi sai (DSC) là một phương pháp phân tích hiện đại để đo sự khởi đầu của quá trình oxy hóa trong dầu mỡ đã sử dụng (ASTM D5483). Khi so sánh với mỡ tham chiếu mới, thử nghiệm có thể được sử dụng để xác định tuổi thọ hữu ích (RUL) còn lại của mỡ. Thử nghiệm này tương tự như thông tin mà nó tìm kiếm, nếu không theo phương pháp, với thử nghiệm RPVOT thường được sử dụng để xác định RUL của dầu tuabin và các loại dầu bôi trơn khác.

DSC hoạt động bằng cách đặt một mẫu dầu mỡ đã sử dụng vào một tế bào thử nghiệm. Các tế bào được làm nóng và áp lực với oxy. Khi mỡ bắt đầu oxy hóa, một phản ứng tỏa nhiệt xảy ra, giải phóng nhiệt. Bằng cách đo sự khởi đầu của phản ứng trong mỡ đã sử dụng (thường được gọi là điểm cảm ứng) liên quan đến mỡ mới, có thể ước tính độ ổn định oxy hóa của mỡ (Hình 3) .

Độ nhớt của mỡ
Độ nhớt của dầu mỡ thường bị hiểu lầm. Độ nhớt thường được liệt kê trên bảng dữ liệu dầu mới thường là độ nhớt động học của dầu được sử dụng để trộn dầu mỡ đo được, sử dụng phương pháp tiêu chuẩn ASTM D445. Độ nhớt động học của dầu gốc rất quan trọng trong việc đảm bảo dầu mỡ chính xác, chứa đúng loại dầu được sử dụng cho mục đích bôi trơn. Tuy nhiên, chúng ta cũng có thể đo độ nhớt của dầu mỡ. Vì dầu mỡ không phải là Newton, chúng ta chỉ có thể đo độ nhớt rõ ràng vì độ nhớt của chất lỏng phi Newton thay đổi theo ứng suất cắt (xem phần Hiểu về độ nhớt tuyệt đối và động học của Drew Troyer). Độ nhớt biểu kiến ​​của mỡ được xác định bằng cách sử dụng tiêu chuẩn ASTM D1092. Thử nghiệm này đo lực cần thiết để ép mỡ thông qua một lỗ dưới áp suất. Như vậy,

Các phép đo lưu biến của dầu mỡ có thể sớm thay thế cả độ thâm nhập của hình nón và các phép đo độ nhớt rõ ràng. Lưu biến học là nghiên cứu về biến dạng và / hoặc dòng chảy của vật chất khi nó chịu biến dạng, nhiệt độ và thời gian. Một máy đo lưu biến chỉ cần một vài gam mẫu để thực hiện phân tích, mang lại nhiều thông tin hơn so với độ xuyên thấu hình nón hoặc các phép đo độ nhớt rõ ràng. Điều này làm cho phép đo lưu biến trở thành một thử nghiệm lý tưởng cho một lượng nhỏ dầu mỡ đã sử dụng.

Điểm rơi Điểm
rơi của mỡ là nhiệt độ mà mỡ chuyển từ dạng rắn sang dạng lỏng. Điểm rơi thiết lập nhiệt độ tối đa có thể sử dụng của mỡ, thường được đặt ở mức 50 ° C đến 100 ° C dưới điểm rơi được xác định bằng thực nghiệm. Điểm rơi có thể giúp thiết lập nếu mỡ chính xác được cung cấp hoặc đang sử dụng, và để xác định xem dầu mỡ đã sử dụng có tốt cho dịch vụ tiếp tục hay không.


Ô nhiễm mỡ đã qua sử dụng Nhiều vòng bi bị hỏng sớm do nhiễm bẩn. Ô nhiễm dầu mỡ có thể không chỉ đến từ các chất gây ô nhiễm môi trường phổ biến như bụi bẩn và nước, mà còn ô nhiễm chéo từ các loại dầu mỡ khác. Đây là một vấn đề lớn với dầu mỡ vì nhiều chất tạo gel không tương thích, dẫn đến sự thay đổi đáng kể về tính nhất quán (dày hơn hoặc mỏng hơn) hoặc tách dầu ra khỏi chất tạo keo. Có một số cách để xác định sự hiện diện của chất gây ô nhiễm trong mẫu dầu mỡ đã sử dụng.

Sự ô nhiễm từ nước hoặc các loại dầu mỡ khác có thể được xác định bằng Phân tích Quang phổ Hồng ngoại Biến đổi Fourier (FTIR) (Hình 4) . FTIR cũng có thể đo loại và nồng độ chất keo, cùng với các sản phẩm phụ oxy hóa.

Nếu nghi ngờ nhiễm bẩn chéo với các loại dầu mỡ khác nhau, thì cũng có thể khả thi để thực hiện phân tích nguyên tố (sau khi tiêu hóa axit) để tìm kiếm các kim loại phổ biến có trong chất keo. Ví dụ, một loại mỡ được cho là mỡ phức nhôm, nhưng đã bị nhiễm mỡ phức hợp canxi sulfonate sẽ cho thấy cả nhôm và canxi trong phân tích quang phổ, cho thấy vấn đề ô nhiễm.

Phương pháp quản lý cảnh báo và cảnh báo
Các phương pháp thiết lập tiêu chí và phương pháp cho các giá trị cảnh báo và cảnh báo khác nhau tùy theo trải nghiệm của người dùng. Giá trị cảnh báo là những giá trị được coi là trên hoặc dưới định mức, trong khi giá trị cảnh báo là những giá trị vượt quá mức hoạt động an toàn. Một trong những mối quan tâm hàng đầu trong việc thiết lập cơ sở dữ liệu mới là đặt tiêu chí ở mức sẽ cảnh báo cho người vận hành về sự thay đổi của máy hoặc chất bôi trơn, cung cấp cho người vận hành đó đủ cảnh báo trước để đưa ra quyết định kịp thời, nhưng đủ thực tế để cảnh báo sớm không xảy ra.

Giá trị tuyệt đối Giá trị
tuyệt đối, còn được gọi là số cố định hoặc số cứng, có thể được gán cho bất kỳ đặc tính nào. Các giá trị này được dựa trên loại thiết bị và loại và loại mỡ. Trong một số trường hợp, giá trị cố định có thể được lấy từ nhà sản xuất thiết bị gốc. Trong trường hợp không có giá trị khuyến nghị, giới hạn cố định có thể được đặt bằng kinh nghiệm của phòng thí nghiệm với chất kết hợp máy và chất bôi trơn cụ thể. Điều quan trọng cần nhớ là các giá trị cảnh báo số cứng là nơi để bắt đầu một chương trình, chứa nhiều yếu tố không xác định.

Trong giai đoạn đầu của chương trình, không có gì lạ khi các giá trị cảnh báo không thay đổi và bị vô hiệu trong một khoảng thời gian đáng kể. Nếu giá trị cảnh báo được đặt không phù hợp với máy trong cấu hình duy nhất của nó, nguy cơ lỗi máy vẫn cao hơn mức chấp nhận được .

Bảng 2. Đặt báo thức cho phân tích kim loại

Thay đổi phần trăm
Đối với một số thử nghiệm, chẳng hạn như dầu so với chất keo, việc đặt giá trị trên thay đổi phần trăm thay vì độ lệch chuẩn sẽ phù hợp hơn. Một lợi thế của loại cảnh báo này là nó không yêu cầu dân số thống kê hợp lệ nếu đường cơ sở được xem xét. Nhiều báo động tỷ lệ phần trăm có thể được chuyển đổi thành tuyệt đối khi giá trị cơ bản là một đại lượng đã biết hoặc thử nghiệm đã công bố các giá trị tiêu biểu.

Phân tích thống kê Phân tích
thống kê kim loại hao mòn có hiệu quả trên cơ sở dữ liệu trưởng thành. Điều này đòi hỏi một dân số có giá trị thống kê (thường là 30 điểm dữ liệu trở lên); do đó, nó thường dựa trên các thiết bị giống như trong một nhóm chứ không phải là một thiết bị duy nhất. Khi có đủ dữ liệu lịch sử cho một máy, phân tích thống kê có thể được áp dụng cho riêng máy.

Hiệu suất xu hướng hoặc Tốc độ tăng
Cài đặt giá trị cảnh báo dựa trên tốc độ tăng của dữ liệu hoặc theo độ dốc của đường cong, đối với kim loại hao mòn cụ thể trên giá trị ngưỡng tối thiểu được xác định trước có thể được thực hiện sau khi nhập ba bộ dữ liệu ban đầu vào cơ sở dữ liệu. Logic đằng sau ba lịch sử chỉ đơn giản là nó cần tối thiểu ba điểm để tính toán một đường cong. Mặc dù điều này có thể cung cấp thông tin bổ sung cho nhà phân tích, nhưng nó phụ thuộc rất nhiều vào việc có được các giá trị thời gian hoạt động chính xác và nhất quán, thông thường là giờ. Nó cũng có nhiều khả năng bị vô hiệu bởi các biến khác như kỹ thuật lấy mẫu không nhất quán.

Giới hạn cài đặt
Trong mẫu được xem trong Bảng 1, có thể dễ dàng nhận thấy mẫu nào có sắt, nhôm, đồng và silicon cao. Bộ báo động được dựa trên 18 mẫu từ các bộ phận khác nhau bên trong khoang ổ trục từ các ổ trục bánh xe khác nhau. Nhiều lần (như trong trường hợp này) một người đánh giá dữ liệu phải đưa ra đánh giá ban đầu về những gì được coi là bình thường. Sau khi sắp xếp dữ liệu được thiết lập bằng sắt, rõ ràng có một khoảng nghỉ ở 144 ppm. Xem xét tất cả các mẫu thấp hơn 144 ppm sắt như bình thường, cơ sở để phân tích được thiết lập.

• Các mẫu OK: Trung bình (Trung bình) của tất cả dữ liệu thông thường được thêm vào độ lệch chuẩn (STDEV) của tất cả dữ liệu thông thường. Những mẫu này được coi là OK.

• Mẫu bất thường: Hai lần STDEV của tất cả các mẫu bình thường cộng với Trung bình. Những mẫu này được coi là ALERT.

• Mẫu quan trọng: Ba lần STDEV của tất cả các mẫu bình thường cộng với Trung bình. Những mẫu này được coi là ALARM.

Đo nồng độ thấp của
FTIR nước có thể xác định sự hiện diện của nước. Tuy nhiên, nó không nhạy cảm với mức độ thấp. Nước trong phạm vi một phần triệu (ppm) có thể được đo bằng cách sử dụng biến thể của tiêu chuẩn ASTM D6304 - Phương pháp xác định nước trong các sản phẩm dầu mỏ, dầu bôi trơn và phụ gia bằng phương pháp chuẩn độ Coulometric. Phương pháp này cho phép chưng cất nước bằng cách sử dụng tháp chưng cất ở 120 ° C (248 ° F) vào bình chuẩn độ, nơi nó được hòa tan trong toluene và được phun nitơ. Hỗn hợp toluene / nước sau đó được chuẩn độ bằng cách sử dụng thuốc thử Karl Fischer theo tiêu chuẩn ASTM D 6304. Mức độ phát hiện sử dụng phương pháp này nằm trong phạm vi ppm thấp.

Mặc mảnh vụn và ô nhiễm hạt
Phương pháp thông thường để đo mảnh vụn mặc là phân tích sắt và phân tích nguyên tố. Mặc dù việc ước tính định lượng các mảnh vụn là khó khăn trong mẫu mỡ đã sử dụng bằng phân tích nguyên tố, bởi vì những khó khăn trong việc lấy mẫu đại diện, phân tích bằng phương pháp, bản chất của nó là một kỹ thuật định tính, là lý tưởng trong việc xác định cơ chế hao mòn hoạt động và mức độ nghiêm trọng của vấn đề trong vòng bi bôi trơn dầu mỡ.

Phân tích Ferrogecraft trên các loại mỡ đã sử dụng được thực hiện bằng cách trích xuất các mảnh vụn mòn từ mẫu và phân tích trực quan bằng kính hiển vi quang học, theo cách tương tự như cách sử dụng phương pháp ferrography cho các mẫu dầu đã sử dụng (Hình 5).


Hình 5. Phân tích Ferrogecraft (trên cùng) cho thấy một sự tập trung lớn của Silica mài mòn trong mỡ. Ferrogram ở phía dưới cho thấy sự mài mòn nghiêm trọng. Thông tin này giúp xác định nguyên nhân gốc rễ của sự cố mang sớm.
Bằng cách xem xét hình thái hạt, thường có thể phân tích bằng sắt để xác định nguyên nhân gốc rễ của sự thất bại mang sớm được xác định, cho phép thực hiện hành động khắc phục thích hợp.

Các phương pháp phân tích hiện đại cho các mẫu mỡ đã sử dụng rất nhanh, tinh vi và chỉ cần một phần khối lượng mẫu cần thiết trong quá khứ. Các quyết định hợp lý, tiết kiệm chi phí, bảo trì có thể được đưa ra bằng cách sử dụng phân tích dầu mỡ làm cơ sở cho các chương trình phòng ngừa và dự đoán.