www.khodaumo.com

"Những hành động khắc phục cần thực hiện trên cơ sở kết quả phân tích dầu mỡ là gì? Làm thế nào để bạn xác định giới hạn dầu mỡ đã sử dụng như dầu đã qua sử dụng?"

Lấy mẫu mỡ đang trở nên phổ biến hơn đối với các tổ chức đang tìm cách nâng cao các chương trình độ tin cậy của họ. Tuy nhiên, trong nhiều trường hợp, phân tích dầu mỡ chỉ được thực hiện sau khi hư hỏng hoặc sự cố đã xảy ra. Phân tích xu hướng của các mẫu dầu mỡ đã chứng minh rằng việc phát hiện sớm mỡ hoặc hỏng ổ trục có thể được nắm bắt trước với một chương trình phân tích tốt.

Trước khi thực hiện các hành động khắc phục, bạn phải biết những gì bạn đang tìm kiếm và những thử nghiệm nào cần được thực hiện để có được thông tin cần thiết. Giới hạn báo động phải được đặt để theo dõi sức khỏe của dầu mỡ và sức khỏe của vòng bi của bạn. Bằng cách xem xét các kết quả này, bạn thường có thể phát hiện nguyên nhân gốc rễ của sự cố mang sớm, cho phép thực hiện hành động khắc phục phù hợp.

Hình ảnh bên phải cho thấy một nồng độ lớn silica mài mòn trong dầu mỡ, cho thấy ô nhiễm từ nguồn bên ngoài (bụi bẩn từ bên ngoài ổ trục). Trong hình ảnh bên dưới, hao mòn nghiêm trọng cho thấy nguồn ô nhiễm dầu mỡ đến từ bên trong ổ trục. Các bề mặt trong ổ trục đang tiếp xúc với nhau, nó đang xé nó ra.

Thử nghiệm thêm về dầu mỡ có thể giúp xác định nguyên nhân gốc rễ của các hư hỏng ổ trục. Nếu kết quả kiểm tra độ nhớt và sức khỏe phụ gia dưới mức giới hạn chấp nhận được đối với ổ trục, điều này có thể cho thấy tuổi thọ hữu ích còn lại của mỡ đã cạn kiệt và dầu mỡ phải được thay đổi sớm hơn nhiều.

Các giới hạn cho dầu mỡ trong dịch vụ nên được đặt để thiết lập những gì bình thường, bất thường và quan trọng đối với máy móc. Các giới hạn này có thể được xác định bằng trung bình độ lệch chuẩn, lấy các mẫu dầu mỡ từ cùng loại thành phần cùng một lúc (khoảng thời gian). Từ các kết quả lặp lại (trung bình) này, bạn có thể xác định những gì là bình thường cho các thành phần. Sau đó, bạn có thể quyết định những gì bên ngoài bình thường bằng cách sử dụng trung bình độ lệch chuẩn.

Đối với các mẫu bình thường, trung bình của tất cả dữ liệu bình thường được thêm vào độ lệch chuẩn của tất cả dữ liệu thông thường. Những mẫu này được coi là "bình thường."

Các mẫu bất thường gấp hai lần độ lệch chuẩn của tất cả các mẫu bình thường cộng với trung bình. Những mẫu này được coi là "cảnh báo".

Các mẫu quan trọng là ba lần độ lệch chuẩn của tất cả các mẫu bình thường cộng với trung bình. Những mẫu này được coi là "báo động."

Cũng như các loại dầu thông thường, dầu trong mỡ là thành phần thực hiện công việc (mang tải), do đó, điều cần thiết là phải kiểm tra các đặc tính dầu mỡ sau: độ nhớt của dầu trong mỡ (ASTM D445), phần còn lại hữu ích tuổi thọ của các chất phụ gia (ASTM D5483), độ ẩm (ASTM D6304 hoặc D6304), mặc các mảnh vụn và số hạt (ASTM D7690), điểm rơi (ASTM D566-02), và tính nhất quán (ASTM D1092).