工業企業油品選型優化“三步法”

劉俊，馮偉，馬紅軍

(廣研檢測(廣州)有限公司，廣東 廣州 510535)

0 引言

我國大型工業企業中普遍存在設備潤滑油品種類偏多的問題，例如，電力(火電、核電)、石化、礦山等，這些企業油品種類少則上百種，多則幾百種。龐大的油品種類給企業的設備潤滑管理帶來多重挑戰，首先是現場更易發生設備加錯油的情況，這點在開展油液監測的企業中得到印證；其次是潤滑器具混用情況嚴重，理論上每種潤滑油、每種潤滑脂都應配置單獨的加換油、加換脂器具，但現場情況是，很多企業要么因為數量太多沒有按照要求去配置，要么按要求配置了但現場人員隨意混用器具；最后是給采購和倉儲帶來挑戰，對采購帶來的挑戰是一些進口小眾化油品不僅供應商詢價困難，而且往往面臨較長的不確定采購期，對倉儲帶來的挑戰是往往面臨龐大的油品庫存[1]。

導致這些企業用油種類普遍偏多的原因往往是大部分設備都遵照設備廠家推薦的油品型號來選用，而對于一個大型企業來說，設備廠家的數量往往很龐大，這就導致設備廠家推薦的用油種類多種多樣。對企業來講，僅僅做到遵照各設備廠家推薦的用油型號來使用是不夠的，這也會帶來企業潤滑管理工作的不便。企業需要站在整體的高度，以油品型號最少化的原則來優化全廠設備的用油，從而達到設備潤滑管理精益化的目標。本文通過論述加案例說明的方式介紹了工業企業開展油品選型優化的三個步驟。

1 基于個體的選型

1.1 基于個體選型的涵義

基于個體的選型是企業開展油品選型優化的第一步，這里的“個體”指的是單臺設備，意思是第一步要做的是保證單臺設備的用油選擇正確。對于企業而言，遵照設備廠家推薦的用油型號去選油大部分時候是沒有問題的，但也存在設備廠家推薦用油不恰當的情況，更多的情形是企業擅自變動原始用油型號而出現選油錯誤。那么如何保證單臺設備的用油選擇正確呢？事實上，每種設備潤滑油品的選擇都有各自的規范，例如工業企業動設備最常見的幾類摩擦副構件無非是軸承、齒輪、活塞以及液壓系統，這些摩擦副構件潤滑油品的選擇都有各自的規范，在進行油品選擇時一般遵循先選油品性能等級，再選油品黏度等級的原則。如液壓系統油品的選擇通常先根據其使用環境條件選擇液壓油的性能級別，再根據液壓系統泵的類型、工作壓力和工作溫度這些因素選擇油品的黏度等級，詳見表1、表2[2]。

表1 液壓系統油品性能等級選擇

表2 液壓系統油品黏度等級選擇

1.2 基于個體選型的案例

某鋼鐵企業ESP線R1減速機使用的是某品牌L-CKD 320工業閉式齒輪油，現場在檢修過程中發現減速機齒面出現嚴重的剝落現象，參見圖1，且多條線均出現該類故障。現場經過疲勞和剛度計算，減速機均無過載現象，現場懷疑油品的型號選擇不正確，遂對該減速機開展摩擦學潤滑狀態計算，確定油品型號選擇是否存在問題。

圖1 齒面剝落現象

該減速機相關參數見表3。齒輪箱潤滑油的選擇暫無行業公認的標準，通過油膜厚度來計算其潤滑狀態是其中一種方法，該方法主要依據的是Dowson-Higginson最小油膜厚度計算公式，詳見下述公式(1)[3]。

表3 R1減速機高速齒相關參數

hmin=2.65α0.54(η0ν)0.7R0.43E′-0.03W-0.13

(1)

式中：α為潤滑油的黏壓系數；η0為潤滑油的動力黏度；ν為齒輪嚙合點處潤滑油的卷吸速度；R為齒輪嚙合點處的綜合曲率半徑；E′為材料的綜合彈性模量；W為齒輪嚙合點處單位接觸長度上的載荷。

以上參數中，α、η0是由潤滑油材料和性能決定的，E′是與齒輪材料有關的參數，而R、ν、W參數均與齒輪傳動的參數有關。

將其他相關參數代入公式(1)進行計算，得出一級減速齒輪處油膜厚度約為2.88 μm，三級減速齒輪處油膜厚度約為0.44 μm，二級減速齒輪處油膜厚度介于一級與三級之間，即(0.44 μm，2.88 μm)。最小油膜厚度與齒輪潤滑狀態的關系通常用膜厚比來判斷，齒輪傳動一般用節點處的膜厚比λ來確定，詳見下述公式(2)。

(2)

式中，R1、R2分別為兩齒輪齒面的粗糙度，hmin為節點的最小油膜厚度。一般認為當：λ<1時為邊界潤滑狀態；1≤λ≤3時，為混合潤滑狀態；λ>3時，為流體潤滑狀態[4]。

R1減速機精密度為6級(表面粗糙度0.8～1.6 μm)，取中間值1.2 μm計算，一級減速齒輪膜厚比λ1為1.7，三級減速齒輪膜厚比λ3為0.26。從計算結果可看出，R1減速機選用ISO VG320齒輪油時，一級減速齒輪處于混合潤滑狀態，三級減速齒輪處于邊界潤滑狀態。邊界潤滑狀態意味著齒面大部分區域處于金屬間的直接接觸，沒有被油膜隔開，因而齒面出現損傷的機會大大增加。通過計算評估，該減速機潤滑油黏度需達到ISO VG680以上才能保證一級減速齒輪處于流體潤滑狀態，二、三級減速齒輪處于混合潤滑狀態。

2 基于整體的優化

2.1 基于整體優化的涵義

基于整體的優化是企業開展油品選型優化的第二步，這里的“整體”指的是站在全廠設備用油管理的高度去審視設備用油的選擇。對于企業而言，僅僅滿足于每臺設備用油選擇正確是不夠的，因為局部的正確不代表整體的最優，最典型的就是每臺設備都遵照廠家的推薦去選油但帶來企業整體用油種類居高不下的問題。因而，對于企業設備管理部門而言需要站在整體的高度來對全廠設備的用油進行優化，從而達到油品種類最少化的目的[5-6]。這種優化通常遵循以下原則[7]。

(1)油品品牌最少化

用油種類多的企業通常都有一個特點就是油品品牌雜亂，國外的、國內的、知名的、不知名的應有盡有。究其原因無非兩個方面，一方面設備廠家在推薦用油時品牌通常不指定，有的只給出油品的性能級別和黏度等級，給出品牌通常也不唯一，且國外設備廠家通常推薦國外品牌的油品，國內設備廠家推薦國產油品多點，這就造成企業油品品牌選擇時的多種多樣；另一方面，企業在油品采購過程中由于價格等因素還會經常更換供應商，這進一步加劇了企業油品品牌的多樣化。油品品牌多樣化對企業而言是好事嗎？答案是害處遠遠多于益處。試問同樣都是L-HM46液壓油為什么要使用多個不同的品牌呢？既不利于現場的使用管理，也不利于集中采購議價，因而能做到品牌單一化的油品盡可能選擇同一品牌油品。

(2)黏度等級最少化

用油種類多的企業通常都有的另一個特點是油品黏度等級多，筆者曾經遇到比較夸張的情況是一家企業工業閉式齒輪油黏度從ISO VG68到ISO VG3200一個不落全用上了，試問有這種必要嗎？絕對沒有。因為參考齒輪箱潤滑油選用規范知道，給定一個設計參數的齒輪箱，其可以使用的潤滑油黏度等級不是唯一的，通常是相鄰的兩個黏度等級都可以通用，例如ISO VG220和ISO VG320。而這種情況對軸承、液壓系統潤滑油黏度等級的選用都是成立的，因而黏度等級最少化是企業進行油品優化時需遵循的第二項原則[7]。

(3)同類設備用油一致化

同類設備用油一致化是為了便于現場的使用和管理，設備加錯油的情況往往就發生在同類設備用油不一的地方，因為同類設備通常處于同一區域，且經常共用現場潤滑室，如果使用不一樣的油品，操作人員稍粗心大意點就容易發生加錯油的情況[8]。例如某火電廠鍋爐區域三大風機(送風機、一次風機、引風機)軸承都采用循環潤滑系統，設備結構、參數基本接近，但現場風機油站既有用到液壓油，也有用到汽輪機油，黏度等級除了ISO VG46，還有ISO VG68，在油液監測中就發現現場風機加錯油的現場很普遍。因而同類設備用油一致化可作為企業進行油品選型優化的第三項原則。

(4)提高用油性價比

很多企業抱有一個觀點認為：“用好油、貴油就能獲得好的潤滑，就能省事”，其實這個觀點是片面的。用好油、貴油能獲得好的潤滑、省事的前提是企業潤滑管理的其他環節要能跟上，否則，使用更貴油品帶來的實際收益是有限的。筆者曾經在一家化工廠碰到這樣一個案例，該企業發電汽輪機因潤滑油進水發生乳化，企業于是將潤滑油型號從之前某品牌普通汽輪機油更換為該品牌頂級合成型汽輪機油，使用一段時間后發現油中進水如故，油品依然會發生乳化，這就是典型的“藥方”開的不對，沒有去解決汽輪機油進水這個根源問題而去解決油品乳化這個表象問題。合成油以及一些特種油品有其適合的使用場合，普通工況設備選用合成油已經有“浪費”的嫌疑，尤其是一些企業選用性能更好的油品后設備換油周期仍然保持以前的，這種就是實打實的浪費[9]。因而，企業在開展油品選型優化時，提倡“只選對的，不只選貴的”的原則。

2.2 基于整體優化的案例

某大型火力發電企業用到油品種類達到115種，尤其部分油品種類遠超正常需要數量，如工業齒輪油種類達到25種，潤滑脂的種類達到32種，給現場的使用和管理都帶來不便；且用到較多的各類專用油和特種油脂，如最貴的潤滑脂達到1000多元每公斤，大幅提升了企業的用油成本。為減少設備用油種類，降低油品使用成本，企業開展油品選型優化工作。通過選型優化，油品種類從之前的115種下降到24種，主要油品優化前后的數量對比見圖2。優化后，企業用油成本也明顯下降，達到約50萬元/年，約占企業年用油成本的12.5%；油品種類下降后，企業油品庫存成本也大幅下降，從之前的平均100多萬元下降到約50萬元。通過開展油品選型優化，不僅獲得可觀的經濟效益，更重要的是企業的設備潤滑管理工作得到明顯提升[7]。

圖2 主要油品數量優化前后對比

3 基于大數據的精選

3.1 基于大數據精選的涵義

基于大數據精選的涵義是企業在進行完第一步、第二步油品選型優化后，針對重點設備的用油開展基于監測大數據的精選，目的是為重點設備選出最優油品。大數據被喻為21世紀重要的生產資料，通過對一組數據的挖掘分析，找出數據存在的規律或是內部聯系是大數據的一項重要應用，這點也可以應用在油品選型優化中[10-12]。例如，有些油品如果只從表面常規的性能指標對比是看不出差別的，因而只憑借這些信息是沒法做出選擇的，但如果從它們的使用監測數據去分析，尤其數據量較大的時候，是可能找出一些差異的。比如有的油品在使用過程中表現出油泥生成傾向更高，有的油品黏度下降趨勢更快，還有的油品在使用時間到達一定時間后關鍵性能指標劣化速度明顯加快等等，這些都可以作為重點設備油品選型時的重要參考依據。當然，基于大數據的精選是企業進行油品選型優化時的一項輔助選型技術，必要時可以使用，達到重點設備用油“優中選優”的目標[13-14]。

3.2 基于大數據精選的案例

某調峰調頻企業下屬多個蓄能發電站，各個電站由于修建時間和設備廠家不一樣，導致各電站水輪發電機使用的潤滑油型號也不一樣，幾乎每個電站用一種型號的潤滑油，對企業的整體管理而言這是不利的。雖然水輪發電機設備廠家不都一樣，但設備的結構、功率大小基本一致，理論上油品統一是可行的。在選型優化過程中有兩款油品無論從性能指標、價格、品牌上對比都沒有明顯差異，究竟選哪款油品作為替代油品就很為難了。后通過調取這兩種油品在設備上使用監測數據找到了差異，發現其中一款油品在工業設備的使用中存在漆膜傾向指數(MPC)指標超標較普遍的情況，一共從數據庫中獲取了該油245個設備在用油樣品，其中有181個樣品做了MPC指標的檢測，而這181個樣品中MPC指標超標的樣品數達到108個，占比59.7%，詳見圖3，遠高于與之對比的另一款油品，而MPC指標是水輪發電機這類設備在用油的一項重要評價指標，因而這可作為將該油品排除出備選油品一項較充分的依據[15]。

圖3 樣品MPC值分布

4 結束語

工業企業油品選型優化是一項專業技術較強的工作，“三步法”可作為企業開展油品選型優化工作時的一般步驟參考。對企業而言，需要變動個別設備的用油時應當慎重，而如果要進行全廠設備用油的選型優化，單靠企業自身的力量往往是無法完成的，這個時候可以尋求外部專業機構的支持，因為與其投入相比企業能獲得的收益是更大的。