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設備潤滑油檢測分析技術在礦山的應用

2022-09-15 03:41:00李文有楊再云
世界有色金屬 2022年12期
關鍵詞:設備分析檢測

工業化進程不斷加速,發展低碳經濟具有重要意義。礦山設備的油改電技術逐步推廣。油改電技術雖然減少了設備使用石油,但隨著公司生產技術的發展,礦山的發展規模擴大,新能源汽車逐漸普及,面臨環境和礦山道路的限制,潤滑油液的使用監視導致設備運行的“內臟”不足,也會影響設備的運行效率。隨著礦山企業設備向大型化、重負荷、自動化、成套化、環境節能的方向發展,設備的維修成本和停機損失也隨之加劇,剝離量逐漸下降。作為礦山企業提高大型設備運行的剝離率和工廠選定設備的運行率尤為重要。因此,狀態檢測和設備維護保養、及時維修等可有效地大幅度降低生產成本,提高經濟效益,減少設備事故的發生

法院認為,根據非公益必要不干擾原則,與網絡有關的服務或產品應當和平共存,產品或服務提供者不應干擾競爭對手的業務,也不能干涉最終用戶的選擇。這種干擾只有在出于保護公益的必要時才被允許。此案中,法院認為,奇虎公司的警告標識干擾了百度公司的搜索引擎服務,明顯違反了非公益必要不干擾原則,既不合法也不必要。同時,法院認為奇虎公司在公共利益與網絡安全的幌子下,將警告標識設置在百度搜索結果上,最終目的其實是推廣自己的互聯網瀏覽器。

近年來,由于潤滑油品檢測技術主要集中在沿海城市,國內在廣州、上海、內蒙等有專門的第三方油品檢測實驗室。但是,檢測分析流程繁瑣,而且需要使用多個分析儀器,在云南省內尚無相應的油品分析檢測機構,能夠掌握油液分析檢測技術的人員更少,油液分析診斷師在國內是稀缺人才,對礦山企業開展油品分析尤其罕見。為了指導設備運行情況,檢查潤滑油的質量,需要將樣品送到機器廠家或檢測分析室進行檢查,檢測費用高,周期長,檢查報告不及時,經常發生設備損壞,因此對設備運行狀況的指導性不強。通過設立礦山油品檢測分析實驗室,可以通過油液分析結果及時診斷礦山機械設備的運行和潤滑油品的使用情況,節省檢查費用,強化礦山機械設備的潤滑系統管理,提高設備的運轉率同時可以延長設備的使用壽命。其次,由于環境的影響,設備在運行過程中由于摩擦、化學反應、污染等造成零部件損傷和腐蝕的情況較多。但作為大型礦山企業,如何提高設備的運行效率,減少維護費用,事后修理轉變為預防性診斷,則需要對設備的潤滑油進行檢測分析。

她說的話,他總是聽不太懂。但即便是看著她說話的樣子,為此心折也已足夠。第一縷陽光已從窗外茂密枝葉間滲透進來,灑到枕邊。他由背后緊緊抱住她,內心被突如其來的噴涌潮水沖去一切堤壩藩籬,只能袒露心跡。

1 油液監控技術

1.1 新油檢測

隨著潤滑油液生產商的增加,國產油液逐漸增加,部分廠家在供應油品時只提供部分參數,有的甚至不提供。不知道油品的性質的情況下,維修人員經常會發生誤加油品的情況,油品的品質可能達不到預期的運行效果。然后,新油檢測可以確定乳液是否存在質量問題,以新油指標為基礎,在后期油品檢測中建立趨勢分析圖,為油品后期檢測各指標的判斷提供標準,保證設備的運行狀況。為此,將需要添加到設備中的新油品作為檢測對象,避免未達標油品進入機械設備使用過程,從根本上杜絕對設備的危害。

1.2 在用油樣檢測

上表數據是裝載機發動機油液,油型超級藍至尊。分析表明,該油樣中磨損金屬元素Na、Cu(鈉、銅)的含量較高,表明該系統有關部件存在異常磨損。結合機械性能判斷,該設備摩擦副存在磨損。油中鈉元素含量超標的主要原因是油冷卻器損壞,導致冷凍液進入油中。其中檢測數據參考值設置多次試驗及設備損壞情況。損壞情況見圖1。

2 取樣

2.1 機械設備采樣

用多功能磨粒分析儀可以檢測油品中顆粒尺寸、總數和分布信息,直接測定油液的污染度等級、顏色很黑的油(如高煙炱含量≤2%的機油)。內置ISO 4406、NAS1638等污染度評價標準,可自動識別切削磨損、接觸/滑動磨損、疲勞磨損、非金屬磨粒、纖維、氣泡、水滴等。但是,通過檢測數量直接判定存在磨損程度的等級并不準確。由于磨損過程分為正常磨損和非正常磨損,檢測顆粒在非正常磨損情況下必須增加顆粒物才能視為異常情況,因此我們必須結合其檢測形貌、金屬及非金屬檢測數據進行判斷。然后,通過探索器圖像技術,系統自動捕獲磨粒和污染物顆粒的形狀特征,對捕獲的磨粒或污染物顆粒圖像系統進行分類,(自動識別切削磨損、接觸/滑動磨損、疲勞磨損、非金屬磨粒、纖維、氣泡、水滴等)。磨粒識別及自動分類功能可部分取代分析鐵譜儀;同時根據磨粒大小,按計數方式實現大于25μm鐵磁性顆粒的計數及其尺寸分布。其檢測的顆粒計數及尺寸分布值見表4。

2.2 檢測分析取樣

檢測時要對提取的樣品進行取樣分析,而油液檢測與其他樣品檢測不同,主要是由于不同檢測項目的混合方式不同。污染度檢測我們需要用攪拌器攪拌,但是攪拌的同時會產生大量的氣泡,所以要用超聲波把氣泡趕走。檢測金屬元素時,雙手握住油樣瓶,旋轉式均勻搖動,檢測理化性質、粘度時,采樣管使用專用一次性輸液管,移動時應保持無氣泡。

3 儀器參數及檢測指標

3.1 儀器及參數

MiniLab153實驗室油液分析檢測設備〔包括油液光譜分析儀(Spectroil 120C)、LASERNET 230多功能磨粒分析儀、便攜式油液狀態分析儀(FluidScan 1100)、便攜式運動粘度計(MiniVisc 3050)各1臺〕。檢測參數為(運動粘度、水分、酸堿值、氧化度/硫化度/硝化度、乙二醇、煙炱、微量元素、粘度、顆粒物、污染度等指標)

3.2 主要材料和標準油液

材料:一次性塑料油杯、石墨棒電極、石墨盤電極、塑料吸管、移液槍、紙、清洗溶劑。

標準油液:0號標油、100ppm標油、900ppm標油、LNF顆粒計數驗證液、鐵磁性顆粒檢測液、紅外檢測液、低粘度油、高粘度油。

本文所研究的圖均為不含孤立邊且最多包含兩個孤立點的有限無向簡單圖。設G=(V,E)表示頂點集為V,邊集為E的簡單圖。用Δ和δ分別表示圖G的最大度和最小度,ni表示圖G中度為i的頂點個數,記Cr為r階圈,P為路。

4 實驗及診斷

4.1 微量元素檢測

運動粘度的檢測以毛細管重力降落法為基礎,定量檢測40℃潤滑油運動粘度;其次輸入粘度指數,自動計算100℃運動粘度。為了防止油液堵塞毛細管,將0.06mL的油樣移入專用的開式樣品箱,為了保證樣品箱的污染和鏡片的損壞,每次檢測前都需要專用的鏡片試紙,不能使用溶劑清潔使樣品箱受到腐蝕。見表2。

The first snow sounds violent, much rain and hail in summer.

設備運行時間與元素檢測相同。數據顯示,該設備粘度值運行26602.5小時正常,后期的粘度值呈上升趨勢。結合理化性質分析及粘度指標增加值,該油可繼續使用。但粘度過大會影響機械效率;粘度過小會降低油膜的支撐能力,使摩擦面之間不能保持連續的潤滑層,增加磨損。

標油0ppm、100ppm,(滿足21種微量元素含量檢測);900ppm,(滿足Ba、Ca、Mg、P、Zn微量元素含量檢測)。利用0ppm、100ppm、900ppm分別進行標定,首先利用0ppm標油平行檢測5次,其次,用CS-24-100ppm-測定5次,最后用SMA-900ppm-200G+測定5次。最后建立標準曲線。

(2)儀器條件:為保證有效精度和穩定性,光學系統溫度應控制在40℃±1℃;為保證數據讀取準確,時間控制40±5S。本實驗以120t級礦用卡車為檢測及判斷依據。詳見表1。

油品分析檢測判斷又稱設備磨損工況檢測技術。這是一種新概念的設備維護技術。利用油液循環流動或運行摩擦所攜帶的設備狀況信息,對設備的當前工況和未來工況進行相應的判斷,為設備的正確維護提供有效的數據依據,達到預防性維修的目的

。油液在設備中的所有運動部位循環流動時,設備的運行信息會在油液中留下痕跡信息,這些信息主要包括油液理化性質的變化,包含(運動粘度、水分、酸/堿值、氧化度/硫化度/硝化度、水分、乙二醇、煙炱);其次油液中設備各部件磨損顆粒的分布,包含(金屬元素檢測,顆粒物質檢測)

;第三種是油液中外侵物質的構成以及分布。我公司采用信息化手段,有效將油品分析檢測的相關數據與設備管理軟件有效連接,將檢測數據及時反饋給各設備,設備點巡檢人員將各設備的日常檢查和檢測數據結合起來,對不同油品的質量優劣進行鑒定和判別,并對機械設備內部進行顯示的運行狀況,并可預知可能出現的機械設備故障問題

。分析檢測油液的品質以決定油液能否繼續使用,最大限度提高油液使用率。

4.2 運動粘度檢測

(1)標準曲線的構建

用油液分析儀分析檢測油液中的微量元素,方法及精度滿足ASTM D6595、NB/SH/T 0865-2013。

4.3 理化性質檢測

從以上數據可以看出,酸值和水分明顯高于參考值,裝載機設備發動機最近經常出現溫度過高的現象。由此可以判斷,由于氣化,水分增加,油液變質,酸值增加。另外,結合粘度檢測的分析,水分的增加會增加油品的粘度值。其次,粘度值增加可能是由于礦山灰塵多,粘度值增加,建議檢查發動機異常升溫原因。

9.2 吸入麻醉還是靜脈麻醉 納入3項隨機對照研究(randomized controlled trials,RCT)研究的薈萃分析結果表明[21],尚無法確定哪種麻醉方式更有優勢(如在并發癥發生率和死亡率方面)。但是低級別證據顯示丙泊酚可減少術后惡心嘔吐(postoperative nausea and vomiting,PONV)的發生。在一項針對多種腫瘤患者的回顧性研究中,接受全靜脈麻醉的患者術后生存時間長于接受吸入麻醉的患者[22],但同樣也缺乏前瞻性研究的證據。

理化性質檢測主要采用便攜式油液狀態分析儀(FluidScan 1100),基于直讀紅外光譜(DIR)專利技術,直接定量分析潤滑油液的各種關鍵狀態指標(包括酸/堿值,氧化、硫化、硝化、煙怠、水分等),用于判斷潤滑油是否因污染而導致油品質量下降或添加劑成分分解而導致油液變質。其次,有時由于發動機油中的串聯燃料、冷卻液和大量的碳顆粒污染,導致煙炱升高,油的質量變差。油液中水分超標會導致油品氧化變質、粘度降低,影響有機酸性物質對金屬的腐蝕,因此水分的檢測是潤滑油的關鍵指標。數據詳見表3。

4.4 磨損顆粒及污染物顆粒檢測

在油樣檢測分析中,樣品的取樣代表性是決定設備運行狀況的原因之一。主要是由于設備在礦山運行中可能存在大量的粉塵、污泥等污染物。許多設備的油箱和潤滑部位的油樣出口都需要自流橫切采樣或專用工具采樣,采樣時會污染油樣;第二,樣品只有在機器停止運轉時及時取樣,才能保證油液濃度的均勻性和平衡性。但此時由于油液比常溫高,采樣瓶容易破裂,存在燒傷的安全隱患,設備冷卻后進行采樣,部分磨損的顆粒物質會沉入底部,不易檢測,建議尋找采樣溫度的平衡點,冷卻到油液30度左右進行采樣。

根據參考值判斷顆粒數量是否符合要求及100um顆粒物質數量。從上表數據可以看出,該用油存在大量的顆粒物質,特別是小于15um磨粒接近臨界值,可以判斷存在摩擦副切屑磨損現象,結合表1數據,在金屬及非金屬檢測過程中,銅及硅都有超標現象,查看設備摩擦副觀察其表面有一定磨損,而硅的產生主要是灰塵。該設備25um以上有降低現象,說明該油潤滑效果得到改善,滑動磨損降低,但大于100um仍有百余顆粒物質,可以判斷該設備運行時間較長,存在一定疲勞磨損。具體顆粒物質存在形狀見下圖2。

幼兒在學習幾何圖形之前就對物體的形狀有了初步了解,這是他們在生活與探索之中積累的經驗。特別是幼兒能夠對自己接觸過的物體形狀擁有比較清晰的認識。例如,幼兒能夠知道足球是圓形的,門窗是長方形的等。而在這個階段,幼兒對圖形的認識還無法脫離具體物體單獨存在,需要逐漸從具體化的物體向抽象化的圖形概念進行轉化,這才能夠形成抽象意識,從而更加準確地理解和把握幾何圖形的概念。比如,很多幼兒會用具體的事物代指某種圖形,而在經過一段時間的學習后他們則會嘗試將物體與形狀進行比較,形成初步的圖形觀念,最終完成幾何圖形概念抽象化。

從上圖可以看出,設備運行過程中,油液存在一定的污染,其中存在一定的非金屬顆粒。結合元素分析硅元素的含量,該設備在礦山使用時存在灰塵進入。另外,在圖2中觀察到各種磨損形狀的直徑、寬度,滑動磨損顆粒較大。為此,潤滑性能有所改善,但應及時予以關注。同時條件允許,需要更換摩擦部位。

通過優化這一流程,將交接工作中的重點內容凸現出來,能夠有效地保證進行心臟手術之后的患者在交接工作時的準確性和全面性,大大增強患者交接工作的質量。在將優化流程投入使用之前要先對相關方面的工作人員進行系統的培訓工作,另外還要相關科室的配合,進行統一、協調管理。在這一過程中,本人親身體會到交接工作的關鍵點在于ICU病房的護士,護士長要進行系統的培訓,定期進行考核,加強護士交接工作的重要意識,能夠自覺負責,完成自己的本職工作,保證交接工作的質量。

5 結論

通過以上數據檢測分析,該設備在礦山運行過程中存在磨損和污染現象,需要及時更換油液。通過這次檢查,該設備及時進行維護,減少了液壓油泵和發動機的損壞現象,節省了一定的備件材料。為此,對礦山油品進行分析檢測,包括乳液的理化性質變化、磨損顆粒的分布變化、通過分析外侵物質的組成和分布,可以獲得機械設備的運行狀況信息,指導設備維護人員對設備進行快速有效的維護,保證設備的運行率,延長設備的使用壽命,降低公司的生產成本,實現效益最大化

。其次,作為大型礦山企業,要以信息化手段和大數據模型來管理設備運行,達到預防性維修的目的。

本論文通過闡述設備運行狀況監測分析,其涉及專業學科較多,我們應從源頭上加強標準化管理模式,形成程序化管理和控制,才能達到預期目標。但制約設備油液檢測分析結果準確性、結果運行、診斷分析的因素較多。一是設備長期在惡劣環境下運行,采樣代表性差,顆粒物超標現象時有發生。為此,提高檢測分析準確性的關鍵因素是提高采樣的代表性;二是缺乏專業的油樣分析診斷師,很多設備維修保養人員不能根據檢測報告及時做出診斷。但由于檢測分析員對設備的運行情況不了解,檢測數據沒有實際意義,所以油樣診斷師必須結合設備、檢測分析等各專業才能快速診斷;第三,應將油品分析檢測與設備管理相結合,將檢測數據及時反饋給設備,形成趨勢分析圖表,查詢歷史數據,保證設備正常運行。

總之,油樣檢測分析可有效監測設備運行狀況,達到預防性檢維作業,但要從關鍵環節入手,保證檢測數據準確性。其次,多專業聯動,提高個人綜合能力,才能保證檢測數據的準確性,為設備的高質量運行奠定基礎。

[1]代鳳.如何提高油品檢測數據的準確性[J].石油庫與加油站,2015,142(6):12 ;43-45.

[2]李方毅.基于油液監測的故障診斷專家系統的研究[D].武漢:武漢交通科技大學,2004.

[3]李強,張洛平.狀態監測與故障診斷技術在礦山提升設備上的應用.煤礦機械,2009(3).

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