Đặt giới hạn và mục tiêu để phân tích dầu trước đây, những người sử dụng phân tích dầu hầu như chỉ dựa vào các phòng thí nghiệm phân tích dầu thương mại hoặc các nhà cung cấp dầu để xác định khi nào một cỗ máy đang ở trong tình trạng báo động.
Nhận thấy những hạn chế của cách tiếp cận này, các tổ chức tầm cỡ thế giới đang phụ trách các thiết lập báo động của riêng họ để đảm bảo rằng các mục tiêu cụ thể của họ được đáp ứng.
Sự ra đời của phần mềm phân tích dầu phức tạp đã đặt mục tiêu này trong tầm tay của hầu hết những ai mong muốn.
Mục đích chính của cảnh báo hoặc giới hạn là lọc (phễu) dữ liệu để nhà công nghệ dành thời gian quản lý và khắc phục các tình huống ngoại lệ thay vì sử dụng dữ liệu một cách vất vả để tìm các ngoại lệ.
Cảnh báo đóng vai trò như một “dây chuyến đi” để cho nhà phân tích biết rằng một ngưỡng đã được vượt qua và hành động đó là bắt buộc. Một số thông số dữ liệu chỉ có giới hạn trên như số lượng hạt hoặc mức độ mảnh vỡ. Một số thông số dữ liệu sử dụng các giới hạn thấp hơn như BN, các yếu tố phụ gia, điểm chớp cháy, độ ổn định oxy hóa và FTIR (phụ gia).
Các thông số dữ liệu khác như độ nhớt và FTIR sử dụng cả giới hạn trên và giới hạn dưới. Những điều này thường liên quan đến các đặc tính hóa học và vật lý quan trọng của chất bôi trơn, nơi mà sự ổn định của các đặc tính này là mong muốn (không quá nhiều, không quá ít).
Các kỹ thuật cảnh báo khác nhau để đáp ứng các yêu cầu của các mục tiêu phân tích dầu khác nhau. Các kỹ thuật này thường được phân loại như sau:
Báo động chủ động
Các cảnh báo chủ động cảnh báo người dùng về các tình trạng bất thường liên quan đến việc kiểm soát các nguyên nhân gốc rễ gây ra mòn máy, lỗi vận hành và suy giảm chất bôi trơn. Chúng là chìa khóa cho triết lý bảo dưỡng chủ động nhằm thiết lập các mục tiêu và ổn định các điều kiện dầu nhờn trong các mục tiêu đó.
Tiền đề chiến lược của cảnh báo chủ động là chúng được đặt ở các mức sẽ tạo ra sự cải thiện so với hiệu suất trong quá khứ (ví dụ: sạch hơn, máy sấy, máy làm mát, v.v.) hoặc đảm bảo rằng các điều kiện được duy trì ở các mức trước đó đã được tối ưu hóa so với các mục tiêu của tổ chức . Trong miền chủ động, chúng tôi sử dụng các loại cảnh báo và giới hạn sau.
Mục tiêu dựa trên mục tiêu – Mục tiêu áp dụng cho việc kiểm soát các thông số như ô nhiễm để kéo dài tuổi thọ máy (xem Hình 1). Ví dụ, một máy thủy lực chạy ở độ sạch ISO 18/15/12 sẽ kéo dài tuổi thọ gấp ba lần nếu chất lỏng được làm sạch đến độ sạch ISO 15/12/9.
Đặt giới hạn tại ISO 15/12/9 là một sáng kiến dựa trên mục tiêu. Ngược lại, nếu cùng một máy thủy lực đang chạy ở ISO 15/12/9 và mất khả năng kiểm soát, cho phép mức nhiễm bẩn đạt đến ISO 18/15/12, chúng ta có thể mong đợi độ mài mòn tăng gấp ba lần trong khoảng thời gian đó.
Mong muốn đưa hệ thống trở lại ISO 15/12/9 được thúc đẩy bởi một mục tiêu cụ thể và do đó, là một giới hạn dựa trên mục tiêu. Loại giới hạn này thường được áp dụng cho số lượng hạt, mức độ ẩm, mức glycol, độ pha loãng nhiên liệu, AN và các điều kiện nguyên nhân phổ biến khác.
Hình 1. Các giới hạn dựa trên mục tiêu được sử dụng để giảm căng thẳng (ví dụ như nhiễm bẩn) trên dầu và máy móc nhằm kéo dài tuổi thọ.
Giới hạn lão hóa – Một loại giới hạn hoặc cảnh báo chủ động khác liên quan đến sự lão hóa dần dần của chất bôi trơn hoặc chất lỏng thủy lực (xem Hình 2). Kể từ thời điểm chất lỏng được đưa vào sử dụng, các đặc tính hóa học và vật lý của nó sẽ chuyển đổi khỏi lý tưởng (tức là các đặc tính của dầu công thức mới).
Một số thuộc tính chuyển đổi rất chậm, trong khi những thuộc tính khác chuyển đổi rất linh hoạt. Các giới hạn dẫn đến các triệu chứng suy giảm chất bôi trơn được gọi là giới hạn lão hóa.
Các giới hạn lão hóa có thể được áp dụng hiệu quả cho các thông số như AN / BN, độ nhớt, RPVOT, LSV, PDSC, quang phổ nguyên tố cho phụ gia và FTIR (oxy hóa, nitrat hóa, sunfua hóa và phụ gia) và tính chất điện môi. Hình 3 cho thấy một số giới hạn ví dụ cho cả tham số dựa trên mục tiêu và tham số lão hóa.
Hình 2. Các giới hạn lão hóa cảnh báo người dùng về việc sắp hết tuổi thọ của dầu hoặc linh kiện máy.
Hình 3. Các giới hạn ví dụ cho cả thông số dựa trên mục tiêu và thông số lão hóa
Báo động dự đoán
Các cảnh báo dự đoán báo hiệu sự hiện diện của các tình trạng máy móc bất thường hoặc bắt đầu bị mài mòn và hỏng hóc. Chúng phù hợp với các mục tiêu của bảo trì dự đoán – tức là phát hiện sớm các triệu chứng hỏng hóc của máy thay vì nguyên nhân gốc rễ của lỗi (bảo trì chủ động). Trong phân tích dầu, một cảnh báo dự báo được đặt đúng cách có nhiều ưu điểm hơn các công nghệ bảo trì dự báo khác và như vậy, đại diện cho sự bổ sung tuyệt vời cho phân tích rung động, nhiệt kế, v.v. Trong lĩnh vực dự báo, chúng tôi sử dụng các kỹ thuật báo động phân tích dầu sau đây.
Báo động tốc độ thay đổi – Báo động tốc độ thay đổi thường được đặt để đo các đặc tính đang được đưa vào dầu dần dần, chẳng hạn như các mảnh vụn mòn. Tỷ lệ thêm (thay đổi) có thể được tính trên đơn vị thời gian, giờ, chu kỳ, v.v.
Ví dụ, lượng sắt tăng 100 ppm trong khoảng thời gian 100 giờ hoạt động có thể được phát biểu là 1 ppm mỗi giờ hoạt động. Khi tham số được vẽ theo thời gian, tỷ lệ thay đổi (tỷ lệ thêm) bằng với độ dốc hiện tại của đường cong (xem Hình 4). Không giống như giới hạn mức, giới hạn tốc độ thay đổi bỏ qua giá trị tuyệt đối của tham số dữ liệu, thay vào đó nhấn mạnh vào tốc độ mà mức đang thay đổi.
Giới hạn tốc độ thay đổi được áp dụng hiệu quả cho việc đếm hạt (hệ thống không lọc), kim loại mài mòn nguyên tố, mật độ sắt, AN và RPVOT. Chúng cũng có thể được ứng dụng hiệu quả để theo dõi sự suy giảm bất thường của các chất phụ gia bằng quang phổ nguyên tố, LSV và FTIR.
Hình 4. Độ dốc của đường xu hướng là một chỉ dẫn trực quan về tốc độ thay đổi và mức độ nghiêm trọng của tham số.
Cảnh báo thống kê – Trong nhiều năm, cảnh báo thống kê đã được sử dụng hiệu quả trong phân tích dầu. Thực tiễn đòi hỏi sự sẵn có của một lượng đủ dữ liệu lịch sử dành riêng cho máy móc và ứng dụng để từ đó đưa ra các kết luận có ý nghĩa.
Cách tiếp cận báo động thống kê rất đơn giản. Giá trị trung bình tổng thể và độ lệch chuẩn liên quan được tạo từ dữ liệu có sẵn. Dữ liệu từ một mẫu được so sánh với giá trị trung bình của tổng thể. Nếu giá trị nằm trong một độ lệch chuẩn của giá trị trung bình, nó được coi là bình thường.
Nếu nó nằm ngoài một độ lệch chuẩn so với giá trị trung bình nhưng nằm trong khoảng hai độ lệch chuẩn, thì nó được coi là một cảnh báo. Nếu kết quả vượt quá hai độ lệch chuẩn, giá trị được coi là báo động quan trọng vì nó cao hơn hoặc thấp hơn tùy từng trường hợp, hơn 95 phần trăm dân số.
Nếu giá trị vượt quá ba độ lệch chuẩn, đó thực sự là một tình huống nghiêm trọng, vì giá trị vượt quá phân vị thứ 99 của dân số.
Chú thích: U = Giới hạn trên, L = Giới hạn dưới, P = Độ dốc dương, N = Độ dốc âm
Lưu ý: Trong trường hợp cảnh báo là hai cực, hình đầu tiên là quan trọng nhất.
Hình 5. Bảng các loại giới hạn được áp dụng cho các tham số dữ liệu
Hình 5 nói chung lập bảng khả năng áp dụng các kỹ thuật nhắm mục tiêu và báo động khác nhau cho các thử nghiệm phân tích dầu cụ thể. Nó cũng xác định liệu mục tiêu hoặc báo động là trên, dưới hoặc cả hai. Phương pháp báo động thống kê thường được áp dụng cho mật độ đen, kim loại nguyên tố và các phép đo phân tích dầu dự báo khác.
Mặc dù rất hữu ích trong phân tích dầu, dữ liệu thống kê có thể dẫn đến dương tính giả và âm tính do dữ liệu phân tầng kém đối với loại máy, ứng dụng và môi trường vận hành.
