Đặt giới hạn thời gian để cải thiện phân tích dầu

Đặt giới hạn thời gian để cải thiện phân tích dầu .Các giới hạn phụ thuộc vào thời gian giám sát các yếu tố không phải là tuyệt đối – nói cách khác, các thông số không thể được đánh giá là bình thường hay bất thường nếu không tính đến thời gian. Hãy xem xét ví dụ về 100 ppm sắt (Fe) ở 10 giờ hoặc 100 ppm ở 1.000 giờ. Nếu không có đủ điều kiện về thời gian, “100 ppm” đơn giản là vô nghĩa.

Các giới hạn phụ thuộc vào thời gian có thể được chia thành hai tập con. Giới hạn đầu tiên, giới hạn tốc độ thay đổi (RoC) có thể được áp dụng cho bất kỳ tham số nào chứng tỏ sự phụ thuộc vào thời gian. Loại thứ hai, giới hạn khoảng thời gian nạp dầu ngắn (SOFI), là một phương tiện thay thế để theo dõi các thông số mài mòn trong một số loại linh kiện nhất định

Giới hạn tỷ lệ thay đổi

Xem xét cấu hình hao mòn của một bộ phận được bôi trơn công nghiệp điển hình.

Hình 1. Cấu hình hao mòn điển hình của một bộ phận công nghiệp

Mức mài mòn bắt đầu ở mức xấp xỉ 0. Khi thành phần bị mòn, nồng độ kim loại mòn có thể được dự kiến ​​sẽ tăng lên theo thời gian. Hình 1 cho thấy một biên dạng hao mòn điển hình.

Việc thay dầu được tiến hành sau khi lấy mẫu được 400 giờ, do đó mức độ mài mòn của kim loại giảm xuống. Nhìn vào Hình 1, có vẻ như tốc độ sinh mòn là khá ổn định, nhưng nhìn vào biểu đồ RoC cho thấy thông tin khác.

Để chuyển đổi một tham số thành tham số RoC, hãy sử dụng như sau:

Phương trình 1. Tính toán tham số RoC

Ở đâu:

là tham số RoC
x ₀ là tham số đọc cho mẫu hiện tại
x _-1 là tham số đọc cho mẫu trước đó
t ₀ là đọc thời gian được thực hiện tại thời điểm của mẫu hiện tại
t _-1 là đọc thời gian được thực hiện ở trước mẫu vật

Trong phương trình 1, hai yếu tố phải được xem xét:

• Nếu mẫu là mẫu đầu tiên kể từ khi thành phần được rút cạn và lấp đầy lần cuối, thì x _-1 và t _-1 không được xác định. Đối với x _-1 , thay thế những gì có thể được mong đợi một cách hợp lý từ một mẫu nếu một mẫu được lấy ngay sau khi rút nước, nạp đầy và khởi động lại. Nếu độ nhớt bị giới hạn, thì hãy sử dụng độ nhớt của dầu mới cho dầu. Nếu số đọc bị mòn đang bị giới hạn, thì hãy sử dụng giá trị bằng không.
• Tham số thời gian có thể có nhiều đơn vị khác nhau. It could be hours/miles on the oil, hours/miles on the machine’s service meter, an estimate of time on the oil if a service meter is not available, and even gallons of fuel consumed in an engine. Đơn vị thời gian được sử dụng không quan trọng, tuy nhiên điều cần thiết là t ₀ và t _-1 phải được đo bằng cùng một đơn vị.

Lấy các giá trị từ Hình 1, một biểu đồ mới của RoC so với thời gian có thể được tạo ra. Gradient, hay đạo hàm bậc nhất, của đường cong tham số-thời gian trong Hình 1 hiện đang được vẽ, vì vậy đường tăng đều đặn bây giờ tiến tới xu hướng ngang (Hình 2).

Hình 2. Lô RoC cho Sắt

Hình 2 minh họa một bước nhảy nhất định trong quá trình tạo sắt ở 300 và 350 giờ (mẫu 7 và 8). Điều này không được thể hiện rõ ràng trong Hình 1.

Trong nhiều trường hợp, nó không đủ để sử dụng như được định nghĩa trong Phương trình 1. Trong thời gian chứa dầu của một thành phần, dầu trang điểm thường được thêm vào hệ thống. Điều này cũng phải được tính đến bởi vì mỗi khi thêm dầu, một số đặc tính của dầu đang sử dụng sẽ bị pha loãng, chẳng hạn như mài mòn, chất gây ô nhiễm và phụ gia.

Để tính dầu trang điểm và đảm bảo rằng việc pha loãng không ảnh hưởng đến kết quả, các số phòng thí nghiệm cho dầu trang điểm này phải được chuẩn hóa. Để làm điều này, một yếu tố bình thường hóa cho dầu trang điểm nên được giới thiệu. Toán học chuẩn hóa cho khối lượng đã được đơn giản hóa để hỗ trợ sự hiểu biết:

Phương trình 2. Hệ số chuẩn hóa cho dầu trang điểm

trong đó
N _m là hệ số chuẩn hóa của dầu trang điểm
V là thể tích bể chứa của thành phần
v là thể tích dầu trang điểm được thêm vào kể từ lần xả dầu cuối cùng

Đơn vị của V và v không đáng kể, miễn là chúng giống nhau.

Phương trình 1 sau đó sẽ được sửa đổi thành:

Phương trình 3. Giới hạn RoC được sửa đổi để tiêu thụ dầu

nơi
được các tham số RoC bình thường đối với dầu trang điểm

Chuẩn hóa dầu trang điểm quan trọng như thế nào? Nó phụ thuộc vào độ chính xác. Nếu giả định rằng việc bổ sung dầu trang điểm là không đổi và trong một số trường hợp, đây là một giả định hợp lý, thì hệ số chuẩn hóa là một hằng số từ mẫu này sang mẫu khác và do đó có thể bị bỏ qua. Tuy nhiên, các vấn đề vẫn xảy ra và tỷ lệ tiêu thụ dầu có thể thay đổi.

Hãy xem xét ví dụ trong đó một động cơ ăn phải chất bẩn sẽ làm mòn các vòng, và các vòng bị mòn dẫn đến tăng mức tiêu thụ dầu. Trong trường hợp này, bỏ qua chuẩn hóa sẽ không giúp ích gì.

Hãy xem một ví dụ về cách các giới hạn RoC có thể được áp dụng cho động cơ.

Bảng 1. Tập hợp dữ liệu điển hình để tạo
Fe trong động cơ

Bảng 1 trình bày một bộ dữ liệu điển hình về quá trình tạo sắt trong động cơ. Thay dầu được thực hiện ngay sau các mẫu 2, 4, 5 và 7, và dầu trang điểm được trích dẫn là lượng kể từ lần đổ dầu trước đó.

Hình 3. Lô dữ liệu về sắt thô

Một biểu đồ của dữ liệu thô, như trong Hình 3, không có nhiều thông tin. Dữ liệu thất thường và khó giải thích.

Vẽ đồ thị RoC, Hình 4 cung cấp một bức tranh khác. Đường cong răng cưa của Hình 3, đã được thay thế bằng một đường cong dễ áp ​​dụng mức giới hạn hơn. Lưu ý trong Hình 4, dữ liệu chưa được chuẩn hóa cho dầu trang điểm. Các giới hạn được thể hiện trong Hình 4 đã được lựa chọn tùy ý, nhưng giúp minh họa nguyên tắc. Có vẻ như động cơ này đang hoạt động trơn tru, chỉ với một bước nhảy nhẹ của bàn ủi ở mẫu 3.

Hình 4. Biểu đồ RoC cho Fe, không
chuẩn hóa cho dầu trang điểm

Trong Hình 5, dữ liệu RoC hiện đã được chuẩn hóa cho dầu trang điểm.

Hình 5. Biểu đồ RoC cho Fe với dữ liệu
chuẩn hóa cho dầu trang điểm

Rõ ràng là ngay lập tức đã gặp phải tình trạng hoạt động bất thường trên động cơ này. Nhìn lại Bảng 1 cho thấy mức độ mài mòn ít nhiều không đổi (liên quan đến thời gian sử dụng dầu), nhưng tốc độ tiêu thụ dầu đã tăng lên đáng kể.

Tình trạng này xảy ra thường xuyên ở các động cơ: bụi bẩn xâm nhập tăng dẫn đến hao mòn và tiêu hao dầu tăng. Dầu trang điểm bổ sung làm loãng thêm độ mòn gia tăng (và các chỉ số về độ nhiễm bẩn), vì vậy độ mòn không rõ ràng nếu không tính đến dầu trang điểm. Điều này cũng có thể xảy ra với quá nhiệt. Quá nhiệt có thể khiến các chất bay hơi, hoặc các phần nhỏ trong dầu bay hơi. Tổn thất thể tích này phải được bù đắp bằng dầu nạp. Một số loại quần áo thường có liên quan đến quá nhiệt và các chỉ số về độ mòn sẽ bị pha loãng bởi dầu trang điểm. Vì vậy, nếu độ chính xác của việc diễn giải là quan trọng, thì việc thu thập và ghi lại khối lượng dầu trang điểm là bắt buộc.

Việc ghi lại khối lượng trang điểm không phải lúc nào cũng dễ dàng. Nhưng với một chút đổi mới và công nghệ sẵn có, đó không phải là một thách thức không thể vượt qua. Truy cập hướng dẫn dành cho người mua của Noria tại https://www.machinerylubrication.com/BuyersGuide/ để biết lựa chọn các loại máy đo pha chế và các thiết bị khác nhằm giúp có được thông tin cần thiết.

Giới hạn khoảng thời gian đổ dầu ngắn

Một loại giới hạn khác có thể được sử dụng để theo dõi các thông số mài mòn trong một số trường hợp nhất định là giới hạn khoảng thời gian nạp dầu ngắn (SOFI). Nó có thể được xem như một giải pháp thay thế cho các giới hạn RoC.

Giới hạn SOFI có thể được sử dụng khi:

• Thời gian đổ dầu tương đối ngắn
• Thường có ít mẫu, có thể chỉ một mẫu, trong thời gian đổ dầu
• Các mẫu thường không được lấy ở hơn một nửa “thời gian chuẩn” được xác định trước và ít hơn hai lần so với thời gian chuẩn

“Thời gian tiêu chuẩn” thường sẽ là khoảng thời gian xả dầu được khuyến nghị của OEM.

Khoảng thời gian SOFI phù hợp với động cơ và các bộ phận ô tô khác khi các điều kiện được thảo luận ở trên được đáp ứng.

Kỹ thuật này không chỉ dựa vào việc bình thường hóa dầu trang điểm mà còn dựa vào thời gian thấm dầu. Once again, the time does not have to be hours – it could be miles or fuel consumed.

Bình thường hóa dầu trang điểm đã được thảo luận. Quá trình chuẩn hóa theo thời gian được thực hiện bằng cách sử dụng:

Phương trình 4. Hệ số chuẩn hóa

trong đó
N _t là chuẩn hóa cho hệ số thời gian
t _s là thời gian chuẩn xác định
t _p là khoảng thời gian dầu đã được sử dụng

Để chuẩn hóa một tham số cho thời gian, hãy sử dụng như sau:

Phương trình 5. Chuẩn hóa cho thời gian

trong đó
x _t là tham số chuẩn hóa
x là tham số được chuẩn hóa, dữ liệu thô

Để bình thường hóa thời gian và dầu trang điểm,

Phương trình 6. Chuẩn hóa một tham số cho thời gian và dầu trang điểm

trong đó
x _tm là thông số được chuẩn hóa cho cả thời gian và dầu trang điểm

Sử dụng cùng dữ liệu trong Bảng 1 và chuẩn hóa cho cả thời gian và dầu trang điểm tạo ra đường cong trong Hình 6.

Hình 6. Các giới hạn SOFI được áp dụng cho dữ liệu trong Bảng 1

Hình 5 và 6 hơi khác nhau, nhưng chúng vẫn truyền tải cùng một thông tin quan trọng. Trong thực tế, các giới hạn khoảng SOFI có thể sẽ được sử dụng khi chỉ lấy một mẫu trong khoảng thời gian đổ dầu, trong trường hợp này, kết quả sẽ giống như biểu đồ RoC được chuẩn hóa cho dầu trang điểm.

Một số lưu ý về giới hạn SOFI:

• Bỏ qua các mẫu trong đó chu kỳ sử dụng dầu nhỏ hơn một nửa thời gian tiêu chuẩn xác định hoặc hơn gấp đôi thời gian tiêu chuẩn xác định. Điều này là do giới hạn SOFI giả định mối quan hệ tham số tuyến tính so với thời gian và cũng có giá trị bắt đầu giả định bằng 0. Mặc dù điều này gần đúng với việc tạo ra độ mòn trong khu vực xung quanh thời gian tiêu chuẩn, nó không đúng ở mọi nơi khác trên đường cong. Mức mài mòn không bắt đầu từ 0, vì thường có một số cặn còn sót lại từ lần đổ trước. Khi dầu đã được sử dụng trong một thời gian dài, tốc độ lắng đọng có thể đạt đến tốc độ phát sinh và đường cong mài mòn sẽ bắt đầu phẳng.
• Không cố gắng sử dụng các giới hạn SOFI cho các thông số không bắt đầu bằng hoặc gần bằng 0 khi bắt đầu vòng đời của dầu. Lấy ví dụ về độ nhớt. Nếu một người có thời gian sử dụng là 125 giờ, thời gian tiêu chuẩn xác định là 250 giờ và giả sử không thêm dầu trang điểm, thì việc sử dụng Công thức 4 để chuẩn hóa thời gian sẽ dẫn đến hệ số 0,5. Thay thế vào Công thức 5 sẽ cho độ nhớt chuẩn hóa bằng một nửa giá trị ban đầu của nó, điều này rõ ràng là sai.
• Các giới hạn SOFI không nên được sử dụng đối với các thông số ô nhiễm. Sử dụng các giới hạn không phụ thuộc thời gian chủ động (PTI) hoặc không phụ thuộc thời gian phản ứng (RTI) cho các giới hạn này. Sự nhiễm bẩn là một tham số không phụ thuộc vào thời gian.

Đặt giới hạn

Bây giờ giới hạn chính xác hoặc các giới hạn đã được chọn, người ta có thể chọn các số xác định các giới hạn đó.

Có nhiều cách khác nhau để thiết lập giới hạn. Nó nằm ngoài phạm vi của bài viết này để đi vào chi tiết đầy đủ; tuy nhiên, một số điểm bắt đầu được đề xuất dưới đây:

• Để biết các giới hạn không phụ thuộc vào thời gian, hãy xem cả thông số kỹ thuật OEM của chất bôi trơn và OEM của máy móc. Sử dụng các khuyến nghị này làm mức trần. Có nhiều kỹ thuật khác nhau để tinh chỉnh các thông số kỹ thuật này dựa trên kỳ vọng của dầu và tuổi thọ máy móc cần thiết.
• Đối với các giới hạn phụ thuộc vào thời gian, hãy sử dụng phân tích thống kê. Thu thập dữ liệu lịch sử dầu, áp dụng các chuyển đổi và chuẩn hóa nếu có thể, sau đó tính giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của tập dữ liệu. Tạo giới hạn cảnh báo hoặc cảnh báo tại trung bình cộng và / hoặc trừ (tùy điều kiện nào có thể áp dụng, có lẽ cả hai đều là) một độ lệch chuẩn và đặt giới hạn tới hạn bằng cách sử dụng trung bình cộng hoặc trừ hai độ lệch chuẩn. ¹
• Các giới hạn không có nghĩa là được thiết lập và lãng quên. Giống như phần còn lại của chương trình quản lý bôi trơn, các giới hạn phải tuân theo các nguyên tắc cải tiến liên tục. Hãy sử dụng cách hiểu thông thường ở đây: nếu giới hạn không bao giờ được chạm vào, thì có thể nó được đặt quá lỏng lẻo. Nếu các giới hạn liên tục bị vượt quá, có thể chúng không thực tế đối với ứng dụng.

Giới hạn diễn giải

Loại giới hạn chính xác đã được chọn và các giá trị giới hạn đã được xác định. Bây giờ là lúc để đưa các giới hạn vào thực tế. Có ba quy tắc cần tuân theo:

• Nếu một thông số liên tục vượt quá giới hạn cảnh báo, không thực hiện hành động, chỉ cần tiếp tục theo dõi.
• Nếu một thông số vượt quá giới hạn cảnh báo ba lần liên tiếp, thì cần phải can thiệp.
• Nếu một thông số vượt quá giới hạn tới hạn thì cần phải can thiệp.

Các kết quả này được minh họa trong Hình 7.

Hình 7. Sử dụng các giới hạn ²

Ràng buộc nó với nhau

Để tóm tắt quá trình lựa chọn giới hạn:

• Xác định thuộc tính phụ thuộc thời gian hoặc không phụ thuộc vào thời gian của tham số được đề cập. Điều tra “tính tuyệt đối” của tham số. Nếu giá trị của nó tại một thời điểm cụ thể không liên quan đến thời gian thực tế đang sử dụng, thì nó không phụ thuộc vào thời gian. Thông số phụ thuộc vào thời gian là một thông số vô nghĩa trừ khi tính đến khoảng thời gian mà dầu đã được sử dụng.
• Chọn giới hạn không phụ thuộc thời gian (giới hạn RTI và PTI) trên các tham số phù hợp với định nghĩa về độc lập thời gian.
• Chọn các giới hạn PTI để giám sát các thông số có thể được kiểm soát ngay lập tức và trực tiếp. Các thông số này thường bao gồm nhiễm ẩm và nhiễm hạt. Tình trạng vượt quá giới hạn ở đây không có nghĩa là dầu hoặc máy bị hư hỏng, nó chỉ gợi ý rằng cần phải làm gì đó, nếu không dầu hoặc máy sẽ sớm bị hỏng.
• Chọn giới hạn RTI để theo dõi các thông số không phụ thuộc vào thời gian không thể điều khiển trực tiếp. Các thông số này bao gồm số axit, số bazơ, độ nhớt và mức phụ gia. Trong hầu hết các trường hợp, việc đạt đến giới hạn RTI có thể hành động cho thấy cần thay dầu.
• Chọn giới hạn RoC để theo dõi các thông số phụ thuộc vào thời gian. Tất cả các thông số có thể được giám sát với giới hạn RoC. Bình thường hóa việc tiêu thụ dầu nếu có thể.
• Một số tham số có thuộc tính phụ thuộc thời gian và không phụ thuộc vào thời gian, vì vậy hãy sử dụng nhiều hơn một giới hạn để giám sát cùng một tham số. Độ nhớt có thể sử dụng giới hạn RTI để xác định thời gian thay dầu và giới hạn RoC để theo dõi tốc độ thay đổi bất thường.
• Chọn các giới hạn SOFI, thay thế cho các giới hạn RoC, để theo dõi các thông số mài mòn trong các bộ phận có khoảng thời gian đổ dầu tương đối ngắn và ít mẫu, có thể chỉ là một, trong khoảng thời gian đổ dầu. Chuẩn hóa các thông số này cho cả thời gian sử dụng và lượng dầu tiêu thụ.

Bảng 2 chỉ ra nơi mà các giới hạn được thảo luận trong bài viết này có nhiều khả năng được sử dụng cho các phép thử phân tích dầu thông thường. Bảng này nên được xem như một sự tổng quát hóa hơn là một chỉ dẫn. Cũng lưu ý rằng khi chỉ ra hai giới hạn phụ thuộc vào thời gian hoặc hai giới hạn không phụ thuộc vào thời gian, chỉ cần chọn một là đủ.

	Giới hạn
	Không phụ thuộc vào thời gian		Phụ thuộc vào thời gian
	PTI	RTI	RoC	SOFI
Sự miêu tả	Thông số trực tiếp contollable	Các thông số không thể điều khiển trực tiếp	Hầu hết các thông số	Mọi thứ có mối quan hệ tuyến tính xấp xỉ với thời gian và giá trị khởi động (dầu mới) xấp xỉ 0
Đặt giới hạn:	Sử dụng OEM hoặc các hướng dẫn đã xuất bản .	Sử dụng OEM hoặc các hướng dẫn đã xuất bản .	Phân tích thống kê	Phân tích thống kê
Số hạt	X
Độ ẩm	X
AN / BN		X	X
Độ nhớt		X	X
Phân tích nguyên tố (phụ gia)		X	X
Phân tích nguyên tố (ô nhiễm)	X	X	X
Phân tích nguyên tố (mặc)			X	X
Mật độ sắt			X	X
Điểm sáng		X	X
Bảng 2. Tóm tắt lựa chọn giới hạn

Lựa chọn các giới hạn chính xác không khó một khi người ta hiểu các khái niệm đằng sau chúng. Thật không may, việc không nắm bắt được những khái niệm này có thể dẫn đến việc lựa chọn và sử dụng sai, cũng như giảm lợi ích mà phân tích dầu có thể mang lại. Ví dụ phổ biến nhất của việc này là chọn giới hạn mặc không phụ thuộc vào thời gian. Cách tiếp cận này có thể dẫn đến việc loại bỏ dầu sớm hoặc cần phải tạo ra độ mòn quá mức để đạt đến giới hạn.

Việc nắm bắt rõ ràng quy trình lựa chọn giới hạn là điều bắt buộc để khai thác toàn bộ lợi ích của kỹ thuật mạnh mẽ này. Có nhiều giới hạn hơn chỉ là giới hạn lão hóa phản ứng, vì vậy hãy chủ động với việc lựa chọn giới hạn để đạt được các mục tiêu về độ tin cậy.