Theo dõi xu hướng để phân tích dầu hiệu quả

Theo dõi xu hướng để phân tích dầu hiệu quả .Việc đặt ra các giới hạn (hoặc chỉ tiêu) cảnh báo và tới hạn cho các kết quả phân tích dầu là điều cần thiết và không thể thay thế được như là cơ sở trong một chương trình phân tích dầu. Đó là thứ giúp trả lời một trong những câu hỏi thường gặp nhất: “Dầu có còn tốt không?” Tuy nhiên, những thay đổi dữ liệu quan sát được, ngay cả khi chúng nằm trong giới hạn đã thiết lập, vẫn có thể chứng minh là có giá trị. Trong những điều kiện này, dữ liệu phân tích xu hướng dầu là nơi thu được giá trị và sẽ giúp trả lời câu hỏi tiếp theo có thể là gì: “Khi nào thì dầu của tôi sẽ xấu đi?”

Nếu bạn nghĩ về nó, chỉ đơn giản có được một bản chụp dữ liệu từ một mẫu dầu về cơ bản là vô giá trị nếu không có thứ gì đó để so sánh. Đây là lý do tại sao dữ liệu xu hướng trong các báo cáo phân tích dầu lại rất có lợi. Nó không chỉ cho phép bạn xác định xem các đặc tính dầu hiện tại có bất lợi hay không mà còn liệu chúng có trở nên bất lợi trong tương lai gần hay không. Thật vậy, xu hướng chất lượng cung cấp một phương tiện mạnh mẽ để nhận biết khi tài sản dầu mỏ đang di chuyển theo hướng không lành mạnh hoặc đe dọa.

Bennett Particle Growth

Cách hiệu quả nhất để theo dõi xu hướng là thường xuyên thu thập các mẫu dầu đại diện và theo dõi dữ liệu từ kết quả bằng cách vẽ chúng trên biểu đồ đặc tính so với thời gian. “Đặc tính” có thể là bất cứ thứ gì từ các chất phụ gia còn lại trong dầu đến các đặc tính thay đổi của dầu gốc hoặc số lượng và loại hạt.

74%
của các chuyên gia bôi trơn cho biết dữ liệu phân tích xu hướng thực vật của họ, dựa trên một cuộc thăm dò gần đây tại MachineryLubrication.com

Điều bắt buộc là các mẫu dầu phải được thu thập cẩn thận và tất cả các biến số được giảm thiểu hoặc ít nhất là được giải quyết. Trong số các yếu tố có thể ảnh hưởng đến kết quả bao gồm tính nhất quán của vị trí mẫu, tuổi thọ sử dụng của máy và dầu, tỷ lệ dầu trang điểm, thay đổi trong điều kiện môi trường hoặc vận hành, thay đổi công thức dầu, tính nhất quán của quy trình thử nghiệm, v.v.

Chìa khóa để thành công với xu hướng là học hỏi từ quá khứ. Điều này bao gồm các lỗi trong quá khứ của người khác, không chỉ của máy của bạn. Bắt đầu bằng cách xác định khi một số đặc tính của dầu thường tốt cho sức khỏe và sử dụng điều này làm tiêu chuẩn. Ngoài ra, hãy lưu ý thời điểm thay đổi đặc tính dầu dẫn đến sự cố máy hoặc hỏng hóc. Bạn phải phát triển nhận thức để nhận ra khi nào một thay đổi trong một đặc tính cụ thể cuối cùng có thể dẫn đến sự cố với máy.

Bennett Industrial Revolution
Hình 1. Sự gia tăng dân số thế giới

Nhìn lại quá khứ

Sự gia tăng dân số của thế giới là một ví dụ điển hình về các loại xu hướng có thể tồn tại trong máy móc. Dân số trái đất đã tăng lên hàng nghìn năm, nhưng phải đến khoảng năm 1800, con số này mới đạt 1 tỷ người. Mặc dù đây là một cột mốc quan trọng, nhưng chỉ mất khoảng 120 năm nữa để tăng gấp đôi lên 2 tỷ. Chưa đầy 100 năm sau, dân số đang tiến nhanh đến con số 8 tỷ người. Nhiều yếu tố đã ảnh hưởng đến xu hướng gần đây này, chẳng hạn như cuộc Cách mạng Công nghiệp và y học tiên tiến. Hình 1 cho thấy sự gia tăng dân số này sẽ xuất hiện như thế nào trên biểu đồ.

Xu hướng này có thể được so sánh với sự phát triển của ô nhiễm hạt trong máy móc. Hạt sinh ra hạt. Trên thực tế, một hạt có thể tạo ra tới 20 hạt mới trong một cỗ máy. Tất nhiên, điều này sẽ phụ thuộc vào nhiều biến số, chẳng hạn như tốc độ xâm nhập của hạt, tốc độ lọc, khả năng sinh mòn, v.v … Bất kể, khi các hạt là tác nhân thúc đẩy các hạt mới được tạo ra, sự ô nhiễm có thể nhanh chóng leo thang.

Bennett Particle Chart
Hình 2. Một minh họa về sự nhiễm bẩn hạt
trong máy

Bằng cách thêm ngày lấy mẫu hàng quý và mã ô nhiễm hạt ISO vào Hình 1, chúng ta có thể minh họa một máy được bôi trơn đã vô tình tiếp xúc với các chất gây ô nhiễm mới và dẫn đến tăng độ mài mòn. Lưu ý xu hướng ấn tượng đối với các ngày gần đây nhất trong Hình 2. Khi loại tăng trưởng nồng độ hạt này xảy ra, nó sẽ liên quan đến một sự cố máy móc sắp xảy ra.

Để dự đoán sự gia tăng nhanh chóng sắp xảy ra của ô nhiễm hạt, việc lấy mẫu dầu phải được thực hiện thường xuyên, đủ để phát hiện sự gia tăng không đặc trưng một chút. Ví dụ, trong Hình 1, nếu dân số thế giới được đo sau mỗi 1.000 năm, kết quả sẽ là 0,1 tỷ, 0,1 tỷ, 0,1 tỷ, 0,2 tỷ, 0,2 tỷ và cuối cùng là 7 tỷ. Tuy nhiên, nếu dân số được đo thường xuyên gấp đôi hoặc nhiều hơn, sẽ dễ dàng nhận ra sự bắt đầu của sự gia tăng bất thường hơn nhiều. Máy lấy mẫu để thay đổi tình trạng dầu cũng không khác nhau.

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai.