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油中磨损金属元素光谱分析法研究

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摘 要:以承钢棒线厂6条生产线20个稀油站为研究对象,利用原子发射光谱对油中磨损金属元素成分进行量化确定。根据OSA2原子发射光谱仪,对20个油样进行了10次化验,利用统计分析方法计算出各磨损元素的报警界限值和危险界限值。

关键词:油 原子发射光谱分析 磨损金属元素

中图分类号:O657.3 文献标识码:A 文章编号:1674-098X(2013)03(c)-00-02

与机械设备运转息息相关,是保证和改进机械设备高效、正常、长期运转的基本手段,是机械运转的命脉,据统计由于问题造成的设备故障占设备事故的55%~65%。实践证明健全建立、液压油品理化指标及趋势监测可以降低能源,减少维修,大幅增加设备寿命,其中由于不当造成摩擦用常规理化指标化验无法检测,故通过元素光谱分析仪器来化验油中的磨损元素含量来监测机械设备的磨损状况。光谱油液分析方法适用于任何封闭回路的系统,例如燃气轮机、柴油机和汽油机、变速器,齿轮箱,压缩机水压系统中的油液。

实际操作中,油样是从系统中取出,再用光谱仪进行分析及判定油中金属、杂质和添加剂的浓度的。金属磨损物的浓度可以表明一机械装置处于正常耗损,或在早期就指出其潜在的严重问题。杂质元素浓度高表明设备必须换油,或者空气或油过滤器必须进行适当的检查和操作。添加剂元素浓度过低将表明在最初或后来补充油时使用了错误的油。这些可以从OSA2数据中推断出。

1 试验方法

1.1 仪器设备

OSA2油液元素光谱分析专家系统是用以对高纯度银电极,油样被泵送到下面电机的空心通道,然后到达两电极的间隙而被激发,所产生的光束经过梳理后经由两个光缆传输到光栅,分光后由CCD检测器进行监测,再通过数模转换给出各种元素的浓度数值。

1.2 元素光谱监测情况

OSA2分析的元素为:Fe、 Cr、Pb、Cu、Sn、Al、Ni、Ag、Si、B、Na、Mg、Ca、Ba、P、Zn、Mo、Ti、V、H 这些都是进行预知维修常需分析的元素。根据现场摩擦材质的特性,目前主要检验在用油品中的磨损金属颗粒,要求绘制规定检测油品中Fe、Cr、Cu、Al、Mo、Ni含量的趋势图。留存其他元素的测试结果,需要时需绘制含量趋势图。

2 、液压油品光谱监测数据的统计分析方法研究

界限值方法是油液监测领域最基本、也是最实用的方法。它是对监测数据绝对值(或者梯度值)进行计算的一种统计分析方法。它用来描述设备系统的单项指标变化趋势,可用于铁谱分析、光谱分析和颗粒分析等方法的数据处理中。当所有计算的监测指标不具有时间趋势时,可以通过回归方法,也能得到界限值。例如在光谱分析中所得到的元素浓度序列,以及设备的运行时间序列,利用最小二乘法或其他方法得到基准线,然后计算出合适的区间宽度,确定时间变化的元素浓度的序列基准线、警告线和危险线。本质上,它们都是基于数理统计的计算方法。

界限值作为某台或者某类机械发生故障的统计平均值,在油液监测中起着门槛的作用:如果实测值超过界限值,则考虑状态报警;反之,则认为设备运行状态正常。目前,国内外在进行油液分析和故障诊断研究中,涉及到界限值的计算时,普遍采用如下公式:

当状态指示参数是双向限时:警戒界限值:,危险界限值:;

当状态指示参数是单向上限时:警戒界限值:,危险界限值:;

其中

,其中n为样本容量,为单次实测值。

3 实验结果及分析

(1)从4月份开始,已对20个重点设备的油样进行元素监测,一是通过监测取得足够数据后生成各种元素浓度的正常、临界和异常界限值,二是通过绘制主要元素变化趋势图对设备磨损进行监测。表1是一棒精轧稀油站元素监测结果。图是一棒精轧主稀油站油样元素变化趋势图。

(2)二高线精轧主电机站油牌号:32#汽轮机油,金属元素铁、铬、铜、锡、铝、铅变化趋势图,如图1。

从图1可以看出,元素变化趋势平稳,说明设备处于正常磨损状态。

(3)在2013年1月21日,连轧中轧析油站L-CKC220齿轮油在进行元素光谱检测时发现Fe和Cr元素含量急剧增加,且已超过危险界限值。同时发现7架减速机振动增大,由于生产不能停车检查,怀疑是7-12架轧机、2#剪中的某台减速机或轴承磨损,于2月4日发现7#轧机减速机声音异常,停机检查,轴承磨损严重。元素变化趋势图如图2。

4 结语

采用OSA2元素光谱光谱分析专家系统建立磨损金属元素含量的界限值分析方法,具有操作方便、速度快和效率高等优点。通过试验,利用专家系统,针对不同设备建立了Fe、Cr、Cu、Al、Mo、Ni等元素的报警界限值和危险界限值,再结合理化指标的试验结果判断设备的磨损情况,从而可以减少因不当发生故障。

参考文献

[1] “广州市重点科技攻关项目―油液分析在设备故障诊断中的应用”研究总结报告[R].广州机械科学研究院,19968-1998.

[2] 杨维权,余锦华,熊志强.光谱数据的多元统计分析[J].数理统计与应用概要,1994,9(3):74-79.