基于氧化动力学模型预测烃基润滑油剩余有效寿命

为计算在用油剩余有效寿命,从而科学确定换油周期,以酸值为润滑油寿命表征指标,基于氧化动力学基本原理,通过模拟实验,分析温度、水分等工况条件对酸值的影响。通过温度与反应速率的线性回归计算活化能,并建立润滑油在特定温度下的寿命方程。结果表明:工作温度的升高会显著缩短润滑油的剩余有效寿命,水分通过改变反应活化能影响润滑油的使用寿命;基于氧化动力学Arrhenius方程建立的润滑油剩余寿命模型,通过模拟实验分析特定性能指标的变化率,可快速获得润滑油的预测寿命。     

系统论在油液检测实验室质量控制中的应用

为提升油液检测实验室质量控制能力和水平,应用系统论的基本理论和方法,将油液检测实验室管理要素和技术能力及其相互关系视作决定检测质量的体系,结合油液分析项目的相关性研究建立检测数据的系统性质量控制方法;将质量管理、过程控制、数据分析以及检测目的作为质量控制的系统性输入,通过相关性分析和要素控制获得优化的质量控制系统;同时应用相关性分析发现质量控制体系的改进机会,促进质量控制的持续提升,该研究可为油液检测系统性质量控制提供新的思路。     

摩擦学系统特征信息关系的试验研究

针对摩擦学系统特征信息的多样性以及设备在运行寿命期内表现出的磨损规律性,以齿轮箱摩擦学系统为研究对象,建立试验齿轮箱摩擦学特征信息系统.对采集到的齿轮疲劳磨损试验润滑油采用油液分析方法试验研究了系统润滑油黏度与磨损特征信息间的表现关系及内在机理,考察磨粒及油液变质物在试验寿命期内的变化行为,采用扫描电镜和能谱分析磨粒的表面形貌及成分变化.试验与分析结果表明,润滑油黏度的增加具有与磨损信息相似的时间累积性,在磨合期、正常期和故障期三个阶段,润滑油黏度受到不同程度的磨损磨粒、油品变质物、摩擦聚合物及油泥的综合影响,其黏度变化与磨损参数变化具有良好的映射关系.     

基于中红外光谱分析热老化对变压器油性能影响

以500k V的在用变压器油作为研究对象,在实验室中用150℃加热老化试验,探讨了热老化对变压器油的氧化性能和电气性能的影响。运用中红外光谱对不同老化时间样品进行扫描得到红外光谱,同时测试了变压器油中T501、酸值、介电损耗常数、击穿电压和碳族组成。试验结果表明:变压器油在3 650 cm-1处酚类抗氧化剂的伸缩振动吸收峰强度随着老化时间明显降低,并以此特征吸收峰建立了T501红外光谱定量检测的标准曲线,相关系数为0.999 964;变压器油深度老化后在1 700 cm-1处出现C=O伸缩振动吸收峰,此时酸值明显增加,T501仅剩0.01%,变压器油的氧化安定性迅速下降。变压器油老化过程中,介电损耗常数随着老化时间的增大而增大,击穿电压随着老化时间增加而降低。通过对变压器油的中红外光谱分析,探讨了绝缘油老化过程和机理,发现热老化对变压器油的抗氧化性和绝缘性能有很大的影响。。     

某石化企业导热油变质结垢原因分析

某石化企业的导热油系统在短时间内出现油品发黑和生成大量结垢的情况,影响整个加热系统的正常使用.通过对油液进行理化指标、污染指标、磨损指标检测,获取导热油的性能和状态信息,通过对导热油中的结垢颗粒进行X射线荧光光谱分析、X射线衍射分析、电镜能谱分析,获取结垢的成分信息.根据检测结果和故障背景综合分析,指出导热油异常变黑的...     

中速大功率柴油机的油液监测与诊断

本简述了中速大功率柴油机的油液监测诊断的原理和方法,总结分析了油液检测指标与柴油机润滑磨损故障的对应关系,介绍了广州机床研究所在柴油机电厂开展油液监测与诊断的应用效果。     

油液及振动监测在机泵群轴承早期故障预警中的应用

通过对催化裂化装置机泵群的润滑油进行监测,发现油浆泵轴承润滑油中金属颗粒指标异常,且颗粒表面有异常发蓝现象;通过油液监测诊断数据的趋势对比,结合轴承的振动状态监测图谱,实现了高温泵轴承的滚珠体早期故障预警。通过拆检和维修更换等,及时消除设备缺陷,保证了油浆泵与石化装置的健康运行。润滑可靠性监测预警与振动监测能快速、准确地实现隐患预警,为设备的视情维护提供依据。     

基于油液在线监测的水泥设备智能远程运维研究

基于油液在线监测技术来指导水泥设备的智能远程运维是设备运维的重要方向。本文首先基于国内外油液在线监测技术的研究发展现状及趋势,设计开发了多参数一体化的油液在线智能监测装置及系统,通过在水泥设备安装了12套在线取样回油及监测的装置及系统,获取了实时在线监测数据和参数,并对比分析了在线和离线监测技术的误差情况,验证了基于油液在线监测技术实施的可行性,为水泥设备运维向无人值守方向发展提供了参考和借鉴。     

基于ARMA模型的在线油液监测故障预警研究

建立设备平稳状态下在线油液监测数据的自回归滑动平均(Auto Regression Moving Average,ARMA)模型,根据模型残差进行故障检测和预警。运用K均值将故障发生之前一段时间内的模型残差分类为平稳期和故障潜伏期,设定两类中心点的均值为残差界限值,越界即报警。运用实际的在线油液监测数据进行验证,结果表明:ARMA模型对在线监测数据有较好的拟合效果;设定残差界限值可有效提前报警,在设备进入故障潜伏期而未发生故障之前即可及时报警。