油液監測技術在設備管理與維修中的應用

上海潤凱油液監測有限公司 周洪澍，岳奇賢，李 南

闡明了油液監測的內涵及其給主動維修和預知維修提供的數據支撐作用，并通過案例分析了其在設備潤滑管理中的作用。

一、前言

主動維修是由美國俄克拉荷馬州立大學Fitch博士創立，近年新發展起來的一種科學的設備維修模式，以期在設備整個使用壽命中實現設備的零故障。

主動維修著重監測可能導致材料損壞的根源性參數，其中與潤滑磨損緊密相關的是油液污染度、油品性能以及溫度變化等。油液監測是實現預知性維修的手段之一，可在事后維修中用來分析機械零件失效原因，有助于延長設備使用周期，在定期維修中可以幫助管理人員合理延長檢修周期。

二、油液監測的主要內容與手段

1.理化指標

潤滑油使用周期可分為3個階段：新油、在用油、廢油。在不同階段，其檢測的項目和要求有所不同。

(1)新油：應符合相關標準。

(2)在用油：理化指標檢測項目應偏重測定油品質量變化趨勢。

(3)廢油：各項質量指標均超標，只有經過油品再生處理后按質對口使用。

2.光譜分析

新油的金屬成分來源于添加劑，在用油中的金屬成分除添加劑外更多的是來源于機械零件磨損與污染。因此，測試潤滑油中金屬的含量及變化趨勢，可以了解在用油受到的污染及設備磨損程度。

設備在投入使用前，除對所選用的油進行各種理化指標測試外，還應檢測油中金屬的含量，并做好記錄存檔保留。這對檢驗新油質量、按質換油及設備故障分析工作都有參考價值。

常用的金屬元素分析法有轉盤電極發射光譜法(RDE)、等離子發射光譜法(ICP)、X射線熒光光譜法(XRF)、原子吸收光譜法(AAS)等，可根據不同的檢測目的選用。

3.PQ指數測試

PQ儀主要用于測試潤滑油中鐵磁性顆粒的濃度，具有快速、便攜、樣品代表性好、測試范圍較寬等特點。

PQ測試法可測出潤滑油中所有鐵磁性顆粒的大與小，彌補了光譜分析時可能丟棄部分大顆粒導致結果偏差的不足。如果將兩種方法結合，會得到理想的效果。

4.紅外光譜分析

紅外光譜主要用于分析有機化合物的基團，對在用油使用過程中發生的氧化衰變趨勢常用羰基吸收峰作為判據，對污染引起的衰變也可從紅外光譜不同波數的吸收峰做出判斷。

紅外光譜分析已有多種實驗方法和標準，可以根據潤滑油的品種和用途加以選擇，如監測在用油的氧化和污染常用的標準是ASTME2412。

利用紅外光譜可以識別新油的類型(礦物型或合成型)及質量(應含的添加劑類別)、油品的真偽、油品使用中添加劑的下降、油液污染的原因等。在定期換油和按質換油管理中，可用來判斷油品是否可以繼續使用。紅外光譜的不足在于無法進行精確的定量分析。

5.鐵譜分析

鐵譜分析主要用來對異常磨損顆粒進行圖像分析，可直接觀測油中金屬顆粒的尺寸、幾何形態、顏色、數量及分布狀態等。將紅外光譜分析和鐵譜分析兩種方法結合使用，則既可定性又可定量，既可監測以小尺寸顆粒為主的正常磨損狀態，又可監測以大尺寸顆粒為主要特征的異常磨損狀態。在設備出現異常磨損或失效停機時，鐵譜分析可以發揮其獨有的優勢。

該方法需具有實踐經驗的專業人員操作，費用較高，所以在設備正常磨損階段不建議采用。

6.油品污染度測試

油品的污染源分內部和外部兩種，內部污染源于油本身的氧化劣變物，如積碳、油泥、漆膜等；外部污染有來自密封不良導致的粉塵、水及燃油、纖維的侵入及摩擦副產生的金屬磨粒等。因此，經常監測在用油的污染水平，判斷產生污染的原因并及時處理，是油液監測的一項重要內容。

測試油品污染度常用的方法有重量法、濾膜法、遮光法、光散射法和光學顯微鏡法，可做定性、半定量、定量等分析，可根據設備運行的工況和工作環境加以選擇。

顆粒計數器法可精確計出單位體積油中所含顆粒的準確數值，特別適用于對清潔度要求較高的油品，如液壓油、汽輪機油、壓縮機油、變壓器油等的污染度檢測，而對發動機油和齒輪油這類黏度較高、污染較重的油品，可選用顯微鏡法。

三、油液監測故障診斷案例分析

1.液壓系統失效

某深水港碼頭的一艘打樁船，其液壓系統處于連續作業的狀態。某天深夜操作工發現油和油位降低，補加了一桶新油，但第二天就出現了意外停機的重大故障。緊急采集油樣送檢，經光譜分析、紅外與鐵譜分析并進行理化指標分析后確認，該故障系因添加的新油中含有工業廢油而導致在用油嚴重污染引起的。該故障導致進口液壓系統報廢，損失超過100多萬元。

2.船用主機磨損狀態診斷

某遠洋集裝箱船在一次啟航前的例行巡檢中，發現機油濾器上出現了大量金屬顆粒物，故當即決定拋錨待命，等待主機滑油分析結果出來后再確認該船能否繼續航行。

經過對比分析在用油、新油和濾器沉積物3個樣品，確定在用油品和發動機磨損狀態均屬正常，濾器上的沉積物來源于非主機系統。基于可靠的分析結果，該船決定按時起航，避免了盲目停航造成的多重損失。

3.船用舵機磨損故障診斷

某船舶公司新造的兩艘船在試航過程中發現舵機運行異常，抽取油樣送檢以查找原因。

通過光譜和鐵譜分析發現，其中一艘船的左、右舵機均發生嚴重異常磨損，而另一艘船的右側舵機磨損異常，但左側舵機的磨損狀態正常。通過對比分析，發現是裝配中存在的問題后，重新組裝后問題得到了解決。

4.發電機組冷卻系統泄漏

某發電廠共有5臺60萬kW發電機組，某年其中1臺機組發現異常后即取油樣送檢。根據光譜、紅外和理化分析結果判斷該機組的冷卻系統發生了泄漏，而在用油雖10年未換，理化指標和紅外光譜分析顯示該油當前使用性能仍正常，無需更換，避免了5臺機組盲目停機換油造成的浪費。

5.提高加工業生產設備潤滑管理

某大型汽車飾件廠自動生產線共擁有百余臺壓鑄設備，設備故障率一直較高。通過油液監測獲得的實際數據，發現以前的油品管理混亂和在用油污染嚴重等問題。為了改變這種情況，工廠加強了潤滑管理、減少油品種類、提高油品過濾凈化處理，并多次發現和及時排除了各種設備早期故障，使設備故障率明顯下降，取得了良好的經濟效益。