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油液監測在風機故障診斷中的應用

2020-08-26 07:37:44
甘肅科技 2020年11期
關鍵詞:設備檢測

耿 珊

(甘肅省特種設備檢驗檢測研究院,甘肅 蘭州 730050)

1 概述

當今社會經濟發展快速,能源需求對人們的日常生活影響巨大,需求質量及數量也日益增加。人們面臨環境污染和資源短缺雙重問題,可再生資源成為了當今社會研究的熱點。根據現在緊張的能源供需環境,大力發展可再生能源,例如風能,已經迫在眉睫。風能相較于其他類型的資源具有環境友好、重復性高等優點,已經成為了能夠改善能源結構,成為社會可持續發展新助力[1]。

由于其環境友好、重復性好、并且具有清潔高效等優勢,成為改善能源結構、發展低碳環保經濟、促進社會經濟持續發展的新助力。

隨著風電行業發展,齒輪箱作為風機機組上的關鍵傳動設備,時常發生機械故障情況[2]。風機整體的運行安全與齒輪箱的安全運行密不可分。齒輪箱常見的故障有軸承損壞、齒輪損壞以及異常磨損等,由于齒輪箱內部結構復雜,在檢測現場一般很難迅速找出齒輪箱故障發生的準確原因及位置。齒輪箱故障診斷的方法大致有如下方法:振動信號監測分析、油液監測分析等方。振動狀態檢測是通過安裝傳感器在線獲得運行中風機的振動數據,通過對振動數據的分析。相對于振動監測分析,油液檢測技術通過對風電機組齒輪箱抽取在用齒輪油,并對油液進行理化性能測試、污染分析及磨損顆粒分析[3],就可以對齒輪箱疲勞磨損等具有失效前期特征的零部件進行排查并做出預警[4]。能夠實時監測設備的運行狀態,提前知道風機潛在故障,并提前排除故障,減少業主單位的維修成本[5]。

本文闡述了油液檢測技術的主要檢測項目及對象,并且用分析案例說明現在油液監測技術在風機故障分析中的應用。油液檢測技術提升風機零件的使用壽命,并確保風機的順利運行[6]。

2 油液監測技術

齒輪運轉過程中,油液除了有潤滑作用外,還具有冷卻,液力傳動等作用,在設備運轉過程中發揮著重要的作用。通過油液監測技術分析再用潤滑劑的理化參數和其磨損顆粒情況,獲得潤滑劑性能變化及設備磨損信息,來評定設備磨損狀態。油液監測技術通常分為理化分析、污染度分析及磨損分析。

2.1 理化分析

2.1.1 外觀色度分析

當拿到油樣時首先進行外觀色度分析,目測觀察油品,是否澄清透明,是否有渾濁、乳化現象,觀察油樣中是否有沉淀物等。對油樣進行一個初步的判斷。國際采用ASTM D1500進行光學比色,比色圖如圖1所示,規定油品正常色度及新油的色度應該是ASTM色度1.0或2.0,如果油品出現氧化則油品顏色加深,通常為ASTM色度5.0或6.0。如果出現嚴重的氧化,則油樣的色度是ASTM色度8.0或D8.0。油品嚴重氧化生成的沉淀物附著在金屬表面,在溫度較高時轉化為漆膜瀝青質、半油質或炭青質。油品內部氧元素增多分子量增大,腐蝕性增強,從而使潤滑油潤滑性能下降。

圖1 ASTM色度表示圖

2.1.2 運動黏度

運動黏度是齒輪油的重要指標、同時也是流體抗流動性的重要指標。運動黏度在檢測過程中超標的主要原因為設備異常磨損產生剪切作用力、使用時間過長導致油品劣化,最終造成潤滑油膜變薄而進一步導致更嚴重的機械異常磨損,一般到運動黏度變化很大時說明此再用油品污染或者劣化嚴重了[7]。其實運動黏度的正常值就是其型號的±10%,超出這個范圍就說明潤滑油液不再適用。

在運行過程中黏度變化的材料內因有兩種:分子結構改變和油品污染。高溫熱裂解、黏度指數改進劑被剪切都會導致黏度降低;而氧化聚合、蒸發損失以及有不溶物出現都會導致黏度的增加。以上是分子結構變化導致黏度的增加和減小,在運行過程中油品的污染也會導致黏度的變化,例如低黏度的油液混入會使黏度下降,水分、空氣污染以及高黏度油液混入等都會使油液粘度升高。

當運動黏度較大時,雖然能夠負荷較大的壓力,能保持一定厚度的油膜且不存摩擦面擠出,但運動黏度較大不能為間隙很小的摩擦面起到潤滑作用。尤其是液壓油,運動黏度的大小對設備的工作狀態和性能都具有極大的影響。

2.1.3 泡沫特性

潤滑油氣泡的主要原因有:

(1)當黏度值越高時候,油品形成氣泡的趨勢將越大

(2)在設備的設計上存儲潤滑油的設備接觸空氣的幾率較大[8];

(3)油品受到水分灰塵污染時;

(4)當油品中的抗泡添加劑損耗時。

在油品監測過程中油品性能下降,及遭受污染后都會引起油品泡沫特性的下降,最終導致潤滑油的潤滑性能下降,設備構件之間發生異常磨損,導致機組出現故障,無法正常運行。

2.1.4 水分含量(質量分數)

水分以三種形式存在于潤滑油中,分別是溶解水、乳化水及游離水。水對油品來講是一種極具相關性的污染物,它的存在將會導致油品的黏度下降,造成機械設備的異常磨損;又因機械設備一般多為金屬制品,油中水分的增加還將對機械設備造成腐蝕;且水分的存在會使添加劑反應失效,產生的沉淀會堵塞油路,并且會造成油品發生乳化現象。

油中水分含量準確測試方法為卡爾費休法,較為先進的測試設備為庫倫法的微量水分測試儀。水分的上升會導致油品乳化、泥增多[9],油膜難以形成,設備磨損變得嚴重、添加劑失效等[7]。為了避免油品水分的超標,建議應將油品存儲在干燥陰涼處,并定期更換齒輪箱呼吸孔的干燥劑,從而避免油品的乳化以及機械設備產生異常磨損、銹蝕等情況[10]。

2.1.5 抗乳化性能

潤滑油的抗乳化性能是指油品遇水時油水分離性能較好,并且沒有發生油品乳化。在潤滑油的使用、保管和存儲過程中要避免乳化油受到污染,如雜質的混入,造成潤滑油乳化后,潤滑效果降低,將會破壞設備元件間的正常運轉,損壞設備,并且潤滑油將變得極易氧化,形成油泥。油泥主要在油箱底部及濾清器附近沉積,接而促使潤滑油老化及變質,影響潤滑效果。

2.1.6 油品氧化降解分析

油品氧化降解的原因有很多,見表1。

表1 油品氧化降解原因表

針對新油表征油的抗氧化性能,根據國標GB/T33540.3-2017《風力發電機組專用潤滑劑第3部分:變速箱齒輪油》規定在121℃測試齒輪油的抗氧化性,100℃運動粘度增長值不大于4%;同時沉淀增長值不大于0.1mL。針對運行中的齒輪油,比較運行中油和新油中的旋轉氧彈數據,并通過監控運行中油的殘余抗氧化壽命,根據監測數據及時更換油或者補充新油,保證設備正常運行[11]。

潤滑油的氧化過程十分的復雜,烴類中易于反應的自由基和氧結合,產生醛、酮、醇、酸中間產物,中間產物進一步氧化形成羥基酸和酯類化合物,最終導致分子量變大,分子結構更為復雜,易于產生膠質和沉淀[10,12]。潤滑油的氧化具有傾向性,一是最終生成炭青質;另一傾向是最終生成半油焦質。由上可見,當潤滑油被氧化后無論最終產物是水分子結構都會變大,內部氧元素增加,腐蝕性變大,從而使潤滑油的使用性能下降。

2.1.7 酸值

總酸值是指中和1g油品中酸所需的氫氧化鉀的毫克數。在設備運轉過程中油品會發生劣化會有氧化副產物產生,使酸值增加[11]。

酸值其實也是會減小的,在油品初期隨著添加劑的消耗,油品的酸值在檢測過程中也會發現比未使用的油品酸值小的情況[4]。

酸值不斷升高過程中油品的粘度也會隨之上升,這會導致潤滑油的潤滑性能下降,嚴重會喪失潤滑性能,設備異常磨損狀況增加;除此之外,油品酸值的增加對機械設備的腐蝕傾向增加,可進一步加快設備元件的磨損,導致系統運行故障。

根據酸值的變化其實可以推測油品是否發生氧化現象,產生的副產物會改變潤滑油的粘度,并且影響潤滑油的正常工作,影響機械設備的正常運行[12]。

2.2 污染度分析

除維修及制造過程中產生的污染顆粒外,由于風電機組的安裝位置一般選在風力資源豐富的沙漠、草原、戈壁或者沿海區域,風機易于被環境中的沙塵污染及加油時帶入的顆粒污染物,還有在用油過程中油品氧化生成的沉淀,這些都是油品的顆粒污染物。一般在用的風機齒輪油顆粒度等級到8比較困難。在新油的顆粒度檢測過程中找到合適的稀釋劑較為重要。

齒輪箱中齒輪間隙多為微米級別,當污染顆粒進入油中會損壞齒輪相接處的運動表面,在增加元件磨損的狀態下且會產生額外的熱量,加快油品的氧化。金屬磨損顆粒在油品氧化的過程中起到催化的作用。顆粒污染物還會因堵塞管路和過濾器引起設備局部過熱、拉傷等事故[5]。

2.3 磨損分析

2.3.1 鐵譜分析

鐵譜分析主要是觀察油中磨損顆粒的形態和大小,以及尺寸和數量,從而判斷設備磨損類型,發現設備潛在故障。磨粒大致可以分為:正常滑動磨損粒片狀磨粒、切削磨粒、嚴重滑動磨粒、疲勞剝離磨粒、球狀磨粒等10種類型[9]。當發現油樣中的顆粒是曲線,卷曲狀、弧狀、車屑狀,長條狀,或硬摩擦有銳邊,產生較大的切削磨損顆粒,長度為25~100μm,寬度為2~5μm;當兩個摩擦面之間存在一個硬的夾雜物時,產生較細小的切削磨損顆粒,長度為5~10μm,厚度約為0.25μm;當發現顆粒為球狀、層狀或疲勞剝落碎片則可以判斷為滾動疲勞磨損顆粒;當油樣中出現長軸為20μm以上,形狀影響因子大于5μm,小于30μm,并且表面有明顯的滑動條紋則可以大概判斷為嚴重的滑動磨損[5]。

2.3.2 光譜分析

雖然油是有機物但是其本身還是存在著多種金屬元素,這些金屬元素對油品的性能以及機械設備的性能影響較大。一般情況下,磨損顆粒尺寸在10μm范圍以下光譜儀均可檢測。通過光譜分析可判斷出故障來源以及故障水平。但是在光譜測試之前需提前了解摩擦設備的材料主要組成,明確添加劑的元素組成以及設備的工作環境,才能根據油品中元素分析的數據,對設備出現的故障進行推斷。通過光譜記住可以獲得磨損元素的成分及含量;添加劑元素及污染元素含量;磨損元素的變化率。可以通過以上信息磨粒可能產生的部位以及齒輪油油質變質程度及設備磨損的嚴重程度[13]。

某風機組在定期監測風電機組齒輪箱油液時,發現該齒輪箱油中鐵元素異常升高,同時添加劑元素磷降低。這引起了機組人員重視,并在做鐵譜分析后[13]發現油中磨損顆粒在10μm左右,據此數據判斷齒面大致有輕微點蝕,后用內窺鏡證實確有輕微點蝕。此案例可以說明油液監測技術不僅可以作為設備無損檢測的手段之一,也可提前避免故障發生,排除安全隱患。其實在監測磨損顆粒的過程中元素和PQ結合檢測分析數據也是很有意義的,當元素分析中鐵元素較高時,而PQ的數值卻不是很大,這說明磨損顆粒的大小小于10μm;當元素分析的結果很低,而PQ檢測又很高時,這說明磨損顆粒的大小大于10μm;當元素分析和PQ數據差不多時,說明磨損顆粒的大小大約在10μm。

在風機油液檢測過程中往往并不是一種檢測手段就能判斷風機潛在故障,需要結合設備運行情況,油液使用情況及多項檢測數據綜合分析。不能以偏概全,通過一次監測數據就對風機故障進行判斷。

3 案例分析

在風機運維檢查過程中,發現風機數據異常尤其油溫和驅動軸承溫度過高,齒輪箱油溫較高,見表2風機運轉過程中數據。

表2 風機運轉過程中數據

當檢查風機內部時,風機運維人員發現風機主齒輪箱中齒輪油長時間不消泡。泡沫長時間不消失原因有如下幾點:

(1)齒輪轉速較快,導致潤滑油劇烈攪動產生氣泡;(2)當油品被污染時;(3)齒輪箱油位過低或過高時;(4)抗泡劑消耗等。油樣密封寄送到實驗室

3.1 油樣的檢測分析

3.1.1 外觀檢測分析

1號、2號、新油均澄清透明無懸浮物。

3.1.2 油樣的酸值檢測分析

在檢測過程中發現油品的酸值變化,送檢新油酸值為1.0,油品的酸值變化根據比對送檢新油的元素進行分析,發現當抗磨添加劑元素P變少時,酸值下降,結合酸值及元素分析得出酸值的下降表明添加劑的消耗,當油品發生氧化現象油品的酸值才會增大。所以沒有發生明顯的氧化現象。見表3。

3.1.3 油樣的水分檢測分析

1號和2號及新油的水分都在痕跡內。說明泡沫長久不消有可能不是水分造成的,可能是其他的原因。見表4。

表3 油品酸值數據一覽表

表4 油品水份檢測數據一覽表

3.1.4 油樣的元素檢測分析

在元素分析過程中,發現:1號風機齒輪油,抗磨添加劑也是被消耗了,出現鋅元素,對比新油,新元素為磨損元素,Zn元素的出現,有可能來源于黃銅部件、氯丁橡膠密封件、油脂、冷卻系統泄漏、油添加劑,油品添加劑因為新油沒有檢測出來,所以應為磨損元素,并且出現Fe元素,可能來源于部件軸承、齒輪磨損。但是鐵元素數值小于70μg/g,建議持續關注元素的增長情況。在1號風機潤滑油中發現硅元素較少,一般硅元素除了是污染元素之外,還是抗泡劑的代表,硅元素明顯檢測不到,說明含量已經很小很小了,這也驗證了油品為什么氣泡后泡沫不快速不消失,因為抗泡劑的減少。后續和油品研發部門聯系確認此類型號油品中含有硅元素的有機抗泡添加劑。

2號風機齒輪油,抗磨添加劑也是被消耗了,出現Fe元素,可能來源于部件軸承、齒輪磨損。但是鐵元素數值小于70μg/g,建議持續關注元素的增長情況。在2號風機潤滑油中發現硅元素較少,一般硅元素除了是污染元素之外,還是抗泡劑的代表,硅元素減少,這也驗證了油品為什么氣泡后泡沫不快速消失,有可能是因為抗泡劑的減少。表5為元素分析數據一覽表。見表5。

表5 元素分析數據一覽表

3.2 油樣的泡沫分析

根據DL/T 1461-2015發電廠齒輪油運行及維護管理導則中對運行中齒輪油的質量及檢驗周期有做要求,DL/T 1461-2015針對泡沫特性做出規定見表6。

表6 油品泡沫特性檢測數據一覽表

3.3 油樣運動黏度分析

運動黏度的降低,因為兩個油樣都使用了一段時間,運動黏度降低的原因有:(1)溫度升高黏度降低;(2)氧化變質黏度降低;(3)剪切力的作用導致黏度降低;(4)使用時間長了,黏指劑分子鏈變短,黏度降低。根據DL/T 1461-2015規定要求運動黏度在 288~352mm2/s。 見表 7。

表7 運動黏度數據一覽表

綜上數據,雖然1號和2號風機齒輪油有磨損元素污染,但是造成泡沫長久不消的原因是,抗泡添加劑的減少,尤其是1號風機齒輪油,抗泡添加劑幾乎為零,見表8。說明這時候抗泡性能極差,會造成潤滑不良,這也是造成油溫高,軸承溫度高的原因之一。

表8 顆粒度數據一覽表

4 總結

油液分析可以及早發現設備正在發生或潛在的故障,有效避免事故的發生,從而降低風電力行業的成本及維修費用。通過對運行設備油品的分析檢測,可獲得油品性能指標的變化信息,結合各項監測數據,對數據進行綜合分析,進而推斷出設備的磨損狀態、故障類型以及故障水平,但檢測前需明確潤滑油本身信息、設備材質、設備運行狀態及設備所處的環境。油液監測的應用,為提升設備管理水平,保障設備的正常運行以及其他設備狀態監測提供了參考。在未來油液檢測技術也將會從宏觀數據轉向微觀數據。從小數據向大數據發展,在故障診斷中從人員分析到向智能分析發展。

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