铁谱分析技术在商业化实验室油液监测活动中的作用

铁谱分析技术在商业化实验室油液监测活动中的作用，2004年，福州齐开生（上海润凯油监测有限公司200135）摘要通过油液分析对特定摩擦学系统的润滑和磨损状态进行合理评估，是油液监测活动的核心内容。本文简要介绍了商业化油液分析实验室状态监测活动的特点，通过具体案例重点介绍了铁谱分析技术在设备磨损状态监测中的独特作用。1前言油液分析商业实验室的日常任务包括油液检测与油液监测两种类型。二者的根本区别在于，前者着眼于油液本身，而后者的服务对象则是以油液为润滑或工作介质的摩擦学系统；前者重在提供准确的测试数据，后者则要针对特定的摩擦学系统，合理选择和进行有关油液分析项目，并在此基础上对其润滑和磨损状态进行评估。然而，要实现对某一特定设备润滑和磨损状态的评估，首先需要建立有关油液分析参数及信息与相应摩擦学系统状态之间的关系，而这种关系的建立，一般来说，一方面要求对有关摩擦学系统的结构和边界条件具有足够的了解，同时需要在及时获取设备故障和维修信息的基础上对大量的油液检测数据进行统计分析以建立有效的监测模型。但作为商业化的油液分析实验室，面临的客户五花八门，既有相对稳定的老客户，又有零散客户和新客户，而不同客户的要求和所能提供的信息也千差万别；监测对象更是种类繁多，既有高、中、低速不同类型、不同功率范围、不同用途、不同制造商生产的柴油机和各种型号的汽油机，也有各种液压设备、工程机械、压缩机和传动装置等。面对如此众多且各具特色的客户和服务对象，如何建立油液分析结果与设备状态之间的关系，怎样才能有效开展油液监测工作，实在是一个非常值得认真探讨的问题。一般来说，通过油液分析进行机械设备状态监测，首先需要根据设备的特点和监测目的制定合理的监测计划，包括选择测试项目和方法、确定取样方法和周期等；然后根据监测计划按周期连续取样、测试，并根据对测试结果的分析对设备状态做出评价和提出维修（保养）建议；而有关设备维修和运行情况的及时反馈对于修正下一步的判断至关重要，是整个监测计划的重要一环。但由于油液监测技术在我国起步较晚，加上管理体制等方面的原因，目前国内对油液监测技术及其价值的认识远没有达到普及的程度，故在油液监测商业化服务活动中，经常还会遇到由于发现问题而送检的零散油样，而且这种情况下用户又特别需要得到及时帮助，这就对我们的分析和诊断工作提出了严峻的挑战。从油液监测的目的来说，不外乎润滑状态和磨损状态或二者兼顾。事实上，润滑状态和磨损状态两者是密不可分的，良好的润滑状态自然有利于减少磨损，而异常磨损，不管是什么原因，当发展到一定程度时，必然会反过来促进油品的劣化。但从问题的本质出发，对多数设备而言，对磨损状态的关注具有终极性。而这也正是单纯针对磨损状态的日常油液监测计划具有可行性和合理性的根本原因，大量利用光谱或光谱加铁谱等磨粒分析的手段实现磨损状态有效监测的报道充分说明了这一点[1-7]。但由于测试手段本身的局限性，仅利用光谱分析进行磨损监测一般要求有相对较高的取样密度，因为其实现磨损状态监测的原理主要是基于数据的统计分析。而对于取样间隔相对较长，在设备寿命周期内油样数量很少，甚至是非连续采集的油样来说，仅利用光谱，或甚至加上直读铁谱等测试手段，如果没有此前基于大量统计数据建立的界限值作参照，实际上是不可能真正实现磨损状态监测的。故对于相对孤立的零散油样来说，尽管设备的润滑状态在很大程度上可根据油品的物理及化学指标相对新油的变化进行评估，设备磨损状态的判断却没那么简单。在商业化油液监测活动中，上述情况绝非偶然；甚至对于已建立了长期合作关系的用户来说，在监测计划执行初期，也会面临同样的问题。这种情况下，分析铁谱等能够对磨粒进行直观分析的手段往往能够发挥至关重要的作用。2铁谱分析在磨损状态监测中的应用实例铁谱分析是利用高梯度磁场将润滑油中所含磨损颗粒及其他微粒从液相中分离出来，并通过对各种微粒的形态、大小、成分、数量和粒度分布等特性的定性观察和定量测量，分析并获取有关摩擦副和润滑系统磨损和工作状态的重要信息的一项摩擦学应用技术。关于铁谱分析与光谱分析两种技术之间在磨粒分析方面的差异和互补性，笔者在文献[1,2,4]中曾有论述。商业化油液分析来自不同领域的广泛案例为这一问题的讨论提供了更为生动而对比强烈的素材。案例一：某大型工程机械齿轮传动装置。油样理化分析指标正常，光谱分析结果如表１所示。表１光谱分析结果主要磨损及污染元素FeCuPbAlCrNiMoSi测定值（mg/kg）130.32.03.00.00.21.69.7对于大型工程机械来说，以上各磨损金属元素的浓度很低，由此很容易得出磨损正常的判断。然而铁谱分析发现，油中存在较多的严重滑动磨粒、疲劳剥落颗粒和球形磨粒等异常磨损颗粒，见图1－图2。据此我们得出设备存在异常磨损的结论。在此后设备检修时，现场实地观察发现，齿轮表面出现大量剥蚀坑，尺寸大者达1厘米以上。根据异常磨损部位和性质的分析以及用户和技术讨论会上有关专家提供的情况可以确认，设备发生异常磨损的主要原因是由材料强度相对不足引起的块状疲劳剥落。图1200X粘着磨粒、疲劳磨粒、球形磨粒等图2200X严重滑动磨粒等案例二：某化工厂压缩机曲轴箱，换油一周后采样。光谱结果如表2所示。表2光谱分析结果主要磨损及污染元素FeCuPbAlCrNiSnSi测定值（mg/kg）1.10.92.50.00.00.30.71.8主要磨损及污染元素FeCuPbAlCrNiSnSi测定值（mg/kg）1.10.92.50.00.00.30.71.8光谱分析结果与新油接近，但铁谱分析却发现少量尺寸较大的铁质厚片状磨粒和个别切削状磨粒，如图3所示。分析报告建议加密取样。图3200X大尺寸铁磁性磨粒集中区图4200X正常磨粒、剥落颗粒、切削磨粒等图5200X正常磨粒、切削磨粒等图6500X疲劳、正常磨粒等（谱片入口区）用户在收到报告后采取了换油措施，运行一周后再次采样送检。光谱分析结果如表3。与表2相比，铁、铜等主要磨损金属浓度有所增加，但绝对值都很小。表3光谱分析结果主要磨损及污染元素FeCuPbAlCrNiSnSi测定值（mg/kg）4.82.02.40.90.40.00.02.9铁谱分析可见，最大磨粒尺寸较上次油样有所减小，但铁磁性磨粒总体数量增加，特别值得注意的是，切削磨粒数量明显增加，如图4-图5。据此认为设备存在异常磨损。赴现场实地了解情况并与有关设备管理人员讨论后判断，本案发生的异常磨损系由此前拆修（上述第一次换油时）导入的硬质污染颗粒所致。案例三：汽车发动机，运行里程30000公里，油品使用里程15000公里。油品已明显变质稠化。光谱分析结果如表4。表4光谱分析结果主要磨损及污染元素FeCuPbAlCrNiMoSnSi测定值（mg/kg）41012110003.30.98.00.8276.1表中铁、铜含量明显偏高，（铅为添加剂），根据发动机监测的一般经验很容易得出机器磨损异常的结论。而铁谱分析却表明油中只有少量正常磨粒及个别疲劳磨粒，见图6。据此可排除机器已经发生严重异常磨损的可能。用户介绍的发动机拆检情况证实了我们的判断。案例四：发动机，光谱分析结果如表5。表5光谱分析结果主要磨损及污染元素FeCuPbAlCrNiMoSnSi测定值（mg/kg）10544285.13.21.60.00.07.6同为发动机，本例中的铁、铜浓度明显低于上例。但铁谱分析却发现油中存在大量铁磁性磨粒和铜合金磨粒,其中包括较多以铜合金为主的粘着磨粒，以及较多的腐蚀磨粒等，见图7-图8。据此判断发动机发生了较严重的异常磨损，建议检查。经与用户电话联系证实，拆检表明发动机轴瓦已经严重损坏。图7500X铜合金粘着磨粒和正常磨粒等图8500X铜合金磨粒及腐蚀磨粒及等3讨论在案例一、二中发生的异常磨损分别以疲劳剥落和切削磨损为主。由于这两种异常磨损形式并不以正常磨损的明显增加为前导，即使是连续密集采样，仅利用光谱分析也难以实现故障早期预报。而案例四中发生的严重磨损，如果此前利用光谱分析进行连续跟踪监测的话，应该能在较早阶段发现异常。这里要特别指出的是案例一、三中光谱和铁谱分析结果的巨大反差。这种反差综合反映了不同磨损机理和光谱、铁谱两种不同测试方法的差异。反差如此之大，以至于如果对不同磨损机理和光谱、铁谱测试的特点缺乏深刻认识的话，甚至会对有关检测结果产生怀疑。为了对不同测试方法之间的差异有一个更全面的认识，表6给出了针对来自同一家用户多个齿轮箱油样几种不同测试方法所得结果的统计分析数据。统计结果显示，光谱数据与其他测试数据几乎都不相关，污染度级别与直读铁谱数据和PQL数值之间弱相关，而直读铁谱数据和PQL数值之间却有较高的相关性。表6直读铁谱数据与PQL读数、光谱分析铁浓度及污染度级别相关分析（37组数据）ClassDlDsDl+DsPQLPMPofFeClass1Dl0.5557791Ds0.5584180.9835981Dl+Ds0.5599380.9982500.9922151PQL0.4664530.8251030.8214030.8287501PMPofFe0.137477-0.018280-0.000418-0.016363-0.0313091虽然上述统计结果与所取样本的特性有关，并不具有普适性，但无疑却在一定程度上反映了齿轮类摩擦副的磨损特点及各种测试方法在测试原理上的差别。结合案例一，不难理解，对于齿轮类或包括齿轮类重要摩擦副的设备，仅利用光谱分析进行磨损状态监测是不合理的；作为磨损趋势跟踪监测手段，直读铁谱或PQ等测试方法是较好的选择或补充。而要对各种设备当前的磨损状态进行可靠的分析和评估，分析铁谱等能对磨粒进行直观分析的手段几乎是不可或缺的。前面主要介绍了铁谱技术在磨损状态监测中的作用，其实，对于油液中污染颗粒及油品变质产物的分析，分析铁谱也可发挥重要作用；而铁谱技术在摩擦磨损研究方面独特的应用价值更是早已得到广泛重视[1-2,8-9]。但限于篇幅和本文的主题，这里不再赘述。4结语由于分析铁谱是根据磨粒的直观分析对摩擦副的磨损性质和严重程度做出判断的，故有别于光谱和直读铁谱等数值性测试技术，其对历史统计数据的依赖性并不强。只要油样有较好的代表性，同时对监测对象有足够的了解，利用分析铁谱往往能通过单个油样的分析对有关设备的磨损状态进行比较准确的判断，故有所谓一锤定音之说[9]，而这一点对于面对众多零散用户的商业实验室来说尤其可贵。但由于分析铁谱实验难度较大，产出率较低，且为非定量分析，对分析人员的主观判断和经验依赖性强，作为常规监测手段并不适宜。而由分析铁谱衍生出来的直读铁谱，由于其对较大尺寸的铁磁性颗粒也非常敏感，可有效弥补光谱分析的不足而作为日常磨损监测的手段。分析铁谱技术的核心在于磨粒分析和在此基础上对磨损状态的判断。而之前的磨粒获取和分离，从对象和方法上均可扩展，从而拓宽这一技术的外延和应用范围；从磨粒分析本身来说，除光学显微镜外，各种材料分析手段，如电镜、能谱等的应用有利于提高铁谱分析的水平和准确性；至于磨粒特征的提取和统计分析及其与磨损机理和性质的关系，则有赖于业界在理论与实践相结合的基础上，进行更为广泛和深入的研究。铁谱技术是一门新兴的摩擦学应用技术，随着有关研究的逐步深入及其应用范围的不断扩大，相信其应用价值也将进一步显现。参考文献[1]齐开生等，“油料光谱、铁谱分析技术在车用柴油机磨损研究方面的应用”，山西省内燃机学术会议论文，1995.11，太原；《山西汽车》1996年第二期，P25～28。[2]齐开生等，“油料光谱、铁谱分析技术在大功率柴油机摩擦磨损研究方面的应用”，全国内燃机学会大功率柴油机分会第四届学术年会论文集，1996.10，上海，P179～181。[3]QiKaisheng,“Applicationofoilspectrometricanalysistoconditionmonitoringofvehicledieselengines”,Proc.ofConditionMonitoring'97,March1997,Xi’an