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主營產品: 油液監測系統,油料多元素分析儀,顆粒度分析儀,污染度分析儀,運動粘度計,鐵量儀,薊管式鐵譜儀,多功能磨粒分析儀,智能鋼廠油液監測系統,粘度計

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技術文章

油液監測主要目標

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  通過油液監測,期望達到以下效果:

一、設備故障提前預警,減少維修事故、維修人員和維修成本

  美國曾經做過統計,在設備故障發生前,提前發現異常,維修費用在1000元以下,而設備發生故障后維修,造成的損失在50000元以上。油液監測可以幫助用戶在故障發生初,甚至故障沒有發生的時候,發現問題,原本需要大修的設備,只需要換個零件就能解決。通過提前預警,可以:

  • 降低設備故障率(故障率=設備故障停機時間/設備運轉時間*100%)
  • 提高維修費用效率(維修費用效率=產品產量/維修費用*100%)
  • 降低設備故障率平均每臺設備年維修費用(平均每臺設備年維修費用=年維修費用/年投入使用設備總臺數)

  案例:某鋼廠自2015年9-2016年8月份對138個采樣點進行油液監測,由下圖可看出,受控部位設備故障率和故障時間逐漸減小趨勢,且變化幅度平穩。油品委外檢測費用節省538250元(每個油樣按325元計算),扣除自主檢測費用21530元,扣除設備折舊173000元(按10年使用壽命計算),*一項每年產生直接經濟效益343720元。

二、減少庫存資金

  因為缺乏相應技術手段,無法準確預估備品配件數量,只能憑經驗或者聽從廠家要求備用大批備品備件,因此在各大鋼廠的實際庫存中,能實現合理庫存量的少之又少。有些備件長期處于呆滯狀態、缺乏流動性、使用效能差,雖然以資產形式存在,但不能給企業帶來預期收益的經濟資源,資金占用大。另外一方面,又有一些配件,因為缺乏預見性尚未儲存或者儲存數量不足,當設備維修工作急需的時候,無法提供,影響了維修的進度。
  通過油液監測,可以統計企業設備整體健康狀態,合理規劃備品備件的儲存量,減少庫存壓力。
  案例:某鋼廠,通過油液監測結果,對備品配件進行分級管理,通過重要故障件A定額儲存、預計故障件B提前預存等措施,盤活庫存資金2000余萬元

三、合理安排大中修、定修項目的實施

  很多鋼廠設備的檢修主要是計劃預維修,按照設備不同的修理周期進行大修、中或定修,雖然相對于原來的“事故性維修”是一大進步,但由于檢修計劃的*靠經驗,所以存在計劃準確性不夠的缺陷,造成維修過剩或不足。這樣,不僅造成資源的浪費,還可能產生損壞性的維修,直接影響設備的壽命。
  油液監測可以幫助用戶,根據受控設備油液檢測結果,了解設備的具體狀態,及時掌握設備隱患以及劣化趨勢,來確定合適的修理時機及更合理的修理方法。
  設備管理的根本目標是不斷提高設備的可利用率,基于監測數據制定設備養護方案,不斷提高率。  
  案列:某煉鋼廠,全年大中修立項項目10個,包括轉爐、精煉回轉臺、連鑄回轉臺、鐵合金烘烤爐、天車、防塵水冷卻塔、防塵水沉淀池、轉爐氧槍軌道等,立項資金共計410萬元,通過油液監測等監測手段的實施,大中修項目節約40%資金。

四、優化換油周期,降低能耗,節約資源

  冶金行業潤滑條件復雜,與其他行業相比潤滑劑消耗量大。傳統潤滑方案中,設備制造商和油品供應商都會推薦油品牌號、制定換油周期。由于設備使用過程的不可預知因素的存在,通常推薦使用的油品牌號、換油周期等都會相對保守,大量的油品在狀態還十分良好的情況下被換掉了,而少數設備出現異常狀態時卻又不能及時得到處理。通過油液狀態監測,了解設備用油的實時情況,實現視情換油,不僅可以必免油品的浪費,節約費用,而且時間掌握了設備的潤滑狀態,保障設備安全可靠運行。

  案列:某鋼廠安裝了多臺立式減速機,主要潤滑磨損部件為齒輪箱,使用的是320#齒輪油,用油量在5000-8000 升,廠家規定換油周期為5000工時,每次換油成本很大。經過油液監測發現,使用5000工時,大部分的齒輪油指標沒有明顯的劣化。表1 是編號為AF-8301A 的減速機齒輪箱使用5000工時的舊油和新油的理化指標對比。由此看出,與新油相比,舊油僅僅是污染度等級上升2 級,金屬元素Fe 含量有所增高,但對齒輪油來說,污染度NAS 12 級,Fe 含量14.5ppm 都表明了十分正常的潤滑磨損狀態,根據油液結果,改企業將減速機齒輪箱的換油周期延長了1 倍。經過3 年多的實踐,用油量減少了50%,但減速機沒有一臺因為延長換油而出現問題。

表1 AF-8301A齒輪箱油新油與舊油參數對比

參數

新油

AF-8301A中的舊油

40℃粘度,里斯

317.24

308.79

水分,體積%

0

0

NAS清潔等級

10

12

ISO清潔等級

18/12

18/12

元素分析(Fe,ppm)

0

14.5

 

五、早期發現事故誘因,防止重特大事故發生

  在用油的狀態監測一方面通過對油品的理化分析判斷設備的潤滑狀態,發現早期的設備故障誘因,另一方面通過鐵譜磨粒分析和光譜元素分析,可以發現設備的早期磨損故障,通過磨損金屬元素含量的變化、對磨損顆粒的材質、形貌特征分析,判斷設備磨損的程度、可能磨損的部位。

  案列:某廠4 臺相同的空壓機(編號A, B, C, D),設備維護人員點檢時,發現C 機電機軸承潤滑油(Shell Trubo T32)顏色很黑,在更換油后十多天再次檢查,發現潤滑油的顏色已經*和換油前一樣黑。油液監測結果見表2。該油粘度、TAN、水分等各項理化指標無明顯異常,但顆粒計數NAS 和ISO 等級都很高,金屬元素Sn 和Cu 含量明顯偏高,鐵譜分析也在油中發現了較多的鋼、軸承合金異常磨損金屬顆粒(圖5),分析結果表明,軸承存在嚴重異常磨損,油中的金屬磨損顆粒導致油品顏色較深。用戶收到檢測報告后,立即對該軸承進行加密監測,追蹤記錄變化趨勢。同時安排備件軸承的采購,在軸承進一步惡化之前安排停機檢修。由于處理及時,其他部件沒有發現明顯的磨損,僅更換了電機軸承,避免了重大事故的發生。

 

表2 C機在用油檢測結果

參數

檢測結果

40℃粘度,里斯

34.48

總酸值(TAN)

0.07

水分,體積%

0.03

NAS清潔等級

14

ISO清潔等級

22/18

Fe,ppm

1.4

Cu

8.4

Pb

0.8

Sn

33

Cr

0

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