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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

2024
1-18

評估儀器狀況和污染的最直接手段包括那些？
油液中顆粒的分析，包括尺寸、數量和顆粒類型及其形態，可作為評估幾乎任何類型的儀器狀況和污染的最直接的手段。當機器異常磨損時，磨損顆粒的尺寸和數量均會增加。在柴油發動機中，當磨損表面應力由于負載和速度而變得過大時，就會產生較大的滑動磨損顆粒。斯派超公司特定的顆粒分析工具系統，以LaserNet-Fines(LNF)系列為標志，擴大了完整顆粒分析的范圍。該設備的分析工具箱能夠涵蓋到非常潔凈的油液分析應用，如100毫升油中只有單個顆粒的航空航天液壓系統，也可以擴展到1毫升油液中含百...
2024
1-11

壓差法顆粒計數法工作原理
FPQ具有約30,000個直徑為4um的孔的聚碳酸酯過濾器的注射器以恒定流速驅動3ml油液樣品。根據測量的相對于大氣壓的穿過濾膜的壓降，用于量化大于4um的每毫升高達百萬的顆粒的數量。相對于常規孔堵塞儀器，這一設備主要是通過改進濾膜設計來實現的。這種新的正在申請zhuanli的雙動態設計將測量范圍提高了顆粒飽和率以上(x50).分析完成后，過濾的油液從FPQ傳遞到XRF設備。由于存在顆粒交換現象，FPQ和XRF在校準方面密切相關。FPQ和XRF儀器使用一系列特殊的規則和校準，...
2024
1-11

壓差技術與X射線熒光技術相結合，可分析機器故障的根本原因
斯派超的這種分析系統，將機器故障的根本原因分析是通過將兩步分析過程結合改進在一起實現的，其包括:壓差技術與XRF技術。這個相對快速的系統可以篩選具有高顆粒計數的樣品，并對所得樣品過濾器進行完整的13元素XRF分析。改進的孔阻塞技術被稱為“壓差法顆粒計數法”或FPQ。FPQ具有約30,000個直徑為4um的孔的聚碳酸酯過濾器的注射器以恒定流速驅動3ml油液樣品。根據測量的相對于大氣壓的穿過濾膜的壓降，用于量化大于4um的每毫升高達百萬的顆粒的數量。相對于常規孔堵塞儀器，這一設備...
2024
1-9

燃油嗅探儀還是有許多功能所在的
燃油泄漏是一種常見的安全隱患，可能導致火災、爆炸和環境污染等嚴重后果。燃油嗅探儀是一種有效的工具，可用于及早發現和定位燃油泄漏，以便采取及時的措施。燃油嗅探儀基于氣體傳感技術，通過檢測燃油揮發物的濃度來判斷是否存在泄漏。它通常由傳感器、信號處理器和報警系統組成。傳感器可以選擇性地感知燃油揮發物，信號處理器將傳感器的信號轉換為可讀的數據，而報警系統則發出警報以提醒操作人員。燃油嗅探儀的一些功能：1、泄漏檢測：燃油嗅探儀主要功能之一是檢測燃油系統中的泄漏。它可以感知燃油揮發物的濃...
2024
1-5

斯派超是如何通過X射線熒光技術進行元素檢測的
磨損顆粒的元素識別一般使用旋轉圓盤電極(RDE)或電感耦合等離子體(ICP)的原子發射光譜法進行。然而這兩種技術不能夠檢測出大顆粒。因此人們已經開發了其他輔助技術來幫助增加原子發射的大顆粒檢測能力。這些技術包括RotrodeFilterSpectroscopy(RFS)和酸解。這些輔助技術需要耗費大量時間并需要制備大量的特殊的樣品，并且在酸解時需使用危險化學品.XRF也是原子發射光譜，主要用于合金材料元素分析。在潤滑油檢測中，主要用于S、P、Cl等鹵族元素的檢測，受基質效應和...
2024
1-5

鐵譜分析是識別磨損模式和機械故障根本原因的強大技術
鐵譜分析技術與濾膜鐵譜分析技術鐵譜分析是識別磨損模式和機械故障根本原因的強大技術。鐵譜分析是一個深入的、結論性的測試，因為它使用熱處理技術和偏振光技術可以識別金屬的不同類型、顆粒顏色、表面和形態，并可判斷磨損產生原因和機理。鐵譜根據譜片制備，可分為濾膜鐵譜和分析鐵譜。進行鐵譜分析的最大缺點是它既耗時又需要依賴專業人士來進行分析。這種技能只有工作多年分析了大量鐵譜圖的專業技術人員才具有。鐵譜技術需要與其他更快的篩選技術相結合才能獲得成功。單獨使用鐵譜技術檢測常規樣品并不可靠和實...
2023
12-29

現有機器故障測試技術分析
顆粒計數能夠較好地預估磨損情況的嚴重性，并且很容易檢測出顆粒從小到大的轉變趨勢。顆粒計數通常使用以下技術:光阻法、直接成像或孔阻塞柱塞法等技術。1，關于光阻技術光阻技術，受到重合效應(顆粒重疊)和煙炱顆粒的干擾。因此，該方法僅適用于分析在污染控制工業中與機器內部接觸較少的清潔半透明油液2，關于直接成像直接成像技術，通過使用CCD傳感器處理更大面積上的顆粒來計算重合效應。樣品通過脈沖激光二極管照射，可以將稀釋前樣品的光通量提高到約2%，并克服樣品中煙炱顆粒的影響。3，孔阻塞柱塞...
2023
12-26

顆粒技術和元素識別分別回答的是油液分析中的什么問題
顆粒計數和元素識別所回答的是油液分析中最重要的兩個問題:“有多少?”和“從哪來?”。這兩個指標是任何機器狀態監控程序中都最為關鍵的測量值。對于當前的技術，通常使用SEM/EDX，XRF和一些鐵譜儀對設備故障進行溯源分析，而顆粒計數只是這之前的預篩查。這些溯源分析技術被證實往往是昂貴、費時和費力的。若使用其他只對小顆粒敏感的常規技術進行元素分析，又無法提供關于設備從正常狀態到異常磨損狀態轉變的最佳監測方案。也就無法通過分析機器潤滑部件產生的磨損顆粒的數量、尺寸和元素組成來對機器...
2023
12-22

光電直讀光譜儀工作原理
在光譜油液分析的早期，油液是在旋轉石墨盤電極和石墨棒電極之間被點燃或“燃燒”的。將樣品放置在樣品蓋中，將圓盤部分浸入油樣品中，圓盤隨著燃燒過程而不斷旋轉。這一分析需要使用約2ml或3ml樣品，具體用量取決于所使用的樣品蓋容積。每個樣品需要一個新的盤電極和一個新磨尖的棒電極，以避免樣品夾帶對分析結果引起干擾。這種方法稱為旋轉圓盤電極(RDE)光發射光譜(OES)，或二者的組合，RDE-OES。或者其被稱為RDE-AES，其代表旋轉圓盤電極原子發射光譜法。在光學系統中，來自等離子...
2023
12-21

人工智能油液監測實驗室能夠對收集到的數據進行深度分析
隨著工業設備的復雜性和精密度的不斷提升，對設備潤滑管理的要求也日益嚴格。人工智能油液監測實驗室是利用人工智能技術，對設備潤滑油進行實時、在線監測，以實現設備潤滑的智能化、精細化管理。一、特點實時監測：能夠對設備潤滑油進行實時、在線監測，及時發現潤滑油中的異常情況，如污染、氧化等，從而有效預防設備故障。數據分析：能夠對收集到的數據進行深度分析，提供有關設備潤滑狀況的全面報告，為設備維護和更換潤滑油提供科學依據。預測性維護：通過人工智能技術，實驗室能夠預測設備的潤滑需求，從而提前...

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