chap油样分析技术

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油样分析光谱分析

油样分析光谱分析
▪ 传感器中有一高梯度磁场,用来截获磨损颗粒,由于磨 粒的沉淀具有按尺寸分布的特点,传感器中的有表面效 应的敏感元件可以定量测定沉淀的大、小磨粒的数量。
▪ 磨损分析仪把传感器传送的测量值与通过的油样体积进 行比较计算,测定出磨料浓度和大于5μm的微粒的读数 百分比。每次测量完毕系统通过冲洗敏感元件并重新开 始下一次自动循环测量过程。测量时间间隔取决于磨损 颗粒的密度,密度越高,测量间隔越短,循环越快,一 般测量间隔从30s到30min不等。
二.直读式铁谱仪
直读式铁谱仪的工作原理如图5-7所示。
图5-8 沉淀管内磨粒的排序情况 图5-7 直读式铁谱仪的工作原理 1-油样管;2-沉积管;3-磁铁;4-光 导纤维;5-光源;6-光电探头;7-信号调制 ;8-读出装置
X2直读式铁谱仪
三.旋转式铁谱仪
▪ 旋转式铁谱仪保留了 分析式铁谱仪可以分 析观察磨粒形貌、尺 寸大小、材质成分等 优点,同时又避免了 分析式铁谱仪制片时 间长、操作费用高、 谱片入口区磨粒堆集 严重、油样需高度稀 释、谱片上有大量污 染物和大颗粒被压碎 或不能通过的缺点。
光电直读光谱仪
三.原子吸收光谱技术
▪ 原子吸收光谱是根据气态
原子对辐射能的吸收程度
确定样品中分析物的浓度。
原子吸收光谱技术是将待
测元素的化合物(或溶液) 在高温下进行试样原子化 使其变为原子蒸汽。当锐 线光(单色光或称特征谱 线)源发射出一束光,穿 过一定厚度的原子蒸汽时, 光的一部分被原子蒸汽中
射到试样上。试样元素二次 录器及计算机
发射到分析晶体上,又被分
析晶体衍射到一个盖格探测
器,最终通过记录器及计数
器输出。分析晶体的平面可
以转动,以适应不同波长辐
射的

红外光谱快速鉴别食用油及油品掺假

红外光谱快速鉴别食用油及油品掺假

红外光谱快速鉴别食用油及油品掺假作者:暂无来源:《食品安全导刊》 2014年第4期赛默飞世尔科技分子光谱部供稿食用油是食品工业的重要基础原料,提供人体所需的热能和必需脂肪酸。

目前,市场销售的食用油主要有玉米油、芝麻油、大豆油、葵花籽油、花生油、橄榄油以及各种调和油。

其种类和营养价值不同,价格差异也很大。

一些不法商家通过向优质油品中添加低质廉价油以假乱真,谋取暴利。

掺假食用油不仅影响卫生品质和营养成分,而且严重危害人体健康。

为保护合法生产经营者和消费者的权益,进行食用油种类的鉴别和掺假分析十分重要。

常规的理化分析方法、气相色谱法、高效液相色谱法等样品处理复杂,分析速度慢,而且需要严格的实验室条件。

红外光谱凭借其操作简便、分析快速、无污染、无破坏等优点,可快速准确地分析食用油。

本文采用红外光谱法,并结合Thermo Fisher红外软件专利的QCheck高精度识别技术,就常见食用油的鉴别及橄榄油的掺假进行了研究。

实验方法仪器与样品本实验采用Nicolet iS10型傅里叶红外光谱仪,以及Nicolet Smart Multi-Bounce HATR多返水平衰减全反射进行检测。

样品为市售玉米油、芝麻油、葵花籽油、花生油和橄榄油。

测试方法设置分辨率为4cm-1,扫描32次,测试范围4000-650cm-1。

实验结果QCheck鉴别不同种类食用油图1为市售玉米油、芝麻油、葵花籽油、花生油和橄榄油的红外光谱图,谱图相似,传统方法难以区分。

而Ther moFisher红外软件中QCheck高精度识别功能,采用专利的高灵敏度算法,能精确辨认相近物质间的细微差别。

例如,采用传统算法,西班牙橄榄油、意大利橄榄油、芝麻油、玉米油和葵花籽油与希腊橄榄油红外谱图的相关系数都达到9 8%以上,难以区分(图2)。

选择QCheck高灵敏度算法,西班牙橄榄油、意大利橄榄油与希腊橄榄油红外谱图的相关系数依然保持在99%以上,芝麻油、玉米油和葵花籽油与希腊橄榄油红外谱图的相关系数分别为94%、90%和86%(图3),可以进行不同种类食用油的区分。

油样分析技术

油样分析技术

正常磨损颗粒
油样疲分劳析剥技术块
铜磨损颗粒
油样铁谱分析技术
1)旋转式铁谱仪的工作原理 利用磁力和பைடு நூலகம்心力的作用制作环行谱片。解决 了其它两种制片存在的问题: ① 先沉积磨屑对流道的堵塞; ② 分析式中微量泵对磨屑形貌的影响。
2)性能特点
① 操作简单,效率高;
② 制片成本低;
③ 精度高。
油样分析技术
油样铁谱分析技术 二、铁谱分析的一般程序 1.采样; 2.制谱; 3.观测与分析(定量、定性); 4.结论
磨屑形貌的识别是指利用有关的分析仪器对磨 屑的尺寸和形状进行进行分析,进而判别磨损的机 理。该项工作需要理论和实验研究作为基础。
油样分析技术
基本原理
四、油样分析的步骤 1. 步骤,主要包括: 1)取样 2)样品制备 3)获得数据 4)形成诊断结论
油样分析技术
基本原理
2. 取样说明 1)取样时机器的状态:运转或刚停机 2)取样点:回油管路或滤油器前或油标尺套管处,
性量

简指

易标

检检

测测

光铁磁 颗

谱 油
谱 油

粒 计

样样检 数

分 析
分 析

器 法
油样分析技术
基本原理
三、油样分析的信息含量 1.信息来源
1) 磨损的严重程度:由磨屑浓度和颗粒大小反映; 2) 磨损发生的机理:磨屑大小和形貌反映; 3) 磨损的部位:由磨屑成分反映。
2.磨屑的形貌识别
油样分析技术
油样铁谱分析技术
BY11-型 分析式铁谱仪系统
油样分析技术
油样铁谱分析技术

油样分析

油样分析
铁谱显微镜
二.直读式铁谱仪

直读式铁谱仪的工作原理如图5-7所示。
图5-8 沉淀管内磨粒的排序情况 图5-7 直读式铁谱仪的工作原理 1-油样管;2-沉积管;3-磁铁; 4-光导纤维;5-光源;6-光电探 头;7-信号调制;8-读出装置
X2直读式铁谱仪
三.旋转式铁谱仪
旋转式铁谱仪保留了 分析式铁谱仪可以分 析观察磨粒形貌、尺 寸大小、材质成分等 优点,同时又避免了 分析式铁谱仪制片时 间长、操作费用高、 谱片入口区磨粒堆集 严重、油样需高度稀 释、谱片上有大量污 染物和大颗粒被压碎 或不能通过的缺点。
光电直读光谱仪 PekinElmer原子吸收光谱仪
第三节 铁谱分析
油液铁谱分析技术利用高梯度强磁场的作用, 将油样中所含的机械磨损微粒有序地分离出来, 并借助不同的仪器对磨屑进行有关形状、大小、 成分、数量及粒度分布等方面的定性和定量观 测,从而判断机械设备的磨损状况,预测零部 件的寿命。铁谱技术的主要内容包括油液取样 技术、铁谱制谱技术、磨粒分析技术等。铁谱 分析技术中主要使用的仪器是铁谱仪,铁谱仪 根据对磨粒的分离、检测的方法不同,分为分 析式、直读式、旋转式、在线式等。
扫描电子显 显微镜比较 重量(或质 微镜技术 量)分析技 分析技术 术
图像分析技 滤器(网) 显微镜计数 术 堵塞技术 技术
报告数据:每mL(或l00mL)中 各种尺寸范围的颗粒数,测量 20世纪70年代生产的与显微镜 利用摄像机将滤膜上收集的颗 报告数据:大致的油液污染度 将过滤一定体积样液的滤膜 尺寸为颗粒的最大长度能观察 通过测量由于颗粒物对滤膜 配合的I. IMC图像分析仪,因 粒物或直接将液流中的颗粒物 等级 在光学显微镜下观察,对收 到颗粒的形貌,可大致判断颗 (网)堵塞而引起的流量或压 设备复杂而未能推广 转换为显示屏上的影像,并利 结构简单,体积小,操作方便, 集在滤膜上的颗粒物按给定 粒物的种类计数的准确性与操 差的变化,确定油液的污染度 今后用于在线颗粒分析仍有发 适用于现场油液污染度检测 作人员的经验和主观性有关; 用计算机进行图像分析 的尺寸范围计数(参照 展前景 测试时间长。用于一般实验室 ISO4407) 和现场油液分析

油样分析技术的实施步骤

油样分析技术的实施步骤

油样分析技术的实施步骤1. 引言油样分析技术是指通过对原油样品进行各种物化性质测试和化学组分分析,以了解原油的质量和组成,为石油勘探开发和炼油工艺提供依据。

本文将介绍油样分析技术的实施步骤,包括样品采集、样品制备、物理性质测试和化学组分分析。

2. 样品采集在进行油样分析前,首先需要采集原油样品。

样品采集应遵循以下步骤和注意事项:•选择代表性的采集点,应保证采样点符合实际油田条件。

•使用干净、预先清洗的采样容器,避免杂质的混入。

•采集采样点的初进油,避免采集过程中接触空气。

•在采样前应先取一些样品并丢弃,以排除管道内可能存在的杂质。

•避免样品受到阳光直射和高温的影响,可以使用保温袋进行保护。

3. 样品制备样品制备是为了将原油样品转化为适合进行物理性质测试和化学组分分析的形式。

样品制备的主要步骤包括:•沉淀:待采集到的原油样品需静置一段时间,以分离出沉淀物和水分。

•过滤:将沉淀后的原油样品通过滤纸或滤膜进行过滤,以去除残留的杂质和固体颗粒。

•干燥:将过滤后的原油样品放置在干燥器中,使其脱除水分和挥发性成分。

•混匀:将干燥后的样品进行充分混匀,以确保样品的均匀性。

4. 物理性质测试物理性质测试是评价原油质量和性能的重要手段,常用的物理性质测试包括密度测定、粘度测定、闪点测定等。

•密度测定:通过比重瓶或密度计等仪器,测定原油在特定温度下的密度值。

•粘度测定:可使用粘度计或流动性仪器,测定原油的粘度值,以评估其流动性。

•闪点测定:通过闭杯闪点仪或开杯闪点仪等仪器,测定原油在特定条件下的闪点。

5. 化学组分分析化学组分分析是了解原油中各种化学成分含量和比例的关键环节,常用的化学组分分析包括元素分析、馏分分析和成分分析等。

•元素分析:采用元素分析仪器,测定原油中各元素的含量,如碳、氢、氧、硫等。

•馏分分析:利用馏分仪器,对原油进行馏分,得到不同切割段的馏分产物,并测定其组成和性质。

•成分分析:通过气相色谱、液相色谱等仪器,对原油中各种化合物进行定性和定量分析。

【TPM设备管理】油液取样与油液分析方法简介

【TPM设备管理】油液取样与油液分析方法简介

油液在设备中的各个运动部位循环流动时,设备的运行状况会在油液中留下痕迹,并可能会改变油液的物质成分与化学性质。

于是,油液分析技术诞生了。

机械设备70%以上的故障与磨损有关,而油液分析所获得的参数能很好地判断设备的润滑磨损状态,所以,油液分析技术被广泛采用。

油液分析技术作为一种比较先进的设备维护技术,它的作用在于通过监测与分析油液中的这些物质成分和化学性质等来对设备当前的工作状况以及未来工作状况做出判断,可以在早期发觉磨损问题,从而为设备的预防性维护和定期检修提供正确而有效的依据。

一、油液分析的三方面一是油液本身的物理和化学性质的变化,了解油品的品质以决定可否继续使用。

当然,这种判断一般只适用于油槽体积很大的机器。

如果是油槽体积较小的机器通常应该依据设备供应商指定的期限进行定期换油。

但即使是较小的机器设备,进行油液分析仍然会有作用。

比如:如果多部同一型号的机器使用某一牌号的润滑油,定期检测与分析其中一部机器所使用的油液状况有助于判定油品的使用效率,并可以判断油品的品质优劣。

二是对油液中设备磨损颗粒的分布情况等进行分析,确定机器部件的运行状况、磨损状况,发现可能发生的故障隐患。

三是确定油液中是否存在一些不应有的物质,如果有物质分布判断设备是否存在泄漏、折损等问题。

二、油品取样注意事项获取有代表性油样是实施油液分析的前提,油样代表性差将直接导致分析数据有效性下降,造成故障虚报或漏报。

所谓代表性油样,是指油样中固体颗粒的浓度和大小分布、油液性质与它们在设备油液系统中一样。

要满足这一要求,必须从取样位置、取样频率、取样要求等几个方面严格控制取样过程。

1、取液位置主要取样位置应设置在磨损部件的下游至滤清器之前。

如果从油箱中取样,取样管吸口应处于油箱高度一半略下,同时避免触及油箱底部。

2、取液检测频率为了有意义地解释油样测试的数据,应将油品性质转变的趋势,保存一连续性的记录,令到突然或特出的变化,能清楚的显示出来。

oil concentration analysis -回复

oil concentration analysis -回复

oil concentration analysis -回复油浓度分析是一种常用的化学分析方法,广泛应用于环境监测、工业生产和食品安全等领域。

通过测定样品中油的含量,可以确定其对环境的污染程度,评估工业过程中的油漏失情况,以及检测食品中油脂污染的程度。

油浓度的测量方法多种多样,常见的有萃取法、色度法、红外光谱法和质谱法等。

这些方法各自有其优缺点和适用范围,在实际分析中需要根据具体情况进行选择。

萃取法是油浓度分析中最常用的方法之一。

其基本原理是将油与适当的溶剂相互溶解,然后通过萃取过程将两相分离。

溶剂可以是有机溶剂如己烷、苯或二硫化碳,也可以是水。

溶剂的选择要考虑到被测样品的性质和所需分析的油种类。

接下来,对溶剂中的油进行量的测定,可以使用重量法或体积法。

常见的测量方法包括蒸发法、重量差法、浓度差法等。

除了萃取法,色度法也是油浓度分析中常用的方法之一。

色度法利用油在特定波长下吸收光的特性来测量油的浓度。

常见的色度法包括紫外-可见光谱法和荧光光谱法。

在进行分析时,需要将被测物溶解于适当的溶剂中,制备出一系列浓度不同的标准溶液。

然后,通过测量标准溶液和待测物的吸光度或荧光强度,利用标准曲线确定待测物的浓度。

红外光谱法是一种非常便捷和高效的油浓度分析方法。

红外光谱法利用物质在不同波长下能量吸收的差异来确定其成分和浓度。

由于不同油具有不同的分子结构,它们在红外光谱上的吸收峰位置和峰强度也不同,因此可以利用这一特点进行快速而准确的测量。

红外光谱法常用于工业生产过程中的油漏失监测和环境污染监测。

质谱法是一种高灵敏度和高分辨率的油浓度分析方法。

质谱法利用化合物在质谱仪中的质荷比和相对丰度的差异来确定其成分和浓度。

在进行分析时,首先需要将油样品进行样品前处理,通常包括脱水、脱气、萃取和洗涤等步骤。

然后,将样品引入质谱仪进行分析,得到相应的质谱图。

通过与已知标准品对比,可以确定样品中油的浓度。

油浓度分析在环境、工业和食品安全等领域发挥着重要的作用。

石油行业中油田数据分析技术使用方法解析

石油行业中油田数据分析技术使用方法解析

石油行业中油田数据分析技术使用方法解析石油行业是世界上最重要的能源行业之一,而油田数据分析技术是该行业中的重要组成部分。

通过分析油田中的数据,石油公司能够更加准确地评估油田的潜力,优化生产过程,提高产量和效益。

本文将解析石油行业中油田数据分析技术的使用方法。

首先,油田数据的采集是数据分析的基础。

在油田中,各种传感器和监控设备被部署在关键位置,实时采集各种数据,如温度、压力、流量等。

这些数据将被传输到数据中心进行处理和分析。

对于数据的采集,石油行业使用传感器网络和远程监控技术,确保数据的准确性和实时性。

其次,油田数据的存储和管理是数据分析的关键。

由于油田数据的复杂性和巨大量,石油公司需要建立高效的数据存储和管理系统。

这些系统使用高性能计算和存储设备,能够处理海量数据,并提供快速的数据检索和查询功能。

此外,数据的安全性也是一个重要考虑因素,石油公司会采用加密技术和访问控制策略来保护数据的机密性和完整性。

然后,油田数据的分析是决策和优化的关键步骤。

通过对油田数据的分析,石油公司可以获取有价值的信息,如油藏的储量、开采效率、地质结构等。

基于这些信息,石油公司可以做出明智的决策,如确定开采战略、人员调配,以及资源配置等。

数据分析方法包括统计分析、机器学习和人工智能等,这些方法能够挖掘数据中的潜在关联和规律,并提供预测性和优化性的结果。

此外,油田数据分析技术还被广泛应用于故障诊断和预测维护。

油田设备的安全和可靠性对于石油生产至关重要,因此通过对油田数据的分析,可以实现设备的实时监测和异常检测。

通过监控设备的工作状态和性能指标,可以及时发现故障和问题,并进行维修和保养。

此外,通过对历史数据的分析,可以预测设备的寿命和维护周期,合理安排维护计划,减少生产停工和损失。

最后,油田数据分析技术也在环境保护和安全管理中发挥了重要作用。

随着环保意识的提高,石油公司越来越重视环境保护和安全管理。

通过对油田数据的分析,可以监测和评估环境影响,优化排放和处理过程,减少对环境的损害。

《油样分析技术》课件

《油样分析技术》课件

油样分析技术的未来展望
跨界融合与创新
未来油样分析技术的发展将更加注重跨界融合和创新。通过与不同领域的技术和知识进行 交叉融合,有望开发出更具创新性和实用性பைடு நூலகம்油样分析技术和设备。
数据分析与智能化决策
随着大数据和人工智能技术的不断发展,油样分析技术将更加注重数据挖掘和智能化决策 。通过对大量油样数据的深度分析和处理,能够为设备的故障预警和维护提供更加智能化 的决策支持。
油样的存储与运
存储容器
使用清洁、干燥、有盖的 容器进行存储,避免阳光 直射和高温环境。
存储环境
存储环境应保持阴凉、干 燥、通风良好,以防止油 样变质和污染。
运输要求
在运输过程中,应确保容 器密封良好,防止油样泄 漏和污染。
03
油样分析方法
化学分析法
总结词
基于化学反应和原理,对油样中的物质进行定性和定量分析。
目的
油样分析的目的是为了了解油品的性 质、组成和状态,为油品的加工、使 用和质量控制提供科学依据。
油样分析技术的发展历程
起步阶段
成熟阶段
早期的油样分析主要依靠简单的化学 和物理实验方法,如酸碱滴定、折光 率等。
现代的油样分析技术已经形成了较为 完善的体系,各种分析方法相互补充 ,能够全面、深入地了解油品的性质 、组成和状态。
选择具有代表性的油样采 集点,如发动机油底壳或 润滑油箱。
采集方法
使用清洁的采样器从容器 中采集油样,避免混入杂 质或气泡。
油样的处理流程
过滤
将采集的油样通过滤纸或滤网去除杂质和颗粒物 。
分层分离
对于含有水分和杂质的油样,进行离心分离或静 置分层,分离出水分和杂质。
稀释
对于高粘度或高浓度的油样,需要进行稀释处理 ,以便于后续分析。

基于光谱的食用植物油定性鉴别与定量分析

基于光谱的食用植物油定性鉴别与定量分析

基于光谱的食用植物油定性鉴别与定量分析一、概述食用植物油作为人们日常生活中不可或缺的重要食品,其品质与安全直接关系到消费者的健康。

随着市场上食用植物油品种的不断增多和掺杂造假现象的频发,对食用植物油进行快速、准确的鉴别与定量分析显得尤为重要。

基于光谱技术的食用植物油鉴别与定量分析方法逐渐受到广泛关注,该方法具有操作简便、快速准确、无需复杂预处理等优点,在食品安全领域具有广阔的应用前景。

光谱技术通过测量物质在不同波长下的光谱特性,可以获得其化学成分和结构信息,从而实现对物质的定性鉴别和定量分析。

在食用植物油鉴别方面,光谱技术可以通过分析不同种类植物油的光谱特征,建立相应的鉴别模型,实现对植物油种类的快速识别。

光谱技术还可以用于检测植物油中的掺杂物质,如地沟油、动物油脂等,为食品安全监管提供有力支持。

在定量分析方面,光谱技术可以通过建立光谱数据与植物油品质指标之间的数学模型,实现对植物油中脂肪酸含量、过氧化值、酸价等关键指标的快速测定。

这种方法不仅提高了分析效率,而且减少了化学试剂的使用,降低了对环境的污染。

基于光谱的食用植物油定性鉴别与定量分析方法具有诸多优势,对于保障食品安全、维护消费者健康具有重要意义。

本文将对光谱技术在食用植物油鉴别与定量分析中的应用进行详细介绍,并探讨其未来的发展趋势和潜在应用。

1. 食用植物油的重要性与市场需求食用植物油作为人们日常饮食中的重要组成部分,不仅为人体提供了必需的脂肪酸和能量,还在烹饪、烘焙等食品加工过程中发挥着关键作用。

随着人们生活水平的提高和健康意识的增强,对食用植物油的质量和安全性的要求也越来越高。

对食用植物油进行准确的定性和定量分析,对于保障人们的饮食安全和健康至关重要。

在市场需求方面,随着全球人口的增长和经济的发展,食用植物油的需求量逐年上升。

消费者对于食用植物油的品质、口感和营养价值的要求也在不断提高。

开发一种基于光谱技术的食用植物油定性和定量分析方法,能够快速、准确地检测食用植物油的质量和成分,满足市场需求,具有重要的现实意义和广阔的应用前景。

基于神经网络的多种油样分析技术融合诊断

基于神经网络的多种油样分析技术融合诊断

基于神经网络的多种油样分析技术融合诊断
由于近年来工业化进程的加快,油质分析技术受到了极大的重视。

传统的油样分析技术存在诸多缺陷,如设备故障、耗时长和误差大等,为了提高技术水平,减少检测的精度和总体的耗时,神经网络技术应运而生。

神经网络是一种新兴的技术,它通过对大量数据中的模式进行计算和分析,从而得到预测结果,这一技术可以有效捕捉和分析油样中比较复杂的模式特征,更好地提高鉴定的精度和准确性。

基于神经网络技术,开发出多种油样分析融合诊断技术,如机器视觉诊断技术、石油和天然气动态分析技术、物理参数测量技术等,可以有效检测油样的不同参数,如粘度、温度、含水等,从而使诊断结果准确地反应油样的实际情况。

此外,神经网络技术也可以更好、更快速地实现油样的分析诊断,并且技术简单、易于操作,能够有效增强人们对油样分析诊断的可信度和准确性,更好地提升诊断实验效率。

因此,神经网络技术在油样分析融合诊断技术上发挥了重要作用,它可以使检测、诊断更精准、更快速,更有效地鉴别和控制油样的质量,为工业发展做出重要贡献。

因此,进一步加
强对这类技术的研究和应用,将有助于更好地优化工业环境,实现更高精准的油样分析融合诊断技术,从而推动油质分析水平的进一步提高。

crude assay analysis -回复

crude assay analysis -回复

crude assay analysis -回复【原油分析分析】是石油行业中非常重要的过程之一。

通过对原油样本进行【粗炼分析】,石油公司可以获得许多关键信息,包括原油中各种组分的含量、物理性质以及潜在的用途等。

本文将一步一步回答【粗炼分析】的过程。

首先,进行【样品采集】。

为了进行【粗炼分析】,首先需要收集原油样本。

在采集样本时,应该确保样本具有代表性,通常会从一个输油管道或油田中选择一个代表性的地点进行采集。

使用专用设备,如采样容器和采样枪,来保证采集的样品符合要求。

接下来是【标准化】。

为了能够比较不同样品之间的结果,必须使用相同的测试标准进行粗炼分析。

这意味着必须选择适当的标准操作规程,确保准确性和可重复性。

例如,可以使用国际标准组织(ISO)或美国石油协会(API)的相关标准。

第三步是【样品准备】。

在进行粗炼分析之前,必须对样品进行准备,以确保获得准确的结果。

首先,将原油样品在恒温条件下加热至特定温度,以减少其粘度。

然后对样品进行过滤以去除其中的杂质和固体颗粒。

最后,通过离心等技术将样品分离为两个或多个组分,以便后续的分析。

然后是【密度测量】。

密度是原油样品的重要特性之一,可以用来确定其质量和体积。

常见的密度测量方法包括密度计和露点测量。

密度计用于测量在特定温度下单位体积原油的质量,而露点测量用于确定原油中沥青质开始析出的温度。

【闪点测量】是另一个重要的分析步骤。

闪点是指原油样品在特定条件下开始向周围环境发出易燃蒸气的温度。

通过闪点测量,可以评估原油潜在的火灾和爆炸风险,并确定采用何种安全措施。

接下来是【蒸馏】。

蒸馏是将原油样品从高温到低温逐步升华的过程。

这是分析原油的重要步骤,通过不同组分的沸点差异进行分离和定量。

蒸馏过程中会得到不同截留物的干馏范围,如汽油、煤油、柴油等。

【硫含量测量】在粗炼分析中也非常重要。

硫是原油中的常见杂质之一,具有环境和健康威胁。

使用不同的方法,如元素分析仪和色谱仪,可以测定原油中的硫含量,并根据结果确定是否需要进行硫减排。

浅谈机械故障诊断的油样分析技术(ppt 21页)

浅谈机械故障诊断的油样分析技术(ppt 21页)
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第四节 磁 塞 一、磁塞检测的基本原理
其基本原理是将磁塞安装在润滑系统中的管道 内,用以收集悬浮在润滑油中的铁磁性磨屑,然后用 肉眼对所收集到的磨屑大小、数量和形貌进行观测与 分析,以此推断机器零部件的磨损状态。
图5-16所示是磨损过程中磨屑尺寸随时间的发展 趋势图,说明了机器零部件在磨损过程中,磨屑的尺 寸分布随时间的增长而增大。
④采样周期应根据机器摩擦副的特性、机 器的使用情况以及用户对故障早期预报准确 度的要求而定。
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最后需提请注意的是,所采油样必须要有 完整的记录,包括采样日期、大修后的小时 数、换油后的小时数和上一次采样后的加油 量,以及其他有关机器工作的信息等内容。
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2.制谱 铁谱分析的关键步骤之一 稀释 加热 振荡 注入 清洗 固化 甩干
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磨损、疲劳和腐蚀是机械零件失效的 三种主要形式和原因,而其中磨损失效约 占80%左右。由于油样分析方法对磨损监 测的灵敏性和有效性,
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二、油样分析的信息含量
1.信息来源 通过油样分析,我们能取得如下几方面的信息: ①磨屑的浓度和颗粒大小反映了机器磨损的严重程度;
②磨屑的大小和形貌反映了磨屑产生的原因,即磨损 发生的机理;
第一节 油样分析概述
在机械设备中广泛存在着两类工作油:液 压油和润滑油。
通过对工作油液(脂)的合理采样,并进行 必要的分析处理后,就能取得关于该机械设 备各摩擦副的磨损状况:包括磨损部位、磨 损机理以及磨损程度等方面的信息,从而对 设备所处工况作出准确的判断。
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一、油样分析的含义
通过油样分析来了解机器的工作状态已有 很长的历史了。最初是通过油液的自身的理 化性能如粘度、闪点、酸值、水份和机械杂 质等参数的变化来判断机器的工作状态的。 这种方法为一种广泛采用的常规分析方法。

chap6_油样分析技术 [兼容模式]

chap6_油样分析技术 [兼容模式]

第6章 油样分析
6.2 油样的光谱分析技术
光谱分析原理 原子是由原子核和电子组成,每个电子都处在一定的能级上,具有一定 的能量,正常状态下,原子处在稳定状态,它的能量最低,这种状态称 基态。当物质受到外界能量(电能、热能或光能)的作用时,核外电子就 跃迁到高能级,处于高能态(激发态)电子是不稳定的,高能态原子可存 在的时间约 10-8秒,它从高能态跃迁到基态,或较低能态时,把多余的 能量以光的形式释放出来,原子能级跃迁图见下图
。试样元素二次发射到分析晶体上,又 被分析晶体衍射到一个盖格探测器,最 终通过记录器及计数器输出。分析晶体 的平面可以转动,以适应不同波长辐射 的衍射角度
X射线在伦琴管内产生,并照射到试样上
第6章 油样分析
6.3 润滑油的铁谱分析技术
铁谱分析技术(Ferrography)是20世纪70年代国际摩擦学领域出现的 一项新技术 铁谱技术已从最初的在发动机上的应用扩展到液压系统、齿轮蜗轮传动 箱、轴承等部件,广泛应用于冶金、矿山、机械、汽车、铁路、船舶、 煤炭、化工、建筑等行业 油液铁谱分析技术利用高梯度强磁场的作 用,将油样中所含的机械磨损微粒有序地 分离出来,并借助不同的仪器对磨屑进行 有关形状、大小、成分、数量及粒度分布 等方面的定性和定量观测,从而分析和判 断机器运动副表面的磨损类型、磨损程度 和磨损部位,预测零部件的寿命。
第6章 油样分析
6.1 概述
液压油和润滑油是机械设备广泛存在的两类工作油 机器运行时,在油液中携带着大量的设备运行状态的信息 特别是润滑油,在旋转机械中是必不可少的,各摩擦副的磨损碎屑都将 落入其中,并随之一起流回油箱。这样,通过对润滑油的采样和分析处 理,就能取得设备各摩擦副的磨损状况信息,从而对设备的工作状况作 出科学的判断和故障分析 光谱分析和铁谱分析是应用最为广泛的油样分析技术,同时也包括磁塞 技术

光谱油样分析监测技术中的神经网络预测方法

光谱油样分析监测技术中的神经网络预测方法

光谱油样分析监测技术中的神经网络预测方法
杨虞微;陈果
【期刊名称】《光谱学与光谱分析》
【年(卷),期】2005(025)008
【摘要】光谱油样分析是机械磨损状态监测与故障诊断的重要技术, 基于光谱数据的机械状态预测有利于发现机械系统的早期磨损故障. 由于神经网络对于非线性模型的辨识和非平稳信号的预测, 与传统预测模型相比具有明显的优势, 文章将神经网络预测方法运用于光谱分析, 提出了基于神经网络预测的光谱分析监测技术. 在预测模型中采用了三层BP网络模型, 针对神经网络的结构对于信号预测或模型辨识的精度具有影响很大的问题, 文章利用遗传算法, 对神经网络输入节点数、隐层节点数和网络收敛的均方误差(MSE)目标值进行了优化, 得到了最优的网络预测模型. 最后, 对某发动机实际的光谱分析数据进行了预测和分析, 并与传统ARMA模型的预测结果进行了比较, 结果充分表明了本方法的有效性和优越性.
【总页数】5页(P1339-1343)
【作者】杨虞微;陈果
【作者单位】南京航空航天大学民航学院,江苏,南京,210016;南京航空航天大学民航学院,江苏,南京,210016
【正文语种】中文
【中图分类】TH165.3;O329;F201
【相关文献】
1.基于神经网络的设备油样光谱分析 [J], 张庆年;熊军;萧汉梁
2.油样光谱分析在机械设备状态监测中的应用 [J], 包小铁;江鼎德
3.航空发动机油样光谱分析的PSO-LSSVM组合预测方法 [J], 李爱;陈果;侯民利
4.光谱油样分析数据的神经网络多变量预测技术 [J], 周伽;陈果
5.基于结构自适应径向基神经网络的油样光谱数据建模 [J], 杨虞微;陈果
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2015/6/26 Friday 机电设备故障诊断1液压油和润滑油是机械设备广泛存在的两类工作油机器运行时,在油液中携带着大量的设备运行状态的信息特别是润滑油,在旋转机械中是必不可少的,各摩擦副的磨损碎屑都将落入其中,并随之一起流回油箱。

这样,通过对润滑油的采样和分析处理,就能取得设备各摩擦副的磨损状况信息,从而对设备的工作状况作出科学的判断和故障分析光谱分析和铁谱分析是应用最为广泛的油样分析技术,同时也包括磁塞技术6.1 概述6.1 概述壳牌石油公司对机械故障作了分类统计:柴油机中,30%的故障是由于污染造成的,其中50%是由于磨损造成的。

对于齿轮来说,75%的故障是由于润滑不当、外来污染、腐蚀、轴承失效、维修不足和连续或短暂的超负荷运转造成的;其中51%的故障是与磨损有关,49%的故障是与过载有关。

对于滚动轴承来说,40%的故障是由于润滑不当造成的,其中有10%的故障是在轴承正常疲劳寿命期内发生的。

目前在工业发达的国家中,油液分析技术正在或已经成为机械设备状态监测及故障诊断的不可缺少的方法之一,占有重要的地位。

机械在运行过程中,其磨损产物(磨损微粒)都要进入润滑油中。

研究表明,磨损微粒带有许多有关零件磨损状况的信息。

不同材料制成的磨损零件,磨损微粒的化学成分也不相同。

6.1 概述不同磨损时期(磨合磨损期、正常磨损期、剧烈磨损期)的磨损微粒在尺寸、数量、分布等方面存在较明显的区别;不同磨损机理(磨料磨损、粘着磨损、疲劳磨损、腐蚀磨损等)作用下产生的磨损微粒,在形貌、大小等方面存在较显著的差别第6章油样分析6.1 概述通过对磨损微粒进行尺寸、浓度、形貌、分布和成分等参数的定性与定量分析,便可在不停机、不拆卸条件下诊断出机械设备的磨损状况(磨损部位、磨损机理、磨损程度等)。

油样分析的对象可以是新油也可以是在用油或用过的旧油,从现代诊断技术的观点出发则主要是对在用油的分析,其目的首先是判断油液本身是否合乎使用要求,预测出磨损的发展趋势,从而确定合理的换油时间,更重要的是通过油液带来的种种信息判断机器的工作状态是否正常。

油样分析工作步骤:采样、检测、诊断、预测和处理五个步骤油样必须具有代表性,能够反映当前机械的运行状态。

由于油液中的各种组分、磨损颗粒及污染杂质在整个系统的油液中的分布是不均匀的,它们以不连续的分散相存在,特别是润滑油中的磨损颗粒,它的浓度和尺寸分布是随机器的运行工况及其它多方面的影响而变化的,这就给取出具有代表性的油样带来了困难。

在机器的润滑系统中,最常用的两个取样点是润滑油油箱和回油管处,回油管取样比在油箱中取样有较大的优越性。

6.1 概述6.1 概述光谱分析是一种通过检测油液中的元素原子(离子或分子)在受外界能量激发条件下,以特定波长的光的形式释放出的能量强度,来确定油液中金属元素浓度。

根据油液中某种金属元素存在与否及其含量多少,推断出这些元素的磨损发生部位及其严重程度,进而判明机器相关摩擦副的磨损状况、油液中污染成分的来源及污染水平。

光谱分析检测磨屑的有效尺寸范围为0.1~10μm,但对于大于2μm的微粒,其检测效率就大为降低6.1 概述铁谱分析是利用经过稀释的油液通过一块具有高磁场梯度的玻璃片或玻璃管,将油液中所含的磨粒和碎屑,按其粒度大小有序地分离开来,经过光学显微镜观察和光密度计计数,可对磨屑的来源、产生的原因以及零件的磨损程度进行定性和定量分析。

但对非铁金属的磨损颗粒的检测效果欠佳,无法有效地监测有色金属摩擦副的磨损情况。

铁谱分析检测磨屑的有效尺寸范围为1~100μm,检测范围最为宽广6.1 概述磁塞检测法早于油样铁谱分析技术,是在飞机、轮船和其他工业部门中长期采用的一种检测方法其基本原理是将磁塞安装在润滑系统中的管道内,用以收集悬浮在润滑油中的铁磁性磨屑,然后用肉眼对所收集到的磨屑大小、数量和形貌进行观测与分析,以此推断机器零部件的磨损状态磁塞检查法适用于磨屑颗粒尺寸大于50μm的情形6.1 概述通过油样分析,可获取如下信息磨屑的浓度和颗粒大小放映了机器磨损的严重程度磨屑的大小和形状反映了磨屑产生的原因,及磨屑发生的机理磨屑的成分反映了磨屑产生的部位,亦即零件磨损的部位将以上三方面信息综合起来,即可对零件摩擦副的工作状态作出比较合乎实际的判断6.2 油样的光谱分析技术光谱分析原理原子是由原子核和电子组成,每个电子都处在一定的能级上,具有一定的能量,正常状态下,原子处在稳定状态,它的能量最低,这种状态称基态。

当物质受到外界能量(电能、热能或光能)的作用时,核外电子就跃迁到高能级,处于高能态(激发态)电子是不稳定的,激发态原子可存在的时间约10-8秒,它从高能态跃迁到基态,或较低能态时,把多余的能量以光的形式释放出来,原子能级跃迁图见下图因为每一种元素的基态是不相同的,激发态也是不一样的,所以发射的光子是不一致的,也就是波长不相同6.2 油样的光谱分析技术油样光谱分析的优点检出限低,灵敏度高。

火焰原子吸收法的检出限可达10-9级准确度高。

火焰原子吸收法测定中等和高含量元素的相对标准差可达1%,石墨炉原子吸收法的准确度一般约为3%~5%分析速度快。

例如用P—E5000型自动原子吸收光谱仪在35min 内能连续的测定50个试样中的6种元素试样用量小。

无火焰原子吸收光谱法分析仅需试样溶液5~100μL或5~100mg应用范围广。

可测定的元素达70多种,不仅可以测定金属元素,也可以用间接原子吸收法测定非金属和有机化合物仪器操作较简便多元素同时测定尚有困难,只有原子发射光谱可同时进行多元素测定有相当一些元素的测定灵敏度还不能令人满意对复杂试样,干扰还比较严重油样光谱分析的不足之处6.2 油样的光谱分析技术6.2 油样的光谱分析技术油液的光谱分析方法油液的光谱分析主要有:原子吸收光谱测定法原子发射光谱测定法X射线荧光光谱测定法油液的光谱分析方法油液的光谱分析主要有:原子吸收光谱测定法原子发射光谱测定法X射线荧光光谱测定法6.2 油样的光谱分析技术原子吸收光谱是根据气态原子对辐射能的吸收程度确定样品中分析物的浓度。

是基于原子对光的吸收现象工作原理:通过火焰、石墨炉等将待测元素在高温或是化学反应作用下变成原子蒸气,由光源灯辐射出待测元索的特征光,在通过待测元素的原子蒸气时发生光谱吸收透射光的强度与被测元素浓度成反比,通过分光器将其它发射线谱分离,检测系统测量特征谱线减弱后的光强度。

根据光吸收定律可求待测元素的含量和浓度。

6.2 油样的光谱分析技术油液的光谱分析方法油液的光谱分析主要有:原子吸收光谱测定法原子发射光谱测定法X射线荧光光谱测定法分析流程:光源(发射特征谱线)→原子化器(试样转化为原子蒸气)→分光系统(分离特征谱线)→检测系统(信号转换、放大)→显示(吸光度,根据吸光度可在标准谱中查出金属元素浓度)油液的光谱分析方法油液的光谱分析主要有:原子吸收光谱测定法原子发射光谱测定法X射线荧光光谱测定法6.2 油样的光谱分析技术原子吸收光谱法特点:1、灵敏度高,检出限低2、分析精度高,功能强3、选择性好4、操作简便,分析速度快5、适用范围广6、分析不同元素,必须使用不同元素灯7、对于复杂样品需要进行化学预处理PekinElmer原子吸收光谱仪油液的光谱分析方法油液的光谱分析主要有:原子吸收光谱测定法 原子发射光谱测定法X射线荧光光谱测定法6.2 油样的光谱分析技术根据待测物质的原子或离子受激发后所发射特征光谱的波长及其强度来测定物质中元素组成(定性)和含量(定量)的分析方法原子发射光谱分析仪器的主要作用是把不同波长的辐射按波长顺序进行空间排列,获得光谱。

在现代发射光谱分析中常用的光谱仪有棱镜摄谱仪、光栅摄谱仪和光电直读摄谱仪。

特点:可对多种元素进行定性和定量分析,有些仪器可同时测定20多种元素分析步骤:油液的光谱分析方法油液的光谱分析主要有:原子吸收光谱测定法原子发射光谱测定法X射线荧光光谱测定法6.2 油样的光谱分析技术利用能量足够高的X射线(或电子)照射试样,激发出来的光叫X射线荧光。

利用分光计分析X射线荧光光谱,鉴定样品的化学成分称为X 射线荧光分析当样品中元素的原子受到高能X射线(一次射线)照射时,即发射出具有一定特征的X射线谱(二次射线,亦称为X射线荧光),特征谱线的波长只与元素的原子序数有关,而与激发X射线的能量无关谱线的强度与元素含量的多少有关,所以测定谱线的波长,就可知道试样中包含有何种元素(定性分析),测定谱线的强度,就可知道该元素的含量(定量分析)油液的光谱分析方法油液的光谱分析主要有: 原子吸收光谱测定法原子发射光谱测定法X射线荧光光谱测定法6.2 油样的光谱分析技术根据分光方式的不同,X射线荧光分析可分为能量色散和波长色散两类射线荧光光谱仪的原理如图X 射线在伦琴管内产生,并照射到试样上。

试样元素二次发射到分析晶体上,又被分析晶体衍射到一个盖格探测器,最终通过记录器及计数器输出。

分析晶体的平面可以转动,以适应不同波长辐射的衍射角度6.3 润滑油的铁谱分析技术铁谱分析技术(Ferrography)是20世纪70年代国际摩擦学领域出现的一项新技术油液铁谱分析技术利用高梯度强磁场的作用,将油样中所含的机械磨损微粒有序地分离出来,并借助不同的仪器对磨屑进行有关形状、大小、成分、数量及粒度分布等方面的定性和定量观测,从而分析和判断机器运动副表面的磨损类型、磨损程度和磨损部位,预测零部件的寿命。

铁谱技术已从最初的在发动机上的应用扩展到液压系统、齿轮蜗轮传动箱、轴承等部件,广泛应用于冶金、矿山、机械、汽车、铁路、船舶、煤炭、化工、建筑等行业6.3 润滑油的铁谱分析技术铁谱技术分析的主要工作流程:磨粒的浓度和颗粒的大小,它们反映了机器磨损的严重程度磨粒的形貌,它反映了磨粒产生的原因和机理(如疲劳、剥落、腐蚀等)磨粒的成份,它反映了磨粒产生的部位,即发生磨损的零件取样及处理制备铁普片检测分析结论及报告测定的内容:6.3 润滑油的铁谱分析技术铁谱仪根据其工作方式的不同可分为: 分析式铁谱仪直读式铁谱仪旋转式铁谱仪在线式铁谱仪6.3 润滑油的铁谱分析技术铁谱仪根据其工作方式的不同可分为:分析式铁谱仪直读式铁谱仪旋转式铁谱仪在线式铁谱仪分析式铁谱仪一般是指包括制谱仪、光密度(铁谱片)读数器以及双色显微镜在内的成套测试系统。

BY11-FTP-X2型分析式铁谱仪系统6.3 润滑油的铁谱分析技术铁谱仪根据其工作方式的不同可分为:分析式铁谱仪直读式铁谱仪旋转式铁谱仪在线式铁谱仪工作原理制谱仪的基本组成:磁铁装置、微量泵、玻璃基片、特种胶管和支架等微量泵将油样从试管中抽出,并流出至玻璃基片上在玻璃基片下面有一高强度、高梯度的磁铁油样中的铁磁性颗粒随油样沿基片流动的过程中受重力、浮力以及磁力的综合作用而有规律地沉积在基片上由于磁力线与油液流动方向垂直,所以磨屑在基片上排列成与流动方向垂直的链状谱分析式铁谱仪的原理1-油样;2-微量泵;3-磁铁;4-铁谱片;5-废油6.3 润滑油的铁谱分析技术铁谱仪根据其工作方式的不同可分为:分析式铁谱仪 直读式铁谱仪 旋转式铁谱仪 在线式铁谱仪铁谱显微镜(Ferro scope)铁谱显微镜是分析式铁谱仪配套使用的专用分析仪器。

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