Kỹ thuật thống kê để đơn giản hóa dữ liệu phân tích dầu nhớt Trong phân tích dầu nhớt, chúng ta thường phải diễn giải sự thay đổi của một tham số này so với sự thay đổi của một tham số khác để đưa ra kết luận hợp lệ. Ý nghĩa. Ví dụ, sự gia tăng độ mòn kết hợp với sự sụt giảm tương ứng của kẽm có thể cho chúng ta biết rằng độ mòn đang tăng lên do mất lớp bảo vệ phụ gia chống mài mòn.
“Đọc thêm giữa các vạch” bằng cách sử dụng dữ liệu phân tích độ nhớt, số axit (AN) và tia hồng ngoại có thể cho chúng ta biết liệu khả năng chống mài mòn giảm có phải là kết quả của việc bổ sung sai dầu nhớt hoặc cạn kiệt phụ gia, v.v. hay không.
Thật không may, trong khi các thông số này đều quan trọng đối với phân tích của chúng tôi, chúng sử dụng nhiều đơn vị khác nhau và mỗi đơn vị có mức độ biến đổi ngẫu nhiên riêng (tính dễ vỡ của dữ liệu).
Điều đó gây khó khăn cho việc lập biểu đồ giá trị theo thời gian trên một biểu đồ chung. Ngoài ra, logic cảnh báo khác nhau được áp dụng cho các thông số khác nhau. Một cách để giải quyết vấn đề này là tạo ra các xu hướng xếp hạng phần trăm có nguồn gốc thống kê thay vì các giá trị thông số thực tế.
Hình 1
Những lợi ích
Kỹ thuật đơn giản này mang lại những lợi ích sau cho nhà phân tích dầu nhớt:
- Tất cả các tham số có thể được xem xét trên một biểu đồ xu hướng chung bằng cách sử dụng các đơn vị chung (tỷ lệ phần trăm). Điều này giúp bạn dễ dàng xem những gì đang tăng và những gì đang đi xuống cùng một lúc, tạo điều kiện thuận lợi cho việc đọc giữa các dòng. Trong hình 1, rõ ràng là độ nhớt đang giảm trong khi số lượng hạt và sắt tăng lên đáng kể, cho thấy rằng có thể đã thêm dầu nhớt sai vào máy và điều đó đã gây ra tỷ lệ mài mòn cao.
- Các báo động chung có thể được đặt cho tất cả các thông số và hiển thị trên một đồ thị chung. Ví dụ, một độ lệch chuẩn có thể đại diện cho một sự thận trọng, trong khi hai độ lệch có thể chỉ ra một tình huống tồi tệ (Bảng 1).
- Hiệu ứng nhiễu của biến thể thông thường là giai thừa vì các phép tính phần trăm của mỗi tham số dựa trên độ lệch chuẩn của chính nó.
- Tỷ lệ phần trăm có thể được hiểu bởi bất kỳ ai, kể cả quản lý. Số lượng các hạt, mg KOH / g dầu nhớt, v.v. không quá rõ ràng đối với người quan sát chưa qua đào tạo.
- Các thông số phân tích không chứa dầu nhớt khác nhau, từ yếm rung đến chiều dài váy có thể dễ dàng được đưa vào đồ thị và do đó, được đưa vào các quy trình phân tích và quyết định.
- Kỹ thuật này nhanh chóng và dễ dàng.
Bảng 1
Chuyển đổi dữ liệu thành phần trăm
Ví dụ: giả sử một máy có mức sắt trung bình là 15 ppm và độ lệch chuẩn là 3 ppm. Giá trị quan sát được là 18 ppm sẽ mang lại Điểm Z bằng 1 hoặc một độ lệch chuẩn lớn hơn giá trị trung bình. Giá trị 18 ppm sẽ xảy ra ở phân vị thứ 84.
Nếu các quan sát của chúng tôi xảy ra ở mức trung bình (15 ppm), giá trị của chúng tôi sẽ là phân vị thứ 50. Bảng 1 minh họa các điểm Z khác nhau xuất hiện trên đường cong phân phối chuẩn tích lũy.
Kỹ thuật này và các kỹ thuật khác có thể được áp dụng hiệu quả để đơn giản hóa dữ liệu phân tích dầu nhớt và dễ dàng quá trình chẩn đoán. Hãy thử các biến thể trên chủ đề phân vị, chẳng hạn như sử dụng đường trung bình động 10 mẫu và độ lệch chuẩn thay cho các giá trị cố định nếu thích hợp. Việc đơn giản hóa như vậy là rất quan trọng để phân tích dầu nhớt đạt được sự chấp nhận là xu hướng chủ đạo của quá trình ra quyết định.
Làm cho số liệu thống kê phù hợp với bạn
Khi cố gắng lên lịch các hành động bảo dưỡng dựa trên dữ liệu phân tích dầu nhớt, số liệu thống kê đơn giản có thể là một công cụ mạnh mẽ để đơn giản hóa dữ liệu, xác định mối quan hệ giữa các thông số phân tích. dầu nhớt và tăng độ tin cậy vào các kết luận.
Các kỹ thuật thống kê như phân tích tương quan có thể giúp đảm bảo rằng chúng ta đang đưa ra các quyết định đúng đắn. Chúng cũng có thể giúp chúng ta tập trung nỗ lực để tìm ra nguyên nhân gốc rễ của sự bất thường.
Việc xem xét dữ liệu phân tích dầu nhớt từ chín máy thủy lực giống nhau thực hiện cùng một chức năng trong cùng một môi trường cho thấy sự thay đổi đáng kể về mức độ kẽm như một hàm của thời gian hoạt động của dầu nhớt. Điều tra sâu hơn dẫn chúng tôi đến kết luận rằng số axit (AN) cũng giảm theo một hàm số của thời gian. Khi tính toán mối tương quan, chúng tôi thấy rằng giá trị kẽm và AN có tương quan cao (Hình 2).
Hình 2
Vai trò của ZDDP
Chúng ta biết rằng kẽm dialkyldithiophosphat (ZDDP) được sử dụng trong hầu hết các loại dầu nhớt chống mài mòn phản ứng với thuốc thử kali hydroxit (KOH) được sử dụng để đo AN, làm tăng các con số khi dầu nhớt mới.
AN giảm khi chất phụ gia bị cạn kiệt. Một khi chất phụ gia chống mài mòn / chống oxy hóa ZDDP cạn kiệt, nó sẽ làm cho gốc bazơ mất khả năng bảo vệ khỏi quá trình oxy hóa và số lượng axit sẽ bắt đầu tăng từ điểm cực tiểu khi bazơ bị phân hủy.
Ngoài ra, khi ZDDP bị cạn kiệt, máy có thể bị mài mòn tăng lên do mất lớp bảo vệ chống mài mòn khỏi chất lỏng. Kẽm và AN có xu hướng tương quan tốt trong hầu hết các loại dầu nhớt được trang bị phụ gia chống mài mòn ZDDP. Điều quan trọng là phải định lượng mối tương quan này với dữ liệu thử nghiệm cụ thể cho một ứng dụng.
Phân tích chỉ ra rằng một trong những máy đang chạy với mức kẽm thấp và AN thấp. Bởi vì cả kẽm và axit đều bị cạn kiệt, và biết rằng mối tương quan giữa hai thông số này rất mạnh trong ứng dụng này, chúng tôi tin tưởng cao rằng chất phụ gia ZDDP của chúng tôi đã cạn kiệt, có lẽ đến mức cạn kiệt. Đây là một tình huống cần hành động bảo trì. Có thể dầu nhớt đã hết tuổi thọ.
Phiền muộn
Ngoài ra, căng thẳng bất thường có thể đã đẩy nhanh quá trình suy thoái. Phân tích sâu hơn và kiểm tra dầu nhớt của máy phải xác định xem tình trạng hư hỏng là bình thường hay bất thường. Nếu bất thường, quy trình sẽ tiết lộ nguyên nhân gốc rễ cụ thể của vấn đề.
Một khi nguyên nhân gốc rễ được xác định, một hành động bảo trì có thể được lên lịch để khắc phục tình hình. Nếu tốc độ xuống cấp được coi là bình thường, chúng tôi chỉ cần thay hoặc hoàn nguyên dầu nhớt mà không cần điều tra thêm.
Bằng cách hiểu các thông số dầu nhớt khác nhau tương quan như thế nào, chúng tôi có thể điều tra các triệu chứng bất thường và đưa ra quyết định với cảm giác tự tin rằng chúng tôi đang giải quyết các vấn đề bảo trì thực sự, thay vì chỉ nghe theo các báo động sai.
