油品分析报告的主要检测什么（如何看检测指标）

　　通过查看油品分析报告的各个检测指标，可以看到机器运行状态的大量知识。

　　机器中的油液常被比作如同人体的的血液，这是有充分理由的。我们的血液提供许多好处，包括向组织输送氧气和营养物质、携带抗体以及加热/冷却身体。油液还具有多种功能，包括减少摩擦、控制温度、提供添加剂以及帮助控制和去除污染物。就像我们的血液一样，当机器出现问题时，故障症状通常会在油中显现出来。

　　在医疗领域，我们使用血液样本来进行身体状况监测。在工业界，我们使用油液。如果使用得当，油液分析可以预测即将发生的故障，并且是一种规范性工具，可用于指导有关润滑油选择和应用、油品更换间隔、储存和处理实践以及污染控制策略的决策。

　　1.元素分析

　　所有油品分析报告都首先列出 20 到 30 种元素。它们的范围包括油润湿部件中常见的常见金属，例如铁、铅、锡和铜;某些类型的油中存在的添加剂元素，例如锌、钙和磷;常见污染物，例如硅(污垢)和钠(冷却剂或海水)。与所有油品分析测试一样，元素分析结果应随时间变化趋势。

　　虽然元素分析是基础，但应谨慎使用，因为分析程序有影响结果的局限性。也许重要的限制是颗粒尺寸。大多数现代实验室使用电感耦合等离子体 (ICP) 光谱仪来报告元素。此方法无法测量大于 3 微米的颗粒。因此，大颗粒污染或磨损模式(例如粘着磨损)可能无法通过 ICP 准确报告。事实上，变速箱完全有可能经历严重的擦伤磨损，但 ICP 报告的铁或其他磨损金属很少甚至没有。

　　评估油液分析报告信息，例如粘度、磨损金属、颗粒计数和水污染，将有助于全 面了解影响机器运行的条件。

　　2.磨损颗粒量化指标

　　在齿轮箱等资产中，常见的故障模式会导致大的(> 5 微米)磨损颗粒。有了这些资产，粒子定量器 (PQ) 测试就应该成为常规。该测试利用磁性霍尔效应来确定样品中铁磁颗粒的浓度，无论其大小如何。随着时间的推移，了解石油 PQ 指数的趋势可以提供有关初期故障的宝贵信息。其他测试，例如直读铁谱，也能够测量大的磨损颗粒。然而，PQ 测试由于其相对简单且成本低廉，已成为行业标准。请注意，PQ 测试无法检测有色金属磨损或铁的非磁性形式，例如铁锈颗粒。

　　3.粘度

　　粘度是任何润滑油重要的特性，因此测量油的粘度作为任何常规油分析的一部分是有意义的。工业油的粘度通常在 104 F (40 C) 下报告，汽车级油的粘度通常在 212 F (100 C) 下报告，尽管在这两个温度下测量效果更好。

　　通过这两个数字，可以计算出油的粘度指数或随温度的变化率。

　　在发动油液样品中，粘度可以帮助确定油是否仍在等级范围内，并且是燃油稀释的良好指标。在工业流体中，粘度测试不太有用。工业油粘度随时间的变化率远没有那么明显。通常，直到油的剩余寿命低于 10% 时，粘度才会发生变化;在污泥、清漆和其他沉积物开始形成很久之后。工业流体的粘度测试实际上是为了确保使用正确的油品级并且没有发生交叉污染。

　　4.酸碱值

　　酸值和碱值测试有时统称为中和值，用于测量样品的酸度或碱度。酸值 (AN) 测量酸副产物的积累。它通常与氧化衰变有关。因此，它是可用于衡量油品健康状况的一项指标。在发动机应用中，特别是天然气发动机，油的 AN 也可用于测量酸性燃烧副产品的存在。

　　基数 (BN) 几乎专门用于发动油液分析。该测试测量油中过碱性清洁剂添加剂的含量。虽然历史上它被用来测量添加剂的健康状况，以促进基于条件的发动油液更换，但随着低硫和超低硫燃料的采用，BN 测试的重要性逐渐降低。AN 和 BN 测试需要有代表性的新油参考进行比较。

　　5.水分

　　水分是一种潜在的污染物，会导致生锈和腐蚀，并改变油膜厚度。因此，检测油样中的水分并控制水分进入是一个重要的考虑因素。

　　有多种水测试技术，从通常称为“裂纹测试”的简单热板测试到卡尔费休 (KF) 分析等复杂方法。由于油具有吸湿性，所有样品都会显示出一些水污染。关键是在所有使用中的油温下测量和控制水位低于饱和点。实际上，这意味着涡轮机型油的含量低于 100 ppm，液压油和其他含有 AW 添加剂的油品的含量低于 150 ppm，齿轮油的含量低于 250 ppm。

　　由于这些相对较低的检测限，可靠的测试方法是 KF 方法。对于非常低的水平和/或非常准确的结果，应使用 KF 测试的共蒸馏方法以避免附加干扰。

　　油液磨损监测传感器

　　根据具体应用情况，大多数润滑专家认识到 50% 到 80% 的润滑相关问题都是直接或间接由颗粒污染造成的。因此，油液磨损监测应该是所有样品的常规操作，也许发动油液样品除外。测试报告应根据 ISO 4406 报告标准对三个尺寸范围内的颗粒进行计数：>4 微米、>6 微米和>14 微米。

　　除了振动分析、热成像和超声波测试之外，在用油液分析也是主动状态监测策略的一个组成部分。与任何测试测量一样，诊断的好坏取决于数据。

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