通過查看油品分析報告的各個檢測指標，可以看到機器運行狀態的大量知識。

　　機器中的油液常被比作如同人體的的血液，這是有充分理由的。我們的血液提供許多好處，包括向組織輸送氧氣和營養物質、攜帶抗體以及加熱/冷卻身體。油液還具有多種功能，包括減少摩擦、控制溫度、提供添加劑以及幫助控制和去除污染物。就像我們的血液一樣，當機器出現問題時，故障癥狀通常會在油中顯現出來。

　　在醫療領域，我們使用血液樣本來進行身體狀況監測。在工業界，我們使用油液。如果使用得當，油液分析可以預測即將發生的故障，并且是一種規范性工具，可用于指導有關潤滑油選擇和應用、油品更換間隔、儲存和處理實踐以及污染控制策略的決策。

　　1.元素分析

　　所有油品分析報告都首先列出 20 到 30 種元素。它們的范圍包括油潤濕部件中常見的常見金屬，例如鐵、鉛、錫和銅;某些類型的油中存在的添加劑元素，例如鋅、鈣和磷;常見污染物，例如硅(污垢)和鈉(冷卻劑或海水)。與所有油品分析測試一樣，元素分析結果應隨時間變化趨勢。

　　雖然元素分析是基礎，但應謹慎使用，因為分析程序有影響結果的局限性。也許重要的限制是顆粒尺寸。大多數現代實驗室使用電感耦合等離子體 (ICP) 光譜儀來報告元素。此方法無法測量大于 3 微米的顆粒。因此，大顆粒污染或磨損模式(例如粘著磨損)可能無法通過 ICP 準確報告。事實上，變速箱完全有可能經歷嚴重的擦傷磨損，但 ICP 報告的鐵或其他磨損金屬很少甚至沒有。

　　評估油液分析報告信息，例如粘度、磨損金屬、顆粒計數和水污染，將有助于全 面了解影響機器運行的條件。

　　2.磨損顆粒量化指標

　　在齒輪箱等資產中，常見的故障模式會導致大的(> 5 微米)磨損顆粒。有了這些資產，粒子定量器 (PQ) 測試就應該成為常規。該測試利用磁性霍爾效應來確定樣品中鐵磁顆粒的濃度，無論其大小如何。隨著時間的推移，了解石油 PQ 指數的趨勢可以提供有關初期故障的寶貴信息。其他測試，例如直讀鐵譜，也能夠測量大的磨損顆粒。然而，PQ 測試由于其相對簡單且成本低廉，已成為行業標準。請注意，PQ 測試無法檢測有色金屬磨損或鐵的非磁性形式，例如鐵銹顆粒。

　　3.粘度

　　粘度是任何潤滑油重要的特性，因此測量油的粘度作為任何常規油分析的一部分是有意義的。工業油的粘度通常在 104 F (40 C) 下報告，汽車級油的粘度通常在 212 F (100 C) 下報告，盡管在這兩個溫度下測量效果更好。

　　通過這兩個數字，可以計算出油的粘度指數或隨溫度的變化率。

　　在發動油液樣品中，粘度可以幫助確定油是否仍在等級范圍內，并且是燃油稀釋的良好指標。在工業流體中，粘度測試不太有用。工業油粘度隨時間的變化率遠沒有那么明顯。通常，直到油的剩余壽命低于 10% 時，粘度才會發生變化;在污泥、清漆和其他沉積物開始形成很久之后。工業流體的粘度測試實際上是為了確保使用正確的油品級并且沒有發生交叉污染。

　　4.酸堿值

　　酸值和堿值測試有時統稱為中和值，用于測量樣品的酸度或堿度。酸值 (AN) 測量酸副產物的積累。它通常與氧化衰變有關。因此，它是可用于衡量油品健康狀況的一項指標。在發動機應用中，特別是天然氣發動機，油的 AN 也可用于測量酸性燃燒副產品的存在。

　　基數 (BN) 幾乎專門用于發動油液分析。該測試測量油中過堿性清潔劑添加劑的含量。雖然歷史上它被用來測量添加劑的健康狀況，以促進基于條件的發動油液更換，但隨著低硫和超低硫燃料的采用，BN 測試的重要性逐漸降低。AN 和 BN 測試需要有代表性的新油參考進行比較。

　　5.水分

　　水分是一種潛在的污染物，會導致生銹和腐蝕，并改變油膜厚度。因此，檢測油樣中的水分并控制水分進入是一個重要的考慮因素。

　　有多種水測試技術，從通常稱為“裂紋測試”的簡單熱板測試到卡爾費休 (KF) 分析等復雜方法。由于油具有吸濕性，所有樣品都會顯示出一些水污染。關鍵是在所有使用中的油溫下測量和控制水位低于飽和點。實際上，這意味著渦輪機型油的含量低于 100 ppm，液壓油和其他含有 AW 添加劑的油品的含量低于 150 ppm，齒輪油的含量低于 250 ppm。

　　由于這些相對較低的檢測限，可靠的測試方法是 KF 方法。對于非常低的水平和/或非常準確的結果，應使用 KF 測試的共蒸餾方法以避免附加干擾。

　　油液磨損監測傳感器

　　根據具體應用情況，大多數潤滑專家認識到 50% 到 80% 的潤滑相關問題都是直接或間接由顆粒污染造成的。因此，油液磨損監測應該是所有樣品的常規操作，也許發動油液樣品除外。測試報告應根據 ISO 4406 報告標準對三個尺寸范圍內的顆粒進行計數：>4 微米、>6 微米和>14 微米。

　　除了振動分析、熱成像和超聲波測試之外，在用油液分析也是主動狀態監測策略的一個組成部分。與任何測試測量一樣，診斷的好壞取決于數據。

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