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        1. 馬爾文帕納科

          【熱門應用】Oil Trace軟件應用于發(fā)動機潤滑油中的磨損金屬定量分析

          時間:2023-8-14 閱讀:941
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          本文摘要

          Oil Trace軟件是馬爾文帕納科公司針對油品成分檢測開發(fā)的基體校正軟件,有效地改進了使用常規(guī)檢測方法的準確性。

          本文是將Oil Trace軟件應用于使用過的潤滑油分析,檢測其中的磨損金屬以及可能引入到發(fā)動機的化學污染 。

           

          01丨XRF技術(shù)石化應用背景介紹

          X射線熒光光譜(XRF)分析技術(shù)由于分析簡單、快速、準確,流程環(huán)保,廣泛應用在各個行業(yè),并會隨著出現(xiàn)的新興領域及時開發(fā)出行之有效的分析方法。

          XRF 在石化行業(yè)應用幾乎覆蓋全領域。例如:地質(zhì)勘探,原油、汽油、煤油以及柴油和生物油等的成分檢測,未使用過潤滑油的質(zhì)量控制,通過檢測使用過的潤滑油的無機成分反推機械設備中機件的磨損情況等,油井特種水泥的質(zhì)量保證,催化劑的元素檢測,聚合物(PP,PE,PVC,橡膠…)的檢測以及石油焦的成分分析。

           

          02丨Oil Trace 軟件介紹

          Oil Trace軟件是馬爾文帕納科針對油品成分檢測開發(fā)的基體校正軟件,有效地提升了XRF方法的適用性。作為一種相對分析技術(shù),XRF分析中未知油樣的基體應與校準標油相匹配,例如可以根據(jù)每個特定的燃油-生物燃油比例獨立建立校準曲線。但由此極大地提升了方法的使用成本。為此,馬爾文帕納科開發(fā)了Oil Trace軟件,實現(xiàn)了使用單一校準程序可以應用于各種油品的檢測,例如燃油-生物燃油,柴油-生物柴油,汽油-乙醇油的檢測。同時,得益于該方法校正了中不同碳氫比和氧含量所帶來的基體差異,顯著改善了結(jié)果的準確性。

          本文分享了Oil Trace應用于磨損潤滑油分析的案例,過程中檢測了其中的磨損金屬以推算污染來源 。

          實驗過程中利用預置的測量條件分析潤滑油中磨損金屬,方法同時支持個性化微調(diào)。例如:增加檢測元素,調(diào)整測量功率,調(diào)整測量時間等等。Oil Trace 模塊提供了軟件、整套基體校準用物質(zhì)和相應工具。

           

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          1:樣品制備及測量條件

          在使用了特定分析薄膜襯底的液體樣杯中稱量12.0克油樣品。

          注:支撐膜的選擇和樣杯制備對于結(jié)果有著極大的影響,如果關注輕元素,可以選擇使用PP膜代替Mylar膜,以提高靈敏度。

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          圖1: 油品測量樣品制備

           

          2:校準曲線

          潤滑油中典型磨損金屬元素的校準曲線如圖:

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          圖2: 典型元素的校準曲線

           

          3:檢出限

          典型的檢出限見下表,實際工作中可根據(jù)實際的需要,調(diào)整測量時間以調(diào)整檢出限。

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          4:重復性測量結(jié)果

          同一瓶油樣平行制備3份,分別測試,部分檢測結(jié)果如下表。

          表1.  典型元素重復性測試結(jié)果

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          5:結(jié)果比對

          3瓶潤滑油(編號為1#,2#,3#)有ICP的測試結(jié)果,樣品當未知樣測試,典型元素檢測結(jié)果與ICP數(shù)據(jù)比對如下表。

          表2 XRF與ICP的 結(jié)果比對

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          結(jié)論

          Conclusion

          相對于ICP的檢測,XRF不需要考慮油樣的粘度、油中顆粒物,可能的積炭對測量結(jié)果的影響,同時XRF不需要使用內(nèi)標法,測試過程簡單可靠。

          實驗結(jié)果證明Oil Trace軟件的校正功能在實際工作中有效解決油品復雜基體對于結(jié)果的影響。

           

          >>> 關于馬爾文帕納科

          馬爾文帕納科的使命是通過對材料進行化學、物性和結(jié)構(gòu)分析,打造出更好的客戶導向型創(chuàng)新解決方案和服務,從而提高效率和產(chǎn)生可觀的經(jīng)濟效益。通過利用包括人工智能和預測分析在內(nèi)的最近技術(shù)發(fā)展,我們能夠逐步實現(xiàn)這一目標。這將讓各個行業(yè)和組織的科學家和工程師可以解決一系列難題,如提高生產(chǎn)率、開發(fā)更高質(zhì)量的產(chǎn)品,并縮短產(chǎn)品上市時間。

           

           

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