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              美國斯派超自動便攜式油液監測設備報價咨詢客服 北京富爾邦

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              發布時間:2020-07-26 02:56  






              便攜式油液監測實驗室技術參數

              l 應用范圍:各種礦物質或合成潤滑油及生物柴油

              l 輸出結果:

              a. 元素分析(>4um的磨粒,檢測結果單位為PPM):硅-Si、鋁-Al、鉻-Cr、鈦-Ti、鐵-Fe、鎳-Ni、鉛-Pb、銅-Cu、錫-Sn、鉬-Mo、銀-Ag、鋅-Zn、釩-V共13種元素。

              b. 潤滑油老化狀態:運動粘度(cSt, 40°C)、總酸值TAN(mgKOH/g)、總堿值TBN(mgKOH/g)、氧化度(abs/mm2)、硝化度(abs/mm2)、硫化度(abs/mm2)、添加劑殘留(%)以及抗磨添加劑損耗(%)等

              c. 油液污染:水分(%)、顆粒計數(>4um顆粒的數量/ml)、防凍液(%)、殘炭(%)以及潤滑油混用(%)等。

              l 標準方法:ASTM E2412 (紅外)、Mod ASTM D7279 (運動粘度)、ISO 21018-3 (顆粒計數)  

              l 檢測精度:小于測量結果的15%

              l 重復精度:小于測量結果的15%

              l 運動粘度溫度控制精度:±0.1°C

              l 校準:無需

              l 校驗:提供校驗標油

              l 探測器:10mm2 硅漂移探測器(SDD),珀爾帖冷卻

              l 分辨率:145eV@10,000cps

              l 激發源:銠/銀靶材的X射線管,40V極限電壓

              l 校準:工廠校準

              l 所需樣量:小于10ml

              l 檢測時間按:小于15分鐘

              l 溶劑/試劑:無需

              l 工作溫度:0-40°C

              l 工作濕度:0-90%,無冷凝

              l 工作海拔高度:小于5000米

              l 充電電源:鋰電池包

              l 充電器:220V/50Hz,10瓦

              l 充電時間:2.5小時

              l 續航時間:4-6小時

              l 尺寸:20.3cm(高)x43.2cm(寬)x53.3cm(長)

              l 重量約:16.5千克




              斯派超FieldLab 58便攜式油液監測實驗室

              產品特性Spectro FieldLab 58是一款堅固耐用的便攜式油液監測系統,可為現場分析人員提供全方面的油液分析。Spectro FieldLab 58采用電池供電,輕便易攜帶,分析人員可在現場快速完成油液分析,并依據分析結果做出維修決策。一個全方面的油液分析只需要3ml的油樣,無需溶劑或其它化學物品進行樣品預處理或清潔。分析過程包含4個測試,僅需大概5-7分鐘時間,具體取決于油樣的粘度。



              FieldLab58便攜式油液監測主要功能

              FieldLab58便攜式油液監測實驗室結實耐用,便于攜帶,用戶能夠在現場對用油設備進行綜合、快速檢測。鋰電池供電,能夠提供完整的油液狀態評估和給出快速分析結果,便于作出迅速正確的維決定。

              FieldLab58主要包括三大主要模塊:

              l  FPQ: 采用了XRF(X熒光油料光譜分析儀)技術和顆粒計數器分析異常磨粒

              l  粘度計:無需溶劑的運動粘度計測量40℃潤滑油運動粘度

              l  紅外光譜儀:采用先進的翻轉式樣品池,測量TAN / TBN(總酸值/總堿值),水分,煙炱,氧化度和混油污染

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              現代科學技術的飛速發展為油液診斷技術的發展提供了良好的契機,油液監測技術必將朝著集成化、智能化、在線化方面發展。其可能的應用研究方向為

              1)開發基于多種油液監測方法的故障診斷專家系統,一方面,通過建立不同油液監測方法對不同故障的特征描述的差異(或貢獻度不相同),找出故障的敏感參數;另一方面,通過積累實際跟蹤監測經驗,整理診斷規則,運用模糊診斷、神經網絡、人工智能原理實現該系統。??

              2)建立基于油液監測的設備維修管理決策支持系統和作業優化控制系統。這是把監測、診斷、維修管理、作業控制相結合的發展策略,也是油液監測技術努力追求的未來目標。



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