Phân tích mỡ bôi trơn – Công cụ không thể thiếu trong bảo trì chủ động
Lấy mẫu và phân tích mỡ bôi trơn đang dần trở thành xu hướng trong các chương trình bảo trì tin cậy của doanh nghiệp hiện đại. Tuy nhiên, nhiều tổ chức chỉ phân tích mỡ sau khi thiết bị gặp sự cố, bỏ lỡ cơ hội quan trọng để phát hiện sớm các dấu hiệu hư hỏng.
Việc hiểu đúng và áp dụng kiến thức về kết quả phân tích mỡ bôi trơn là bước quan trọng để xác định nguyên nhân gốc rễ và đưa ra hành động khắc phục trước khi hư hỏng nghiêm trọng xảy ra.
Tại sao cần phân tích mỡ bôi trơn?
-
Phát hiện sớm hư hỏng vòng bi và các vấn đề liên quan đến ô nhiễm mỡ
-
Xác định thời điểm thay mỡ tối ưu, tránh bôi trơn quá mức hoặc quá ít
-
Thiết lập giới hạn cảnh báo và hành động, tương tự như đối với dầu bôi trơn
-
Tối ưu chi phí bảo trì và kéo dài tuổi thọ thiết bị
Ví dụ thực tế – Phân tích mỡ giúp phát hiện vấn đề tiềm ẩn
Hình ảnh trên cho thấy hàm lượng Silic mài mòn nhiều trong mỡ, cho thấy sự ô nhiễm từ bên ngoài (bụi bẩn từ bên ngoài ổ đỡ xâm nhập vào). Trong hình ảnh bên dưới, vết mài mòn cắt nghiêm trọng cho thấy nguồn ô nhiễm mỡ là từ bên trong ổ đỡ. Các bề mặt bên trong ổ trục tiếp xúc với nhau, nó sẽ xé toạc ra.
Thử nghiệm mỡ có thể giúp Bạn xác định nguyên nhân gốc rễ của các hỏng hóc ổ đỡ. Nếu kết quả kiểm tra về độ nhớt và tiêu hao của phụ gia thấp hơn giới hạn cho phép của ổ đỡ quy định thì điều này cho thấy thời hạn sử dụng còn lại của mỡ đã hết và mỡ phải được thay sớm hơn.
Các giới hạn đối với mỡ trong quá trình sử dụng phải được thiết lập để xác định điều gì là bình thường, điều gì là bất thường và điều gì là quan trọng đối với máy móc. Các giới hạn này có thể được xác định bằng giá trị trung bình so với sự sai lệch của tiêu chuẩn, lấy các mẫu mỡ từ các loại thành phần giống nhau tại cùng một thời điểm (khoảng thời gian sử dụng như nhau). Từ các kết quả có thể lặp lại (trung bình) này, bạn có thể xác định điều gì là bình thường đối với các chỉ tiêu. Sau đó, bạn có thể quyết định điều gì nằm ngoài mức bình thường bằng cách sử dụng giá trị trung bình so với độ lệch của tiêu chuẩn.
Đối với các mẫu bình thường, giá trị trung bình của tất cả các dữ liệu bình thường được thêm vào độ lệch theo tiêu chuẩn của tất cả các dữ liệu thông thường. Những mẫu này được coi là "bình thường."
Các mẫu bất thường là hai lần sai lệch so với tiêu chuẩn của tất cả các mẫu thông thường khác cộng với giá trị trung bình. Những mẫu này được coi là "cảnh báo."
Các mẫu nghêm trọng là ba lần sai lệch so với tiêu chuẩn của tất cả các mẫu thông thường cộng với giá trị trung bình. Những mẫu này được coi là "Nguy hiểm".
Cũng như các loại dầu thông thường, dầu trong mỡ là thành phần thực hiện công việc (mang tải), vì vậy điều cần thiết là phải kiểm tra các đặc tính sau của mỡ: độ nhớt của dầu gốc trong mỡ (ASTM D445), tuổi thọ của các chất phụ gia (ASTM D5483), độ ẩm (ASTM D6304 hoặc D6304), các mảnh vụn mài mòn và số lượng hạt (ASTM D7690), điểm nhỏ giọt (ASTM D566-02) và độ đặc của mỡ (ASTM D1092).
AVM – Đồng hành cùng bạn trong chương trình phân tích mỡ chuyên nghiệp
Với kinh nghiệm trong lĩnh vực bôi trơn công nghiệp và phân tích chất lượng dầu mỡ, AVM cung cấp đầy đủ giải pháp từ thiết bị lấy mẫu mỡ, phân tích trong phòng thí nghiệm, đến tư vấn hành động khắc phục phù hợp.
🔬 Hệ thống phân tích mỡ trực quan
🛠 Dịch vụ tư vấn & thiết lập giới hạn phân tích
📦 Cung cấp thiết bị và dụng cụ lấy mẫu mỡ chuyên dụng
Hiểu rõ kiến thức về kết quả phân tích mỡ bôi trơn là yếu tố then chốt giúp doanh nghiệp hành động đúng lúc, đúng cách – từ đó tối ưu hóa quy trình bôi trơn và kéo dài tuổi thọ thiết bị. Đừng để sự cố xảy ra rồi mới tìm cách khắc phục – hãy phân tích mỡ trước khi quá muộn.
Xem thêm các sản phẩm và giải pháp bôi trơn từ AVM:
Các giải pháp chống ô nhiễm dầu của Des-case
Khám phá hệ thống bôi trơn tự động đơn điểm Perma
Video về kiến thức và sản phẩm bôi trơn của AVM
Thất Thoát Mỡ Bởi Phương Pháp Bơm Mỡ Thủ Công – Nguy Cơ Tiềm Ẩn Trong Bảo Dưỡng Thiết Bị