单批次油液光谱分析数据的应用方法

张军博，李向东，曾蕾蕾，张 浩

(中石化胜利油田分公司技术检测中心，257000)

一、光谱分析技术

光谱分析技术的应用，是在一段较长的时间周期内，完成对同一台设备，不同换油时间里连续取样分析，利用大量油样的测试结果，建立起监测基线。一旦在以后的监测过程中发现某一种或几种元素偏离这条基线，增长趋势加速，就意味着含有该元素的摩擦副出现了异常磨损，应予以检修。

光谱分析的特点是操作简单，试验速度快，分析时间短；但是需要经过长期的跟踪监测后才能够建立起对比基线，前期投入费用较大。对于孤立一次的取样分许数据，由于没有标准去衡量判断，无法得出具有指导意义的建议。这些特点决定了该技术只能长期的在全油田精密、大型、稀有、关键设备上使用，成为一种“贵族待遇”，那些应用范围广，但是原值较低的资产则纳入不到监测范围内。

二、推广应用前景及制约因素

对于已纳入监测范围的设备，如注水泵、特种作业车辆、集输、石化、发电等专用设备等，数量庞大，进一步推广该技术的空间巨大。

从油田设备的管理角度看，在设备进行检查或年审时，需要做出整体性能的定量评价，如果引入光谱分析技术，会提高评估的技术含量，更容易发现管理中的薄弱环节。

光谱分析的应用前景广阔，阻碍它进一步推广的难点是监测基线的建立，制约了这项技术的发展。

三、对于单批次光谱分析数据的方法

在没有监测基线时，如果能够从单批次光谱试验数据中，分析出设备的运行状态，将突破这项技术的瓶颈制约，增加分析技术的实用性。针对不同设备的特点，通过工作经验累积可归纳出，在没有监测基线的条件下几种单批次光谱数据的分析方法：

1.相似设备类比法

这种方法适用于厂家相同、型号一样、使用工况和投产年限类似的设备。1个钻井的3台柴油机、同一艘船的左右舵机都可以成为类比的对象。例如，在实践中发现两台齿轮箱的光谱试验数据，相关元素的浓度见表1。

表1 光谱分析数据 μg/g

从表1中可以看出，1#齿轮箱的铜含量比2#齿轮箱的铜含量高出近5倍，可以断定1#齿轮箱的磨损程度高于2#齿轮箱。在这个基础上，再辅助以其他的故障诊断方法，可以有效的提高预知维修的可靠度。初步的出结论后，使用单位在检修期间重点对该齿轮箱进行了检查，发现一个传动齿轮发生了磨损。在对油液分析的原理有了进一步的了解后，主动在他们所管理的设备中推广了光谱分析技术。

2.绝对值判断法

对设备的一次取样，虽然不能判断其将来的磨损趋势，但如果各种由磨损产生的金属元素的绝对值很小，可以基本判定在当时的条件下，设备的磨损处于正常的范围内。表2为某特种车辆车队的一组设备，在换油时间、工作负荷、使用润滑油品个不相同的情况下，磨损元素浓度的绝对值都比较小，这能从一个侧面反映出该单位换油及时，对设备的管理和保养到位。光谱分析数据能够有效避免人为的主观因素，更客观地说明设备的管理情况。有了光谱分析的监督作用，各单位对设备润滑情况管理的更加深入和细致，有效地提高了设备的使用寿命。

表2 光谱分析数据 μg/g

3.摩擦副主要元素判断法

对于没有监测基线可以参考的设备，仅从光谱的元素含量很难确定设备的磨损状态。特别是光谱的数值处于经验值的边缘状态时。如1台空压机对其进行光谱分析后，作为由摩擦副产生的主要元素铁、铜、铅等含量都处于一个相对较高，却不是很明显的水平。进过了光谱的筛选之后，就可以重点针对摩擦副主要元素进行其他的如铁谱等分析手段，进一步确定设备的现状。

四、结束语

更多的分析方法，根据现场的情况不同，可进行积极的探索。按照设备的类比和型号分类，把检测设备的分析数据建立数据库，是积累分析经验，为其他相似设备提供参考依据的重要手段。特别应该重视的是，在应用单批次试验数据进行设备状态分析时，一定要仔细了解设备的基础资料、换油周期等信息，尽量提高单次数据使用的成功率。

[1]蓝文谨.设备综合管理发展简述[J].中国设备工程.2011(7)∶27-28.