新戊基多元醇酯中硼酸酯与硫磷系添加剂协同作用的研究

司 行，李柏姝，陈卓君

(沈阳理工大学 汽车与交通学院，沈阳 100159)



新戊基多元醇酯中硼酸酯与硫磷系添加剂协同作用的研究

司 行，李柏姝，陈卓君

(沈阳理工大学 汽车与交通学院，沈阳 100159)

为了提高汽车齿轮润滑油的极压抗磨性能，在新戊基多元醇酯(NPE-3)基础油中添加硼酸酯(BN)、二烃基五硫化物(RC2540)、磷系添加剂(P120)三种添加剂，采用均匀设计方法确定试验方案，利用BP神经网络算法优化三种添加剂的含量配比，在此基础上进行验证实验。根据极压抗磨性能筛选出的最佳含量配比为：硼酸酯0.40%、二烃基五硫化物0.3%、磷系添加剂0.3%。研究结果表明，在新戊基多元醇酯中硼酸酯添加剂与硫磷系添加剂有很好的协同作用。

新戊基多元醇酯；硼酸酯；均匀设计；极压抗磨性能；协同作用

随着机械运转向高速度、重载荷、大功率方向不断发展，加入传统极压抗磨添加剂的润滑油已经越来越不能满足工况的要求。新型润滑油添加剂的研究已经成为润滑剂工作者的主要研究方向。含氮硼系添加剂是一种新兴的润滑油添加剂，因其具有优良的极压抗磨性能，从而引起了研究者的极大关注。本文对含氮硼系的硼酯(BN)、硫系的二烃基五硫化物(RC2540)、磷系添加剂(P120)三种添加剂在新戊基多元醇酯基础油中的协同作用[1]进行研究。

1 试验材料与试验方法

1.1 试验材料

本文研究中作为基础油的新戊基多元醇酯[2-3](NPE-3)是分子结构中酯邻位为季碳原子的一类合成酯，比双酯具有更优异的耐热性能和水解稳定性。新戊基多元醇酯的分子式为C8H16S3。基础油NPE-3的理化性能见表1。

二烃基五硫化物(RC2540)可取代元素硫对基础油硫化得到硫化油。另外，其活性硫的含量随温度的升高而增加，使得温度略微上升就有显著的极压作用。硫系添加剂RC2540的理化性能见表2。

磷系添加剂(P120)具有好的极压抗磨性，主要用于重负荷工业齿轮油。磷系添加剂由低碳醇与三氯氧磷反应制成的烷基磷酸盐，再用有机胺与磷酸酯反应合成。有机胺中烷基团的极压性能高，以形成物理反应膜和化学反应膜来提高其承载能力，磷系添加剂P120的理化性能见表3。

表1 新戊基多元醇酯(NPE-3)的理化性能

表2 二烃基五硫化物(RC2540)的理化性能

表2中粘度指数的测试条件为40℃，密度指数测试条件为20℃。

表3 磷系添加剂(P120)的理化性能

表3中粘度指数的测试条件为100℃，密度指数测试条件为20℃。

硼酸酯(BN)具有优良的极压抗磨性能，作为含氮硼系添加剂，硼酸酯中N与B原子以配位键结合，增加了硼酸酯的水解稳定性，也提高了润滑油的抗磨性能。硼酸酯中各元素百分含量分别为C：65.11%、H：9.32%、B：1.83%、N：4.75%、O：8.14%、S：10.85%。

1.2 试验方法

1.2.1 润滑剂的极压抗磨试验

本研究使用四球试验机测试油样，采用最大无卡咬负荷(Pb)、长磨磨斑直径(WSD)评价润滑剂的极压抗磨性能。四球试验机为厦门试验机厂生产，型号为SM-800；试验用钢球为上海钢球厂生产，直径12.7mm，材料GCr15，Ⅱ级精度，硬度为(60±2)HRC。试验中长磨测试采取的负荷/时间参数分别为392N/60min 和441 N/30min。

1.2.2 均匀设计方法

均匀设计[4]是只考虑试验点在试验范围内均匀散布的一种试验设计方法，可以较好地实现用最少的试验取得关于系统尽可能充分的信息这一试验设计的目标。

1.2.3 BP神经网络优化算法

BP(Back Propagation)神经网络[5]是目前应用最广泛的神经网络模型。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。

表4 新戊基多元醇酯(NPE-3)中添加三种添加剂的配比设计和试验结果

为了使新戊基多元醇酯基础油加入三种添加剂的含量配比相对优良，本文在均匀设计方法的基础上，选用BP神经网络算法进行优化，有效地从配比各因素间找到一种非线性关系，操作性强，具有一定的实用性。

根据表4试验结果，采用神经网络算法，对新戊基多元醇酯基础油中三种添加剂的含量配比进行优化设计，其优化过程如图1所示。

图1a为硼酸酯(BN)、二烃基五硫化物(RC2540)、磷系添加剂(P120)的权值阀值图。设定期望输出误差为0.001，隐含层节点数选取6个。对该组数据用神经网络算法进行仿真[6]，图1b为硼酸酯(BN)、二烃基五硫化物(RC2540)、磷系添加剂(P120)的网络训练曲线图。优化训练次数为39584次，在误差为0.03102时，所得曲线优化结果较好。然后，根据优化出的添加剂含量配比进行实验验证。仿真优化和验证实验结果见表5。

图1 新戊基多元醇脂中添加三种添加剂含量配比的BP神经网络优化过程

2 结果与讨论

表6为新戊基多元醇酯NPE-3中添加硼酸酯BN、二烃基五硫化物RC2540、磷系添加剂P120的含量配比优化仿真预测结果与验证实验结果的百分误差。

由表6可知，卡咬负荷PB除第1、第3组的误差较大，分别达到15.4%和24.84%，磨斑直径WSD除第3、第5组392N/60min下的误差较大，分别达到11.73%和10.99%以外，其余组的误差均相对较小。研究表明，仿真结果与验证实验结果有较好符合性。对误差作综合比较，第4组的最小，可认为含量配比最佳。

表5 新戊基多元醇酯中添加三种添加剂的仿真优化和验证实验结果

表6 优化仿真预测和验证实验结果的误差 %

在新戊基多元醇酯基础油中按最佳含量配比组合添加0.4%硼酸酯、0.3%二烃基五硫化物、0.3%磷系添加剂时，四球试验测得的最大卡咬负荷PB为1061N，长磨磨斑直径WSD在392N/60min时为0.377mm，在441N/30min时为0.387mm。

图2为加入不同单一添加剂及较好含量配比组合添加剂的油样，经历长磨实验(长磨时间为60min，载荷为392N)后，测得的试验钢球上磨斑的扫描电子显微镜(SEM)磨痕形貌照片和相应磨痕表面的能谱图[7]。

从图2a、图2c、图2e可以看出，当只加入一种添加剂时，长磨试验的磨斑直径均较大，分别为0.780mm、0.634mm、0.567mm，各磨痕表面犁沟较深，磨斑边缘有摩擦磨损产物堆积。从图2g看出，硼酸酯、二烃基五硫化物、磷系添加剂三种添加剂按较好含量配比组合加入，发挥出非常好的效果，磨斑直径仅为0.387mm，且显现为很浅的规则圆形，表面划痕均匀细小，磨斑边缘轮廓清晰，几乎不见摩擦磨损产物堆积。

图2 不同添加剂及组合油样的钢球磨斑SEM形貌照片和能谱图

磨斑的能谱图(图2b、图2d、图2f、图2h)可知，在磨痕表面上不同程度地检测出各添加剂所含元素，表明在对油样进行四球试验过程中，添加剂与摩擦副表面会发生摩擦化学反应而生成表面膜，可以起到保护钢球、减小磨痕、提高润滑剂承载能力的作用。其中，硼酸酯BN、二烃基五硫化物RC2540、磷系添加剂P120三种添加剂，在改善新戊基多元醇酯NPE-3基础油的极压抗磨性方面有较好的协同作用。

3 结论

(1)根据试验结果，采用均匀设计法确定了合理有效的极压抗磨试验方案；用人工神经网络对三种添加剂含量配比进行优化，仿真预测结果与验证实验结果有较好的符合性。

(2)结合理论和实验研究，获得了新戊基多元醇酯基础油中添加硼酸酯、二烃基五硫化物、磷系添加剂的最佳含量配比。

(3)本文研究表明含氮硼系添加剂与硫磷系添加剂在改善润滑油的极压抗磨性能方面有较好的协同作用。

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(责任编辑：马金发)

Study on Synergy by Boric Acid Ester and Parathion Series Additives in Neopentyl Polyol Ester

SI Hang，LI Baishu，CHEN Zhuojun

(Shenyang Ligong University，Shenyang 110159，China)

In order to improve the extreme pressure anti-wear properties of automobile gear lubricating oil,three kinds of additives such as Boric acid ester(BN),Two alkyl five sulfides(RC2540)and Phosphorus additive(P120)were added in Neopentyl polyol ester as the base oil.The uniform design method was used to determine the experiment scheme and the BP neural network algorithm was used to optimize ratio of content,then the verification tests for the ratio of content were carried out.The best matching ratio of content:0.40% Boric acid ester,0.3% Two alkyl five sulfides and 0.3% Phosphorus additive was screened out according to the extreme pressure anti-wear performance.The experimental result indicates that boric acid ester additives have good synergy with parathion series additives in the Neopentyl polyol ester.

neopentyl polyo ester；boric acid ester；uniform design method；extreme pressure anti-wear properties；synergy

2015-05-14

国家自然科学基金资助项目(51245012)；清华大学摩擦学重点实验室基金资助项目(13A10)

司行(1988—)，男，硕士研究生；通讯作者：陈卓君(1957—)，女，教授，博士，研究方向：耐磨新技术。

1003-1251(2016)04-0051-05

TE626

A