JP2007263786A - 機械用油脂の性状分析方法と生産設備の保全方法 - Google Patents
機械用油脂の性状分析方法と生産設備の保全方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2007263786A JP2007263786A JP2006089970A JP2006089970A JP2007263786A JP 2007263786 A JP2007263786 A JP 2007263786A JP 2006089970 A JP2006089970 A JP 2006089970A JP 2006089970 A JP2006089970 A JP 2006089970A JP 2007263786 A JP2007263786 A JP 2007263786A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- oil
- machine
- contaminant
- oils
- fat
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
Abstract
【課題】機械構成部品に用いられている油脂の汚染度を分析することによって、機械構成部品の摩耗箇所およびその劣化状態を、全ての生産設備で精度よく把握することができる油脂の分析方法を提案すると共に、上記方法で得られた結果を基にした生産設備の保全方法を提案する。
【解決手段】生産設備から採取した機械用油脂中に含まれる汚染物を分析する方法において、前記機械用油脂を有機溶剤で稀釈、攪拌し、ろ過し、フィルタに捕捉された汚染物の質量を測定して汚染度を評価すると共に、該汚染物の外観観察および磁性の有無により該汚染物とその発生部位を特定することを特徴とする機械用油脂の性状分析方法。
【選択図】なし
【解決手段】生産設備から採取した機械用油脂中に含まれる汚染物を分析する方法において、前記機械用油脂を有機溶剤で稀釈、攪拌し、ろ過し、フィルタに捕捉された汚染物の質量を測定して汚染度を評価すると共に、該汚染物の外観観察および磁性の有無により該汚染物とその発生部位を特定することを特徴とする機械用油脂の性状分析方法。
【選択図】なし
Description
本発明は、生産設備の機械構成部品に用いられている潤滑油やグリース等の機械用油脂中に含まれる摩耗粉や粉塵などの汚染物を分析する方法と、その分析結果に基づき、前記機械構成部品の劣化状態を診断して予防保全を行う生産設備の保全方法を提案するものである。
鉄鋼業のような装置産業では、近年における生産設備の高度な自動化、高速化、連続化に伴って、ダウンタイム低減による稼働率の向上や生産性の向上ならびに補修費の低減が強く求められている。そのため、稼動中の生産設備を停止することなく、その劣化状態を判断し、事前に故障等の発生を予知して、予防措置を講ずることが必要とされている。
そのような方法の一つとして、生産設備の機械構成部位に用いられている潤滑油などの機械用油脂(以降、単に「油脂」とも略記する)を採取し、その汚染度を管理する方法がある。油脂の汚染は、油圧装置の作動不良や軸受の損傷などの故障に直結する要因になるため、最重要管理項目とされ、また、油脂中には、長時間の運転により摩耗した機械構成部品の摩耗粉を混入していることから、その摩耗粉の性状を分析することにより、機械構成部品の異常を早期に発見することができ、設備の予防保全に役立てることができる。
油脂の汚染度を分析する方法としては、従来、表1に示すような方法が用いられてきた。表1の方法うち、ミリポア法は、フィルタを用いて油脂をろ過し、油脂中の汚染物の重量を測定する方法であり、分析に用いる試料(油脂)の量を多くでき、操作も簡単であるため、設備の状態を正確に把握できる方法として好適に用いられている。しかしながら、この分析で用いられるフィルタのメッシュサイズは0.8〜20μm程度であるため、分析対象が高粘度油の場合には、メッシュ内に油脂成分(石鹸基等)が捕捉されて目詰まりを起こしたり、測定に長時間を要するという問題があった。
また、HIAC法(液体用自動微粒子計測法)は、油脂中の粒子の数を測定することにより油脂の性状を評価する方法であるが、油脂中に含まれる添加剤や水、気泡をも計測してしまう他、試料の調整の仕方でデータがばらつき易い。また、不溶解分法は、高粘度油の分析に適しているものの、手間がかかる割には不純物の質量%しかわからない。
フェログラフィ法については、特許文献1に開示の技術がある。この技術は、フェログラフィ法によって捕集した油脂中の摩耗粉を加熱処理し、その温度と着色度合いの変化から摩耗粉の材質を判定し、設備の劣化部分を特定する方法である。しかしながら、フェログラフィ法は、測定する油量が20ml以下(通常1ml)と少量であるため、試料の採取方法や採取箇所等によって分析結果が大きく左右されるため、目的とする汚染物が捕捉できない等、分析データとしての信頼性が低く、設備の正確な劣化状態を把握することができない。また、測定対象とする油脂が、低粘度油のみで、高粘度油には不向きである、分析対象の汚染物の大きさが200μm以下で、粒径の大きい汚染物は分析できないなどの問題がある。
特開昭64−41859号公報
上記のように、従来の油脂の汚染度を分析する方法には、それぞれ一長一短があり、簡便で、信頼性が高く、かつ、全ての機械設備に適用できるような汎用性のある油脂の分析方法は存在していなかった。
そこで、本発明は、従来技術が抱える上記の問題点を解決することを課題とするものであり、その目的とするところは、機械構成部品に用いられている油脂の汚染度を分析することによって、機械構成部品の摩耗箇所およびその劣化状態を、全ての生産設備で精度よく把握することができる油脂の分析方法を提案することにある。また、本発明の他の目的は、上記方法で得られた結果を基に、故障や損傷等の異常発生を早期に予知して予防対策を講じ、もって生産設備の稼働率および生産性の向上を図ることのできる生産設備の保全方法を提案することにある。
発明者らは、上記課題を達成するために検討を重ねた。その結果、フィルタを用いてろ過することによる機械用油脂の汚染度の分析と、ろ過して得たフィルタ捕捉物を観察または加熱処理することによる材質の特定とを組み合わせることにより、上記課題を達成できることを見出し、本発明を完成させた。
すなわち、本発明は、生産設備から採取した機械用油脂中に含まれる汚染物を分析する方法において、前記機械用油脂を有機溶剤で稀釈、攪拌し、ろ過し、フィルタに捕捉された汚染物の質量を測定して汚染度を評価すると共に、該汚染物の外観観察および磁性の有無により該汚染物とその発生部位を特定することを特徴とする機械用油脂の性状分析方法である。
本発明の機械用油脂の性状分析方法は、採取した機械用油脂が、グリースや高粘度油、汚染度が高い油脂である場合には、上記ろ過を、メッシュサイズの異なるフィルタを用いて、メッシュサイズの大きい順に複数回行うことを特徴とする。
また、本発明の機械用油脂の性状分析方法は、前記汚染物を270〜400℃の範囲で段階的に加熱処理し、各温度における汚染物の色の変化から、その汚染物の材質を特定することを特徴とする。
また、本発明は、上記の方法で得た機械用油脂の性状分析結果に基づいて機械設備の劣化状態を診断し、予防保全を行うことを特徴とする生産設備の保全方法である。
本発明の油脂の性状分析方法によれば、生産設備に用いられている機械用油脂の汚染度を正確に分析できるので、生産設備の劣化部位や劣化状態を精度よく把握することができる。また、本発明の生産設備の保全方法によれば、機械構成部品の異常を精度よく予知し、予防処置を講ずることができるので、生産設備の稼働率の向上および生産性の向上に大いに寄与することができる。
本発明に係る機械用油脂の性状分析方法について、その手順を説明する。
まず、操業中の生産設備の軸受や油圧設備などの機械構成部品から機械用油脂を採取する。採取する油脂としては、粘性の低い潤滑油(液体)だけでなく、グリース、コンパウンドなどの粘性の高い油脂をも対象とすることができる。なお、油脂の採取量は、グリースの場合は20〜100g、VG(ISO Viscosity Grade)が100以上の高粘度油の場合は50〜100ml、VGが100未満の低粘度油の場合は100〜200mlであることが好ましい。
まず、操業中の生産設備の軸受や油圧設備などの機械構成部品から機械用油脂を採取する。採取する油脂としては、粘性の低い潤滑油(液体)だけでなく、グリース、コンパウンドなどの粘性の高い油脂をも対象とすることができる。なお、油脂の採取量は、グリースの場合は20〜100g、VG(ISO Viscosity Grade)が100以上の高粘度油の場合は50〜100ml、VGが100未満の低粘度油の場合は100〜200mlであることが好ましい。
次いで、採取した油脂を、シンナー、ベンゼン、エーテル、トルエン等の有機溶剤を用いて1倍(低粘度油)〜20倍(グリースや高粘度油)に稀釈し、攪拌棒などを用いて攪拌し、その後、超音波を加えて油脂溶液を作製するのが好ましい。油脂を有機溶剤で稀釈することにより、グリースやコンパウンドなどの高粘度油の粘性を下げることができるので、下記のろ過作業を、フィルタの目詰まりを起こすことなく行うことができる。つまり、機械用油脂の種類(粘度)に関係なく、同じ方法を用いて汚染物の捕捉、分析を簡単に行うことができる。
次に、上記油脂溶液を、メッシュサイズの異なるフィルタを用いて、メッシュサイズの大きい順に複数回ろ過し、各フィルタ上に汚染物を捕捉する。例えば、まず、メッシュサイズが200μmのフィルタに上記油脂溶液を通過させてろ過し、粒径が200μm以上の汚染物をフィルタ上に捕捉した後、さらに、そのろ液をメッシュサイズが100μmのフィルタを通過させ、粒径が100〜200μmの汚染物をフィルタ上に捕捉する。さらに、このろ過作業を、メッシュサイズの異なるフィルタを用いて複数回行うことにより、粒径の異なる汚染物を、各フィルタ上に捕捉することができる。なお、フィルタのメッシュサイズの選定およびろ過の回数は、目的とする汚染物によって適宜選択するのが好ましい。
上記のようにして各フィルタ上に捕捉された汚染物は、肉眼または顕微鏡やマグネットを用いて観察することにより、該汚染物が油の劣化物か、機械構成部品の摩耗粉か、粉塵などの系外からの侵入物か等を見極めることができる。また、各フィルタ上の汚染物の質量を測定することにより、油脂の汚染の程度を把握することができる。そして、上記汚染物の内容と質量とを、各機械構成部品に予め規定された汚染度の限界基準値と比較することにより、油脂の汚染状態および機械構成部品の劣化状態を判断し、油脂の更油や浄油の時期、機械構成部品の故障の発見や適正な交換時期、処置の方法等を決定し、設備の予防保全を行う。
したがって、上記の本発明の方法によれば、100mlを超える機械用油脂をろ過することができるため、油脂の一部に介在するような異常摩耗片などの汚染物を、高い確率で捕捉することが可能となり、分析データとしての信頼性が高く、操業中の設備の正確な状態を把握することができるようになる。また、本発明の方法では、どのような粒径の汚染物も分析することができるため、従来のフェログラフィ法では、分析できなかった200μm以上の汚染物も捕捉、観察することができる。
また、本発明の方法では、上記のようにしてフィルタ上に捕捉した汚染物を、ガラス板上に移し、これを加熱処理した際の色の変化と形状の変化を顕微鏡にて観察することにより、汚染物中に含まれる金属の材質を特定することができる。これは、金属が加熱された際に、表2に示すように、その加熱温度によって、その材質特有の異なる色に変色することを利用したものである。
なお、上記加熱処理は、ホットプレートなどを用いて270〜400℃に加熱することが好ましい。これは、270℃より低い温度では、色の変化が起こらないためであり、また、大半は330℃以下で判別できるため、400℃より高い温度では余り実施しないからである。
したがって、フィルタを用いてろ過することによる機械用油脂の汚染度の分析と、ろ過して得たフィルタ捕捉物を加熱処理することによる材質の特定とを組み合わせることにより、油種による違いを越えて、設備の劣化状態が判断できると共に、その汚染原因(摩耗箇所)が特定できるため、操業中の設備のより正確な状態を、設備を停止することなく把握し、予防保全に役立てることができる。
特に、製鉄設備は、大型で、100rpm以下の低速回転するものが多く、従来の技術では劣化診断が難しという問題があった。しかし、大型低速軸受けに用いられているベアリングの摩耗粉は、ベアリングサイズに比例し大きくなるため、高粘度油であっても、本発明を適用し、ろ過するフィルタにメッシュサイズの大きなものを用いれば、軸受けを分解することなく、必要な劣化情報を的確に把握することが可能となる。
操業中の410トン溶銑クレーンの横行クラブ車輪から、Li系グリスを25〜50g採取し、これを溶剤で10〜20倍に稀釈した後、攪拌棒で攪拌し、さらに超音波を加えてLi系グリス溶液を作製し、このLi系グリス溶液を、メッシュサイズが160μmのナイロン製フィルタを用いてろ過した後、さらに、ろ液をメッシュサイズが40μmのナイロン製フィルタを用いてろ過し、粒径が160μm以上と、40〜160μmの汚染物粒子を捕捉した。
上記のようにして捕捉した汚染物粒子を、顕微鏡で観察した結果、機械部品から発生した摩耗粒子であることが確認された。そこで、該摩耗粒子をガラス板上に移し、ホットプレートで、表2に示した330℃で90秒間加熱した。その結果、摩耗粒子は、330℃で白色から青色へ変化し、この摩耗粒子がSUJ2であり、ベアリングから発生したものであることが特定できた。この結果に基づき、後日、溶銑クレーンの横行クラブ車輪のベアリングを点検したところ破損が確認されたので、ベアリングの交換を行った。かくして、操業中における溶銑クレーンのトラブルを回避することができた。
本発明の技術は、鉄鋼業のような装置産業に限定されるものではなく、潤滑油等の機械用油脂を利用しているあらゆる分野における生産設備の劣化診断や予防保全に適用することができる。
Claims (4)
- 生産設備から採取した機械用油脂中に含まれる汚染物を分析する方法において、前記機械用油脂を有機溶剤で稀釈、攪拌し、ろ過し、フィルタに捕捉された汚染物の質量を測定して汚染度を評価すると共に、該汚染物の外観観察および磁性の有無により該汚染物とその発生部位を特定することを特徴とする機械用油脂の性状分析方法。
- 採取した機械用油脂が、グリースや高粘度油、汚染度が高い油脂である場合には、上記ろ過を、メッシュサイズの異なるフィルタを用いて、メッシュサイズの大きい順に複数回行うことを特徴とする請求項1に記載の機械用油脂の性状分析方法。
- 前記汚染物を270〜400℃の範囲で段階的に加熱処理し、各温度における汚染物の色の変化から、その汚染物の材質を特定することを特徴とする請求項1または2に記載の機械用油脂の性状分析方法。
- 請求項1〜3のいずれか1項に記載の方法で得た機械用油脂の性状分析結果に基づいて機械設備の劣化状態を診断し、予防保全を行うことを特徴とする生産設備の保全方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2006089970A JP2007263786A (ja) | 2006-03-29 | 2006-03-29 | 機械用油脂の性状分析方法と生産設備の保全方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2006089970A JP2007263786A (ja) | 2006-03-29 | 2006-03-29 | 機械用油脂の性状分析方法と生産設備の保全方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2007263786A true JP2007263786A (ja) | 2007-10-11 |
Family
ID=38636919
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2006089970A Pending JP2007263786A (ja) | 2006-03-29 | 2006-03-29 | 機械用油脂の性状分析方法と生産設備の保全方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2007263786A (ja) |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2010150526A1 (ja) * | 2009-06-23 | 2010-12-29 | 国立大学法人福井大学 | 油状態監視方法および油状態監視装置 |
WO2011014119A1 (en) * | 2009-07-27 | 2011-02-03 | The Thailand Research Fund | An apparatus and method for particle analysis |
KR101147888B1 (ko) * | 2010-06-10 | 2012-05-24 | 주식회사 솔지 | 산업유의 온라인 모니터링 및 정제를 위한 통합 관리 시스템 |
JP2021032830A (ja) * | 2019-08-29 | 2021-03-01 | Jfeプラントエンジ株式会社 | 潤滑診断におけるグリス中の非鉄摩耗粉抽出方法 |
CN116067712A (zh) * | 2023-02-20 | 2023-05-05 | 茂名南海长城石化有限公司 | 一种用于润滑脂水分测定的润滑脂取用管 |
JP7409099B2 (ja) | 2020-01-14 | 2024-01-09 | 東京電力ホールディングス株式会社 | グリースの劣化評価方法 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS514677B1 (ja) * | 1969-03-24 | 1976-02-13 | ||
JPS6441859A (en) * | 1987-08-07 | 1989-02-14 | Nippon Steel Corp | Diagnosis of deterioration in equipment by character analysis of grease |
JPH08303690A (ja) * | 1995-05-08 | 1996-11-22 | Osaka Gas Co Ltd | 潤滑油診断方法及び潤滑油診断装置 |
JP2000202511A (ja) * | 1999-01-13 | 2000-07-25 | Kawasaki Steel Corp | 圧延機スピンドルの診断方法 |
JP2001004565A (ja) * | 1999-06-24 | 2001-01-12 | Fuji Electric Co Ltd | 石油系潤滑油中の金属の分析方法 |
JP2002296151A (ja) * | 2001-03-29 | 2002-10-09 | Osaka Gas Co Ltd | 潤滑油による設備診断システム、設備診断方法および設備診断プログラム |
JP2003344293A (ja) * | 2002-05-28 | 2003-12-03 | Toribo Tex Kk | 潤滑対象部診断方法及び潤滑対象部診断システム |
-
2006
- 2006-03-29 JP JP2006089970A patent/JP2007263786A/ja active Pending
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS514677B1 (ja) * | 1969-03-24 | 1976-02-13 | ||
JPS6441859A (en) * | 1987-08-07 | 1989-02-14 | Nippon Steel Corp | Diagnosis of deterioration in equipment by character analysis of grease |
JPH08303690A (ja) * | 1995-05-08 | 1996-11-22 | Osaka Gas Co Ltd | 潤滑油診断方法及び潤滑油診断装置 |
JP2000202511A (ja) * | 1999-01-13 | 2000-07-25 | Kawasaki Steel Corp | 圧延機スピンドルの診断方法 |
JP2001004565A (ja) * | 1999-06-24 | 2001-01-12 | Fuji Electric Co Ltd | 石油系潤滑油中の金属の分析方法 |
JP2002296151A (ja) * | 2001-03-29 | 2002-10-09 | Osaka Gas Co Ltd | 潤滑油による設備診断システム、設備診断方法および設備診断プログラム |
JP2003344293A (ja) * | 2002-05-28 | 2003-12-03 | Toribo Tex Kk | 潤滑対象部診断方法及び潤滑対象部診断システム |
Cited By (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2010150526A1 (ja) * | 2009-06-23 | 2010-12-29 | 国立大学法人福井大学 | 油状態監視方法および油状態監視装置 |
US8390796B2 (en) | 2009-06-23 | 2013-03-05 | National University Corporation University Of Fukui | Oil state monitoring method and oil state monitoring device |
JP5190660B2 (ja) * | 2009-06-23 | 2013-04-24 | 国立大学法人福井大学 | 油状態監視方法および油状態監視装置 |
WO2011014119A1 (en) * | 2009-07-27 | 2011-02-03 | The Thailand Research Fund | An apparatus and method for particle analysis |
US8770047B2 (en) | 2009-07-27 | 2014-07-08 | The Thailand Research Fund | Apparatus and method for particle analysis |
KR101147888B1 (ko) * | 2010-06-10 | 2012-05-24 | 주식회사 솔지 | 산업유의 온라인 모니터링 및 정제를 위한 통합 관리 시스템 |
JP2021032830A (ja) * | 2019-08-29 | 2021-03-01 | Jfeプラントエンジ株式会社 | 潤滑診断におけるグリス中の非鉄摩耗粉抽出方法 |
JP7198735B2 (ja) | 2019-08-29 | 2023-01-04 | Jfeプラントエンジ株式会社 | 潤滑診断におけるグリス中の非鉄摩耗粉抽出方法 |
JP7409099B2 (ja) | 2020-01-14 | 2024-01-09 | 東京電力ホールディングス株式会社 | グリースの劣化評価方法 |
CN116067712A (zh) * | 2023-02-20 | 2023-05-05 | 茂名南海长城石化有限公司 | 一种用于润滑脂水分测定的润滑脂取用管 |
CN116067712B (zh) * | 2023-02-20 | 2023-10-13 | 茂名南海长城石化有限公司 | 一种用于润滑脂水分测定的润滑脂取用管 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Roylance | Ferrography—then and now | |
Ebersbach et al. | The investigation of the condition and faults of a spur gearbox using vibration and wear debris analysis techniques | |
Sheng | Monitoring of wind turbine gearbox condition through oil and wear debris analysis: A full-scale testing perspective | |
JP2007263786A (ja) | 機械用油脂の性状分析方法と生産設備の保全方法 | |
CN101936831B (zh) | 液压润滑系统中的污染物来源的综合监测分析方法 | |
Biswas et al. | Vibration and oil analysis by ferrography for condition monitoring | |
Sondhiya et al. | Wear debris analysis of automotive engine lubricating oil using by ferrography | |
Mao et al. | Transmission-error-and vibration-based condition monitoring of gear wear with contaminated lubricant | |
WO2018212364A1 (ja) | 潤滑油汚染診断法 | |
Du et al. | Investigation on on-line monitoring method for lubricating oil deterioration | |
Glos et al. | Monitoring an Engine Condition based on Tribological Diagnostics in Military Vehicles | |
JPH08303690A (ja) | 潤滑油診断方法及び潤滑油診断装置 | |
Lukas et al. | Rotrode Filter Spectroscopy: A Recently Improved Method to Detect and Analyze Large Wear and Contaminant Particles in Fluids | |
More et al. | Prognostic Approach for Ferrographic Analysis of Gear Box | |
Gonçalves et al. | Predictive maintenance of a worm reducer with an unbalanced load | |
Sheng et al. | Recommended Practice: Filter Debris Collection and Analysis for Gearbox Condition Monitoring | |
CN106706477A (zh) | 用于测试油样中磨屑形貌的测试系统及方法 | |
JP7198735B2 (ja) | 潤滑診断におけるグリス中の非鉄摩耗粉抽出方法 | |
Ranjan et al. | Modelling of wear debris in planetary gear drive | |
Khan et al. | Image based portable wear debris analysis tool | |
Hartlen | Particle Count Testing and Its Impact on True Oil Cleanliness | |
Karajagikar et al. | Investigate the condition of single speed worm gearbox using ferrography and vibration analysis,' | |
Halme | Condition monitoring of oil lubricated ball bearing using wear debris and vibration analysis | |
Van Rensselar | Filter debris analysis: From aircraft to wind turbines | |
Jiang et al. | Gearbox Non-ferrous metal bearing wear condition monitoring based on oil analysis |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Effective date: 20090113 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20110809 |
|
A521 | Written amendment |
Effective date: 20110909 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20111213 |