JPH0862207A - 潤滑油の劣化検知方法 - Google Patents
潤滑油の劣化検知方法Info
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- JPH0862207A JPH0862207A JP21945294A JP21945294A JPH0862207A JP H0862207 A JPH0862207 A JP H0862207A JP 21945294 A JP21945294 A JP 21945294A JP 21945294 A JP21945294 A JP 21945294A JP H0862207 A JPH0862207 A JP H0862207A
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- lubricating oil
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- oil
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- Lubrication Details And Ventilation Of Internal Combustion Engines (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 コージェネシステム（ＣＧＳ）用ガスエンジ
ンの潤滑油（ガスエンジン油）を始め、その他種々の潤
滑油において、使用中における劣化の程度又は余寿命
を、特にオンラインにおいて、正しく検知し、判定する
ことのできる潤滑油の劣化検知方法を提供する。 【構成】 ０．４〜２．５μｍの範囲の短波長と長波長
の２つの光を用いて潤滑油のそれぞれの波長における吸
光度又は透過光量を測定する。この測定値信号は、マイ
クロコンピュータ６に送信され、マイクロコンピュータ
にて処理可能なパルス数に変換（Ａ／Ｄ変換）された後
マイクロコンピュータ６の演算部に入力される。マイク
ロコンピユータの演算部では、内蔵する判断アルゴリズ
ムによって、上記信号に基づいて、現在のガスエンジン
油の劣化程度を示す劣化パターンを識別する。更に、判
断アルゴリズムでは、識別された夫々の劣化パターンに
対応した校正曲線からガスエンジン油の劣化度合又は余
寿命を演算し、出力する。この出力信号は、ディスプレ
ー装置７にて表示される。
ンの潤滑油（ガスエンジン油）を始め、その他種々の潤
滑油において、使用中における劣化の程度又は余寿命
を、特にオンラインにおいて、正しく検知し、判定する
ことのできる潤滑油の劣化検知方法を提供する。 【構成】 ０．４〜２．５μｍの範囲の短波長と長波長
の２つの光を用いて潤滑油のそれぞれの波長における吸
光度又は透過光量を測定する。この測定値信号は、マイ
クロコンピュータ６に送信され、マイクロコンピュータ
にて処理可能なパルス数に変換（Ａ／Ｄ変換）された後
マイクロコンピュータ６の演算部に入力される。マイク
ロコンピユータの演算部では、内蔵する判断アルゴリズ
ムによって、上記信号に基づいて、現在のガスエンジン
油の劣化程度を示す劣化パターンを識別する。更に、判
断アルゴリズムでは、識別された夫々の劣化パターンに
対応した校正曲線からガスエンジン油の劣化度合又は余
寿命を演算し、出力する。この出力信号は、ディスプレ
ー装置７にて表示される。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、エンジンオイル、コン
プレッサオイル、ギアオイルなど種々の潤滑油の劣化の
程度又は余寿命を検知する方法に関するものであり、特
に、コージェネシステム（ＣＧＳ）用ガスエンジンに使
用されるエンジンオイル（以下「ガスエンジン油」とい
う。）の劣化度又は余寿命を検知するのに適したオイル
劣化検知方法に関するものである。
プレッサオイル、ギアオイルなど種々の潤滑油の劣化の
程度又は余寿命を検知する方法に関するものであり、特
に、コージェネシステム（ＣＧＳ）用ガスエンジンに使
用されるエンジンオイル（以下「ガスエンジン油」とい
う。）の劣化度又は余寿命を検知するのに適したオイル
劣化検知方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】例えば、コージェネシステム（ＣＧＳ）
用ガスエンジンの潤滑油としてガスエンジン油が用いら
れるが、通常のエンジンオイルと同様に、使用によって
劣化する。
用ガスエンジンの潤滑油としてガスエンジン油が用いら
れるが、通常のエンジンオイルと同様に、使用によって
劣化する。
【０００３】ＣＧＳのメンテナンス及びエンジンの寿命
延長の必要性があり、ガスエンジン油の潤滑管理が重要
である。これまでは、ガスエンジン油の潤滑管理には従
来からあるＪＩＳ法、石油学会法、ＡＳＴＭ法等の石油
試験法が用いられてきた。具体的には、一般的な全酸
価、全塩基価、不溶解分、粘度等を測定し、ガスエンジ
ン油の劣化度が検知され、劣化の程度が判定されてい
た。
延長の必要性があり、ガスエンジン油の潤滑管理が重要
である。これまでは、ガスエンジン油の潤滑管理には従
来からあるＪＩＳ法、石油学会法、ＡＳＴＭ法等の石油
試験法が用いられてきた。具体的には、一般的な全酸
価、全塩基価、不溶解分、粘度等を測定し、ガスエンジ
ン油の劣化度が検知され、劣化の程度が判定されてい
た。
【０００４】しかしながら、これらの試験法は信頼性は
高いが全て湿式分析であって、現場でのバッチ式のサン
プリングを必要とし、且つ分析も試験室で行うのが通例
であり迅速に油の現状の結果を出すことができず、又、
常時監視のオンライン検知ができないという欠点があっ
た。
高いが全て湿式分析であって、現場でのバッチ式のサン
プリングを必要とし、且つ分析も試験室で行うのが通例
であり迅速に油の現状の結果を出すことができず、又、
常時監視のオンライン検知ができないという欠点があっ
た。
【０００５】このような従来の問題を解決するべく、オ
ンライン用の劣化センサが種々研究され、提案されてい
る。例えば、中赤外領域（２．５〜２５μｍ）での赤外
分光分析の原理を応用したセンサや、可視近赤外領域
（０．４〜２．５μｍ）の単一波長の光を応用した光透
過型センサ等がある。しかしながら、実用に値するもの
は未だ無いのが現状である。
ンライン用の劣化センサが種々研究され、提案されてい
る。例えば、中赤外領域（２．５〜２５μｍ）での赤外
分光分析の原理を応用したセンサや、可視近赤外領域
（０．４〜２．５μｍ）の単一波長の光を応用した光透
過型センサ等がある。しかしながら、実用に値するもの
は未だ無いのが現状である。
【０００６】この理由は、赤外分光分析の原理を応用し
たセンサでは光源に大きい安定化電源を必要とし、装置
が大型化するという問題があり、又、極端に光路長を短
くする必要があり、コスト的に高額になるという装置上
の問題を有するだけでなく、測定原理上、油の劣化に伴
い増大する硝酸エステルによる６．１μｍの吸収或いは
５．８μｍ付近の吸収を検知するために特殊な分光フィ
ルターを必要とするという問題があるためである。
たセンサでは光源に大きい安定化電源を必要とし、装置
が大型化するという問題があり、又、極端に光路長を短
くする必要があり、コスト的に高額になるという装置上
の問題を有するだけでなく、測定原理上、油の劣化に伴
い増大する硝酸エステルによる６．１μｍの吸収或いは
５．８μｍ付近の吸収を検知するために特殊な分光フィ
ルターを必要とするという問題があるためである。
【０００７】他方、可視近赤外領域の光を使う方法につ
いては若干の報告があるが、本発明者らも研究を行った
結果、光透過方式により吸光度又は透過光量を測定する
ことで、例えば吸光度と油の劣化度（全酸価、不溶解
分、全塩基価或いはこれらより定義した劣化指数）との
間には、エンジン及び油種を決めることにより良好な相
関性を見出し得ることが分かった。しかしながら、この
ような制約を外すと比較的劣化の早いＣＧＳ用などの大
型ガスエンジンではバラツキがあり、そのままでは汎用
的な劣化の診断を行いにくいことが判明した。
いては若干の報告があるが、本発明者らも研究を行った
結果、光透過方式により吸光度又は透過光量を測定する
ことで、例えば吸光度と油の劣化度（全酸価、不溶解
分、全塩基価或いはこれらより定義した劣化指数）との
間には、エンジン及び油種を決めることにより良好な相
関性を見出し得ることが分かった。しかしながら、この
ような制約を外すと比較的劣化の早いＣＧＳ用などの大
型ガスエンジンではバラツキがあり、そのままでは汎用
的な劣化の診断を行いにくいことが判明した。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】本発明者らは、上記の
問題の原因を化学分析により解析していった結果、バラ
ツキの原因は油の劣化のパターンがエンジン・運転条件
・潤滑油の種類、その他の影響で変わるため、油中の劣
化生成物が変わり、このため油の劣化の度合いが湿式分
析では同じ結果が得られたとしても、光による吸光度が
変わるためであるという推論に至った。即ち、ガスエン
ジン油のエンジンでの使用中の劣化は避けられないもの
であるが、この劣化は、劣化の進行の様式から初期型劣
化（Ａ）、中間型劣化（Ｂ）、後期型劣化（Ｃ）と大別
した場合、使用劣化油がこのいずれかに分けられると推
論された。
問題の原因を化学分析により解析していった結果、バラ
ツキの原因は油の劣化のパターンがエンジン・運転条件
・潤滑油の種類、その他の影響で変わるため、油中の劣
化生成物が変わり、このため油の劣化の度合いが湿式分
析では同じ結果が得られたとしても、光による吸光度が
変わるためであるという推論に至った。即ち、ガスエン
ジン油のエンジンでの使用中の劣化は避けられないもの
であるが、この劣化は、劣化の進行の様式から初期型劣
化（Ａ）、中間型劣化（Ｂ）、後期型劣化（Ｃ）と大別
した場合、使用劣化油がこのいずれかに分けられると推
論された。
【０００９】そこで、この本発明者らの推論を確認する
ために、使用劣化油を可視近赤外分光分析によりスペク
トル分析を行ってみた結果、三者は明確に分かれること
が検証された。
ために、使用劣化油を可視近赤外分光分析によりスペク
トル分析を行ってみた結果、三者は明確に分かれること
が検証された。
【００１０】更に、本発明者らは、この三者をスペクト
ル上から簡単に分ける方法を見出すべく多くの研究実験
を行なったところ、個々の使用油について長波長側と短
波長側の両方の吸光度を求め、その値をｘ−ｙ座標に描
くと個々の油の座標から劣化のパターンが上記の３つに
分けられることを見出した。
ル上から簡単に分ける方法を見出すべく多くの研究実験
を行なったところ、個々の使用油について長波長側と短
波長側の両方の吸光度を求め、その値をｘ−ｙ座標に描
くと個々の油の座標から劣化のパターンが上記の３つに
分けられることを見出した。
【００１１】以上から、オンラインセンサの設計上で、
長波長と短波長の２つの光源を用い、被験油の吸光度又
は透過光量を２つの波長において検出し、それらから劣
化のパターンＡ、Ｂ、Ｃを識別し、次に２波長の内の一
方の吸光度又は透過光量と夫々のパターンに対応した校
正曲線を用いて劣化度を求めることにより、使用油の正
しい劣化判定ができるとの結論に達した。
長波長と短波長の２つの光源を用い、被験油の吸光度又
は透過光量を２つの波長において検出し、それらから劣
化のパターンＡ、Ｂ、Ｃを識別し、次に２波長の内の一
方の吸光度又は透過光量と夫々のパターンに対応した校
正曲線を用いて劣化度を求めることにより、使用油の正
しい劣化判定ができるとの結論に達した。
【００１２】この検証を分析的に行ってみたところ、９
５％以上の確率で劣化のパターンが識別でき、且つ劣化
の度合いが判定できることが証明された。
５％以上の確率で劣化のパターンが識別でき、且つ劣化
の度合いが判定できることが証明された。
【００１３】本発明は、本発明者らの斯る新規な知見及
びそれに基づく研究実験の結果なされたものである。
びそれに基づく研究実験の結果なされたものである。
【００１４】従って、本発明の目的は、コージェネシス
テム（ＣＧＳ）用ガスエンジンの潤滑油（ガスエンジン
油）を始め、その他種々の潤滑油において、使用中にお
ける劣化の程度又は余寿命を、特にオンラインにおい
て、正しく検知し、判定することのできる潤滑油の劣化
検知方法を提供することである。
テム（ＣＧＳ）用ガスエンジンの潤滑油（ガスエンジン
油）を始め、その他種々の潤滑油において、使用中にお
ける劣化の程度又は余寿命を、特にオンラインにおい
て、正しく検知し、判定することのできる潤滑油の劣化
検知方法を提供することである。
【００１５】
【課題を解決するための手段】上記目的は本発明に係る
ガスエンジン油の劣化検知方法によって達成される。要
約すれば、本発明は、０．４〜２．５μｍの範囲の短波
長と長波長の２つの光を用いて潤滑油のそれぞれの波長
における吸光度又は透過光量を測定し、この測定値から
判断アルゴリズムにより潤滑油の劣化パターンを識別
し、次いで、特定波長の吸光度又は透過光量とメモリー
されているそれぞれの劣化パターンの校正曲線とから潤
滑油の劣化の度合いを求めることを特徴とする潤滑油の
劣化検知方法である。
ガスエンジン油の劣化検知方法によって達成される。要
約すれば、本発明は、０．４〜２．５μｍの範囲の短波
長と長波長の２つの光を用いて潤滑油のそれぞれの波長
における吸光度又は透過光量を測定し、この測定値から
判断アルゴリズムにより潤滑油の劣化パターンを識別
し、次いで、特定波長の吸光度又は透過光量とメモリー
されているそれぞれの劣化パターンの校正曲線とから潤
滑油の劣化の度合いを求めることを特徴とする潤滑油の
劣化検知方法である。
【００１６】本発明の他の態様によれば、短波長と長波
長の両者の吸光度又は透過光量をそれぞれｘ軸及びｙ軸
とするｘ−ｙ図形から、潤滑油の短波長及び長波長の吸
光度又は透過光量の図形内の位置によって劣化パターン
を判断し、そのパターンに対応した校正曲線と短波長側
の吸光度又は透過光量とから潤滑油の劣化の度合いを求
めることを特徴とする潤滑油の劣化検知方法が提供され
る。
長の両者の吸光度又は透過光量をそれぞれｘ軸及びｙ軸
とするｘ−ｙ図形から、潤滑油の短波長及び長波長の吸
光度又は透過光量の図形内の位置によって劣化パターン
を判断し、そのパターンに対応した校正曲線と短波長側
の吸光度又は透過光量とから潤滑油の劣化の度合いを求
めることを特徴とする潤滑油の劣化検知方法が提供され
る。
【００１７】更に、本発明の他の態様によれば、０．４
〜２．５μｍの範囲の短波長と長波長の２つの光を用い
て潤滑油のそれぞれの波長における吸光度又は透過光量
を測定し、この測定値から判断アルゴリズムにより潤滑
油の劣化パターンを識別し、次いで、特定波長の吸光度
又は透過光量とメモリーされているそれぞれの劣化パタ
ーンの校正曲線とから下記式に基づいて潤滑油の余寿命
（Ｌ）を求めることを特徴とする潤滑油の劣化検知方法
が提供される。 余寿命（Ｌ）＝｛（Ｑ1 −ＱX)／（Ｑ1 −Ｑ0)｝×１０
０（％） ここで、Ｑ1 は交換すべき状態時の潤滑油の吸光度又は
透過光量、Ｑ0 は新油時の潤滑油の吸光度又は透過光
量、ＱX はある時点での潤滑油の吸光度又は透過光量で
あり、又、校正曲線上、吸光度又は透過光量Ｑ1 の時の
余寿命（Ｌ1 ）を０％とし、吸光度又は透過光量Ｑ0 の
時の余寿命（Ｌ0 ）を１００％とする。
〜２．５μｍの範囲の短波長と長波長の２つの光を用い
て潤滑油のそれぞれの波長における吸光度又は透過光量
を測定し、この測定値から判断アルゴリズムにより潤滑
油の劣化パターンを識別し、次いで、特定波長の吸光度
又は透過光量とメモリーされているそれぞれの劣化パタ
ーンの校正曲線とから下記式に基づいて潤滑油の余寿命
（Ｌ）を求めることを特徴とする潤滑油の劣化検知方法
が提供される。 余寿命（Ｌ）＝｛（Ｑ1 −ＱX)／（Ｑ1 −Ｑ0)｝×１０
０（％） ここで、Ｑ1 は交換すべき状態時の潤滑油の吸光度又は
透過光量、Ｑ0 は新油時の潤滑油の吸光度又は透過光
量、ＱX はある時点での潤滑油の吸光度又は透過光量で
あり、又、校正曲線上、吸光度又は透過光量Ｑ1 の時の
余寿命（Ｌ1 ）を０％とし、吸光度又は透過光量Ｑ0 の
時の余寿命（Ｌ0 ）を１００％とする。
【００１８】又、この実施態様にて、潤滑油がガスエン
ジン油とされた場合には、ガスエンジンの運転時間及び
／又は積算発電電力、並びに時間と共に変動するガスエ
ンジン油の吸光度をデータテーブルとして記憶し、実際
に劣化検知して得られた吸光度から前記データテーブル
に基づき、余寿命を下記式にて求められる残存運転時間
（Ｈ）又は残存発電電力（Ｐ）として出力することがで
きる。 残存運転時間（Ｈ）＝｛（Ｑ1 −ＱX)／（ＱX −Ｑ0)｝
×ＨX （ｈ） 残存発電電力（Ｐ）＝｛（Ｑ1 −ＱX)／（ＱX −Ｑ0)｝
×ＰX （ｋＷｈ） ここで、Ｑ1 は交換すべき状態時の潤滑油の吸光度又は
透過光量、Ｑ0 は新油時の潤滑油の吸光度又は透過光
量、ＱX はある時点での潤滑油の吸光度又は透過光量で
あり、又、ＨX は劣化検知したときまでの更油後運転時
間であり、ＰX は劣化検知したときまでの更油後発電電
力である。
ジン油とされた場合には、ガスエンジンの運転時間及び
／又は積算発電電力、並びに時間と共に変動するガスエ
ンジン油の吸光度をデータテーブルとして記憶し、実際
に劣化検知して得られた吸光度から前記データテーブル
に基づき、余寿命を下記式にて求められる残存運転時間
（Ｈ）又は残存発電電力（Ｐ）として出力することがで
きる。 残存運転時間（Ｈ）＝｛（Ｑ1 −ＱX)／（ＱX −Ｑ0)｝
×ＨX （ｈ） 残存発電電力（Ｐ）＝｛（Ｑ1 −ＱX)／（ＱX −Ｑ0)｝
×ＰX （ｋＷｈ） ここで、Ｑ1 は交換すべき状態時の潤滑油の吸光度又は
透過光量、Ｑ0 は新油時の潤滑油の吸光度又は透過光
量、ＱX はある時点での潤滑油の吸光度又は透過光量で
あり、又、ＨX は劣化検知したときまでの更油後運転時
間であり、ＰX は劣化検知したときまでの更油後発電電
力である。
【００１９】上記本発明の各実施態様にて、好ましく
は、短波長に０．４５〜０．７μｍの範囲内の波長を、
そして長波長に０．８μｍ〜１．１μｍの範囲内の波長
が使用される。又、潤滑油がガスエンジン油とされた
時、この潤滑油の劣化パターンは、初期型劣化（Ａ）、
中間型劣化（Ｂ）及び後期型劣化（Ｃ）が採用される。
は、短波長に０．４５〜０．７μｍの範囲内の波長を、
そして長波長に０．８μｍ〜１．１μｍの範囲内の波長
が使用される。又、潤滑油がガスエンジン油とされた
時、この潤滑油の劣化パターンは、初期型劣化（Ａ）、
中間型劣化（Ｂ）及び後期型劣化（Ｃ）が採用される。
【００２０】
【実施例】以下、本発明を実施例について添付図面を参
照しながら詳細に説明する。
照しながら詳細に説明する。
【００２１】実施例１ 図１に、本発明に係る潤滑油の劣化検知方法を実施する
ための２波長方式のオイル劣化センサの一実施例を示
す。本実施例では、本発明が、コージェネシステム（Ｃ
ＧＳ）用ガスエンジンに使用されるガスエンジン油の劣
化度を検知するのに実施された場合について説明する。
ための２波長方式のオイル劣化センサの一実施例を示
す。本実施例では、本発明が、コージェネシステム（Ｃ
ＧＳ）用ガスエンジンに使用されるガスエンジン油の劣
化度を検知するのに実施された場合について説明する。
【００２２】本実施例によると、オイル劣化センサは、
透明セル１を挟んで対向配置された発光部２と受光部３
とを備えている。透明セル１内には潤滑油、即ち、本実
施例では使用中のガスエンジン油が導入される。発光部
２で発光した所定波長の光が透明セル１内のガスエンジ
ン油に照射され、ガスエンジン油を透過した光が受光部
３で受光され、ガスエンジン油による透過光の吸光度又
は透過光量が測定される。
透明セル１を挟んで対向配置された発光部２と受光部３
とを備えている。透明セル１内には潤滑油、即ち、本実
施例では使用中のガスエンジン油が導入される。発光部
２で発光した所定波長の光が透明セル１内のガスエンジ
ン油に照射され、ガスエンジン油を透過した光が受光部
３で受光され、ガスエンジン油による透過光の吸光度又
は透過光量が測定される。
【００２３】発光部２には、光源としてＬＥＤ又はレー
ザダイオードなどが使用され、駆動部４にて駆動され所
定の波長の光を出射する。本発明によると、発光部２
は、第１及び第２光源２Ａ、２Ｂを備え、それぞれ０．
４〜２．５μｍの範囲の短波長と長波長の２つの光を発
光する。好ましくは、短波長に０．４５〜０．７μｍの
範囲内の波長を、そして長波長に０．８μｍ〜１．１μ
ｍの範囲内の波長が使用される。本実施例において、第
１の光源２Ａは０．６６μｍ（６６０ｎｍ）の中心波長
を有する発光ダイオードとされ、第２の光源２Ｂは０．
９２μｍ（９２０ｎｍ）の中心波長を有する発光ダイオ
ードとされる。又、発光部２からの光を受光する受光部
３には、フォトダイオードなどが使用され、本実施例で
は、発光部２の第１及び第２光源２Ａ、２Ｂに対応し
て、第１及び第２フォトダイオード３Ａ、３Ｂが配置さ
れる。ガスエンジン油を透過した光はフォトダイオード
３Ａ、３Ｂで受光され、光量検出部５において吸光度又
は透過光量対応した電気信号に変えられる。フォトダイ
オード３Ａ、３Ｂは、短波長と長波長の両方を検知する
ものであれば同じ種類のものを２個使っても良い。この
場合、光源２Ａ及び光源２Ｂからの光が１個のフォトダ
イオードに集光できる構造の光学系にすることもでき、
この場合はフォトダイオードは１個で良い。
ザダイオードなどが使用され、駆動部４にて駆動され所
定の波長の光を出射する。本発明によると、発光部２
は、第１及び第２光源２Ａ、２Ｂを備え、それぞれ０．
４〜２．５μｍの範囲の短波長と長波長の２つの光を発
光する。好ましくは、短波長に０．４５〜０．７μｍの
範囲内の波長を、そして長波長に０．８μｍ〜１．１μ
ｍの範囲内の波長が使用される。本実施例において、第
１の光源２Ａは０．６６μｍ（６６０ｎｍ）の中心波長
を有する発光ダイオードとされ、第２の光源２Ｂは０．
９２μｍ（９２０ｎｍ）の中心波長を有する発光ダイオ
ードとされる。又、発光部２からの光を受光する受光部
３には、フォトダイオードなどが使用され、本実施例で
は、発光部２の第１及び第２光源２Ａ、２Ｂに対応し
て、第１及び第２フォトダイオード３Ａ、３Ｂが配置さ
れる。ガスエンジン油を透過した光はフォトダイオード
３Ａ、３Ｂで受光され、光量検出部５において吸光度又
は透過光量対応した電気信号に変えられる。フォトダイ
オード３Ａ、３Ｂは、短波長と長波長の両方を検知する
ものであれば同じ種類のものを２個使っても良い。この
場合、光源２Ａ及び光源２Ｂからの光が１個のフォトダ
イオードに集光できる構造の光学系にすることもでき、
この場合はフォトダイオードは１個で良い。
【００２４】更に、上記光量検出部５からの電気信号
は、マイクロコンピュータ６に送信され、マイクロコン
ピュータにて処理可能なパルス数に変換（Ａ／Ｄ変換）
された後マイクロコンピュータ６の演算部に入力され
る。
は、マイクロコンピュータ６に送信され、マイクロコン
ピュータにて処理可能なパルス数に変換（Ａ／Ｄ変換）
された後マイクロコンピュータ６の演算部に入力され
る。
【００２５】マイクロコンピユータの演算部では、図２
に示すような内蔵する判断アルゴリズムによって、上記
光量検出部からの信号に基づいて、現在のガスエンジン
油の劣化程度を示す劣化パターンを識別する。更に、判
断アルゴリズムでは、識別された夫々の劣化パターンに
対応した校正曲線からガスエンジン油の劣化度合を演算
し、出力する。この出力信号は、ディスプレー装置にて
表示される。
に示すような内蔵する判断アルゴリズムによって、上記
光量検出部からの信号に基づいて、現在のガスエンジン
油の劣化程度を示す劣化パターンを識別する。更に、判
断アルゴリズムでは、識別された夫々の劣化パターンに
対応した校正曲線からガスエンジン油の劣化度合を演算
し、出力する。この出力信号は、ディスプレー装置にて
表示される。
【００２６】次に、上記判断アルゴリズムについて説明
する。
する。
【００２７】図３は、使用中のガスエンジン油の劣化の
進行程度を、アルゴリズムにより、９２０ｎｍと６６０
ｎｍの吸光度から初期型劣化（Ａ）、中間型劣化
（Ｂ）、後期型劣化（Ｃ）の３パターンに分割できた例
を示す。
進行程度を、アルゴリズムにより、９２０ｎｍと６６０
ｎｍの吸光度から初期型劣化（Ａ）、中間型劣化
（Ｂ）、後期型劣化（Ｃ）の３パターンに分割できた例
を示す。
【００２８】尚、吸光度は、本実施例では光路長０．１
ｍｍの石英セルを用いて測定した値である。
ｍｍの石英セルを用いて測定した値である。
【００２９】図４は、アルゴリズムにより３つの校正曲
線からオイルの劣化度（劣化指数）を出力した例を示
す。ここで、劣化指数は、ガスエンジン油の劣化を総合
的に示す指数として従来から実績のあるＪＩＳ法全酸価
及び石油学会法Ｂ法不溶解分（ペンタン）をもとに劣化
分析結果により任意に定義した指数であり、本実施例で
は、全酸価＋ｎ＊不溶解分（ｎ＝７）と定義される。
線からオイルの劣化度（劣化指数）を出力した例を示
す。ここで、劣化指数は、ガスエンジン油の劣化を総合
的に示す指数として従来から実績のあるＪＩＳ法全酸価
及び石油学会法Ｂ法不溶解分（ペンタン）をもとに劣化
分析結果により任意に定義した指数であり、本実施例で
は、全酸価＋ｎ＊不溶解分（ｎ＝７）と定義される。
【００３０】従って、本実施例に従ってガスエンジン油
の劣化検知方法を実施する場合には、図２にて理解され
るように、６６０ｎｍと９２０ｎｍの２つの光を用いて
ガスエンジン油の吸光度（又は透過光量）を測定し、こ
の測定値から上記判断アルゴリズムによりガスエンジン
油の劣化パターンＡ、Ｂ、Ｃが識別される。
の劣化検知方法を実施する場合には、図２にて理解され
るように、６６０ｎｍと９２０ｎｍの２つの光を用いて
ガスエンジン油の吸光度（又は透過光量）を測定し、こ
の測定値から上記判断アルゴリズムによりガスエンジン
油の劣化パターンＡ、Ｂ、Ｃが識別される。
【００３１】換言すれば、例えば６６０ｎｍと９２０ｎ
ｍといった短波長と長波長の２つの光を用いて測定され
た両者の吸光度又は透過光量をそれぞれｘ軸及びｙ軸と
するｘ−ｙ図形（図３）から、潤滑油の短波長及び長波
長の吸光度又は透過光量の図形内の位置によって、例え
ば劣化パターンＡ、Ｂ、Ｃが判断される。
ｍといった短波長と長波長の２つの光を用いて測定され
た両者の吸光度又は透過光量をそれぞれｘ軸及びｙ軸と
するｘ−ｙ図形（図３）から、潤滑油の短波長及び長波
長の吸光度又は透過光量の図形内の位置によって、例え
ば劣化パターンＡ、Ｂ、Ｃが判断される。
【００３２】マイクロコンピュータ６には、図４に示す
６６０ｎｍと各劣化パターンの校正曲線１、２、３との
関係がメモリーされており、従って、判断アルゴリズム
では、６６０ｎｍの波長の吸光度（又は透過光量）とメ
モリーされているそれぞれの劣化パターンの校正曲線
１、２、３とからガスエンジン油の劣化度（劣化指数）
が求められ、ディスプレー装置７にて表示される。
６６０ｎｍと各劣化パターンの校正曲線１、２、３との
関係がメモリーされており、従って、判断アルゴリズム
では、６６０ｎｍの波長の吸光度（又は透過光量）とメ
モリーされているそれぞれの劣化パターンの校正曲線
１、２、３とからガスエンジン油の劣化度（劣化指数）
が求められ、ディスプレー装置７にて表示される。
【００３３】図４に示す実施例では、オイル（ガスエン
ジン油）１、２、３は、それぞれ劣化パターンＡ、Ｂ、
Ｃと識別され、そして劣化パターン校正曲線１、２、３
によりそれぞれの劣化度合（劣化指数）Ｎ1 、Ｎ2 、Ｎ
3 が求められ、劣化程度が判定された場合を例示してい
る。
ジン油）１、２、３は、それぞれ劣化パターンＡ、Ｂ、
Ｃと識別され、そして劣化パターン校正曲線１、２、３
によりそれぞれの劣化度合（劣化指数）Ｎ1 、Ｎ2 、Ｎ
3 が求められ、劣化程度が判定された場合を例示してい
る。
【００３４】実施例２ 更に、本発明の第２の実施例によれば、マイクロコンピ
ュータ６は、次の判断アルゴリズムを含むことができ
る。
ュータ６は、次の判断アルゴリズムを含むことができ
る。
【００３５】図５は、ガスエンジン油の劣化パターンＡ
に対する全酸価と６６０ｎｍ吸光度の関係を示す。両者
は良い相関関係にある。この劣化パターンＡについては
油の特性として劣化の進行にともない全酸価は大きく増
加するが不溶解分の増加は緩慢であり、全酸価が重要な
ファクターになる。他方、全塩基価については全酸価と
逆の相関関係にあり全酸価を劣化センサで出力させるこ
とにより劣化診断が可能である。
に対する全酸価と６６０ｎｍ吸光度の関係を示す。両者
は良い相関関係にある。この劣化パターンＡについては
油の特性として劣化の進行にともない全酸価は大きく増
加するが不溶解分の増加は緩慢であり、全酸価が重要な
ファクターになる。他方、全塩基価については全酸価と
逆の相関関係にあり全酸価を劣化センサで出力させるこ
とにより劣化診断が可能である。
【００３６】又、図６は、ガスエンジン油の劣化パター
ンＢとＣに対する６６０ｎｍ吸光度と不溶解分との関係
を示す。両者は良い相関関係にあることが分かる。これ
ら２つの劣化パターンＢ、Ｃにおいては劣化に伴う不溶
解分の増加は大きいが、全酸価の増加は緩慢である。従
って、不溶解分を劣化センサで出力させることによって
劣化診断が可能である。
ンＢとＣに対する６６０ｎｍ吸光度と不溶解分との関係
を示す。両者は良い相関関係にあることが分かる。これ
ら２つの劣化パターンＢ、Ｃにおいては劣化に伴う不溶
解分の増加は大きいが、全酸価の増加は緩慢である。従
って、不溶解分を劣化センサで出力させることによって
劣化診断が可能である。
【００３７】従って、この実施例においては、先の実施
例と同様に、図２及び図３にて理解されるように、６６
０ｎｍと９２０ｎｍの２つの光を用いてガスエンジン油
の吸光度（又は透過光量）を測定し、この測定値から上
記判断アルゴリズムによりガスエンジン油の劣化パター
ンＡ、Ｂ、Ｃが識別される。
例と同様に、図２及び図３にて理解されるように、６６
０ｎｍと９２０ｎｍの２つの光を用いてガスエンジン油
の吸光度（又は透過光量）を測定し、この測定値から上
記判断アルゴリズムによりガスエンジン油の劣化パター
ンＡ、Ｂ、Ｃが識別される。
【００３８】この実施例では、マイクロコンピュータ６
には、図５及び図６に示すような、劣化パターンＡに対
する全酸価と６６０ｎｍ吸光度の関係の校正曲線４と、
劣化パターンＢとＣに対する６６０ｎｍ吸光度と不溶解
分との関係の校正曲線５、６がメモリーされている。従
って、この実施例によると、判断アルゴリズムでは、オ
イル（ガスエンジン油）４、５、６は、上記実施例と同
様にして、それぞれ劣化パターンＡ、Ｂ、Ｃが識別され
るが、オイル４は、図５に示すように、劣化パターン校
正曲線４により劣化度が全酸価にて求められ、油の劣化
程度が判定される。一方、オイル５、６は、図６に示す
ように、劣化パターン校正曲線５、６により劣化度が不
溶解分にて求められ、油の劣化程度が判定される。
には、図５及び図６に示すような、劣化パターンＡに対
する全酸価と６６０ｎｍ吸光度の関係の校正曲線４と、
劣化パターンＢとＣに対する６６０ｎｍ吸光度と不溶解
分との関係の校正曲線５、６がメモリーされている。従
って、この実施例によると、判断アルゴリズムでは、オ
イル（ガスエンジン油）４、５、６は、上記実施例と同
様にして、それぞれ劣化パターンＡ、Ｂ、Ｃが識別され
るが、オイル４は、図５に示すように、劣化パターン校
正曲線４により劣化度が全酸価にて求められ、油の劣化
程度が判定される。一方、オイル５、６は、図６に示す
ように、劣化パターン校正曲線５、６により劣化度が不
溶解分にて求められ、油の劣化程度が判定される。
【００３９】このように、判断アルゴリズムは、油の劣
化パターンを先ずＡ、Ｂ、Ｃの３通りに識別し、劣化パ
ターンＢ、Ｃについては劣化指数と不溶解分を演算によ
り出力し、劣化パターンＡについては劣化指数と全酸価
を演算し、出力する機能を有することができる。
化パターンを先ずＡ、Ｂ、Ｃの３通りに識別し、劣化パ
ターンＢ、Ｃについては劣化指数と不溶解分を演算によ
り出力し、劣化パターンＡについては劣化指数と全酸価
を演算し、出力する機能を有することができる。
【００４０】上記実施例１、２に関し、実際に上記判断
アルゴリズムを有するマイクロコンピュータを製作し、
これを用いてガスエンジン油の劣化検知方法を実施し
た。その性能を確認した結果を表１に示す。表１から分
かるように、実測の分析値から求めた劣化指数と本発明
にて得られた劣化指数とは誤差範囲内で良く一致してい
る。他方、分析による全酸価と本発明にて得られた全酸
価、及び分析値からの不溶解分と本発明にて得られた不
溶解分も良く一致している。
アルゴリズムを有するマイクロコンピュータを製作し、
これを用いてガスエンジン油の劣化検知方法を実施し
た。その性能を確認した結果を表１に示す。表１から分
かるように、実測の分析値から求めた劣化指数と本発明
にて得られた劣化指数とは誤差範囲内で良く一致してい
る。他方、分析による全酸価と本発明にて得られた全酸
価、及び分析値からの不溶解分と本発明にて得られた不
溶解分も良く一致している。
【００４１】以上から、本発明のガスエンジン油の劣化
検知方法によれば、油種、エンジンの種類に関係なく、
ガスエンジン油の劣化が正しくし診断できることが証明
された。
検知方法によれば、油種、エンジンの種類に関係なく、
ガスエンジン油の劣化が正しくし診断できることが証明
された。
【００４２】
【表１】
【００４３】実施例３ 上記実施例１、２では、本発明の劣化検知方法が、コー
ジェネシステム（ＣＧＳ）用ガスエンジンに使用される
ガスエンジン油の劣化度を検知するのに実施された場合
について説明したが、本発明によれば、潤滑油の劣化度
の代わりに余寿命（Ｌ）を求めることもできる。
ジェネシステム（ＣＧＳ）用ガスエンジンに使用される
ガスエンジン油の劣化度を検知するのに実施された場合
について説明したが、本発明によれば、潤滑油の劣化度
の代わりに余寿命（Ｌ）を求めることもできる。
【００４４】つまり、先の実施例と同様に０．４〜２．
５μｍの範囲の短波長と長波長の２つの光を用いて、例
えば６６０ｎｍと９２０ｎｍの２つの光を用いてガスエ
ンジン油の吸光度（又は透過光量）を測定し、この測定
値から上記判断アルゴリズムによりガスエンジン油の劣
化パターンＡ、Ｂ、Ｃが識別される。
５μｍの範囲の短波長と長波長の２つの光を用いて、例
えば６６０ｎｍと９２０ｎｍの２つの光を用いてガスエ
ンジン油の吸光度（又は透過光量）を測定し、この測定
値から上記判断アルゴリズムによりガスエンジン油の劣
化パターンＡ、Ｂ、Ｃが識別される。
【００４５】次いで、特定波長の吸光度又は透過光量と
メモリーされているそれぞれの劣化パターンの校正曲線
とから下記式に基づいて潤滑油の余寿命（Ｌ）を求める
ことができる。 余寿命（Ｌ）＝｛（Ｑ1 −ＱX)／（Ｑ1 −Ｑ0)｝×１０
０（％） ここで、図７に示すように、Ｑ1 は交換すべき状態時の
潤滑油の吸光度又は透過光量、Ｑ0 は新油時の潤滑油の
吸光度又は透過光量、ＱX はある時点での潤滑油の吸光
度又は透過光量である。又、校正曲線上、吸光度又は透
過光量Ｑ1 の時の余寿命（Ｌ1 ）を０％とし、吸光度又
は透過光量Ｑ0 の時の余寿命（Ｌ0 ）を１００％とす
る。
メモリーされているそれぞれの劣化パターンの校正曲線
とから下記式に基づいて潤滑油の余寿命（Ｌ）を求める
ことができる。 余寿命（Ｌ）＝｛（Ｑ1 −ＱX)／（Ｑ1 −Ｑ0)｝×１０
０（％） ここで、図７に示すように、Ｑ1 は交換すべき状態時の
潤滑油の吸光度又は透過光量、Ｑ0 は新油時の潤滑油の
吸光度又は透過光量、ＱX はある時点での潤滑油の吸光
度又は透過光量である。又、校正曲線上、吸光度又は透
過光量Ｑ1 の時の余寿命（Ｌ1 ）を０％とし、吸光度又
は透過光量Ｑ0 の時の余寿命（Ｌ0 ）を１００％とす
る。
【００４６】更に、潤滑油がガスエンジン油とされた場
合には、ガスエンジンの運転時間及び／又は積算発電電
力、並びに時間と共に変動するガスエンジン油の吸光度
をデータテーブルとして記憶し、実際に劣化検知して得
られた吸光度から前記データテーブルに基づき、余寿命
を下記式にて求められる残存運転時間（Ｈ）又は残存発
電電力（Ｐ）として出力することも可能である。 残存運転時間（Ｈ）＝｛（Ｑ1 −ＱX)／（ＱX −Ｑ0)｝
×ＨX （ｈ） 残存発電電力（Ｐ）＝｛（Ｑ1 −ＱX)／（ＱX −Ｑ0)｝
×ＰX （ｋＷｈ） ここで、Ｑ1 、Ｑ0 、ＱX は上述した通りであり、ＨX
は劣化検知したときまでの更油後運転時間であり、ＰX
は劣化検知したときまでの更油後発電電力である。
合には、ガスエンジンの運転時間及び／又は積算発電電
力、並びに時間と共に変動するガスエンジン油の吸光度
をデータテーブルとして記憶し、実際に劣化検知して得
られた吸光度から前記データテーブルに基づき、余寿命
を下記式にて求められる残存運転時間（Ｈ）又は残存発
電電力（Ｐ）として出力することも可能である。 残存運転時間（Ｈ）＝｛（Ｑ1 −ＱX)／（ＱX −Ｑ0)｝
×ＨX （ｈ） 残存発電電力（Ｐ）＝｛（Ｑ1 −ＱX)／（ＱX −Ｑ0)｝
×ＰX （ｋＷｈ） ここで、Ｑ1 、Ｑ0 、ＱX は上述した通りであり、ＨX
は劣化検知したときまでの更油後運転時間であり、ＰX
は劣化検知したときまでの更油後発電電力である。
【００４７】上記各実施例の説明では、本発明が、コー
ジェネシステム（ＣＧＳ）用ガスエンジンに使用される
ガスエンジン油の劣化度又は余寿命を検知するのに実施
された場合について説明したが、本発明はこれに限定さ
れるものではなく、他の種々の潤滑油の劣化検知に適用
することができ、同様の作用効果を奏し得る。又、潤滑
油の劣化パターンはエンジン及び油種により、上記劣化
パターンＡ、Ｂ、Ｃに限定されるものではなく、任意の
パターンを採用し得る。
ジェネシステム（ＣＧＳ）用ガスエンジンに使用される
ガスエンジン油の劣化度又は余寿命を検知するのに実施
された場合について説明したが、本発明はこれに限定さ
れるものではなく、他の種々の潤滑油の劣化検知に適用
することができ、同様の作用効果を奏し得る。又、潤滑
油の劣化パターンはエンジン及び油種により、上記劣化
パターンＡ、Ｂ、Ｃに限定されるものではなく、任意の
パターンを採用し得る。
【００４８】
【発明の効果】以上説明したように、本発明に係る潤滑
油の劣化検知方法は、０．４〜２．５μｍの範囲の短波
長と長波長の２つの光を用いてそれぞれの波長における
潤滑油の吸光度又は透過光量を測定し、この測定値から
判断アルゴリズムにより潤滑油の劣化パターンを識別
し、次いで、特定波長の吸光度又は透過光量とメモリー
されているそれぞれの劣化パターンの校正曲線とから潤
滑油の劣化の度合い又は余寿命を求めるか、又は、短波
長と長波長の両者の吸光度又は透過光量をそれぞれｘ軸
及びｙ軸とするｘ−ｙ図形から、検知対象の潤滑油の短
波長及び長波長の吸光度又は透過光量の図形内の位置に
よって劣化パターンを判断し、そのパターンに対応した
校正曲線と短波長側の吸光度又は透過光量とから潤滑油
の劣化の度合い又は余寿命を求める構成とされるので、
従来技術では不可能であった小型コンパクトで且つ低価
格のオンライン方式にてガスエンジン油などの種々の潤
滑油の劣化を検知し、判定することができる。又、本発
明の劣化検知方法は、信頼性が高く、コージェネシステ
ム（ＣＧＳ）用ガスエンジンに使用されるガスエンジン
油などの潤滑油の連続劣化診断を可能とし、メンテナン
スの低減効果及びＣＧＳシステムなどの信頼性向上に寄
与することができる。
油の劣化検知方法は、０．４〜２．５μｍの範囲の短波
長と長波長の２つの光を用いてそれぞれの波長における
潤滑油の吸光度又は透過光量を測定し、この測定値から
判断アルゴリズムにより潤滑油の劣化パターンを識別
し、次いで、特定波長の吸光度又は透過光量とメモリー
されているそれぞれの劣化パターンの校正曲線とから潤
滑油の劣化の度合い又は余寿命を求めるか、又は、短波
長と長波長の両者の吸光度又は透過光量をそれぞれｘ軸
及びｙ軸とするｘ−ｙ図形から、検知対象の潤滑油の短
波長及び長波長の吸光度又は透過光量の図形内の位置に
よって劣化パターンを判断し、そのパターンに対応した
校正曲線と短波長側の吸光度又は透過光量とから潤滑油
の劣化の度合い又は余寿命を求める構成とされるので、
従来技術では不可能であった小型コンパクトで且つ低価
格のオンライン方式にてガスエンジン油などの種々の潤
滑油の劣化を検知し、判定することができる。又、本発
明の劣化検知方法は、信頼性が高く、コージェネシステ
ム（ＣＧＳ）用ガスエンジンに使用されるガスエンジン
油などの潤滑油の連続劣化診断を可能とし、メンテナン
スの低減効果及びＣＧＳシステムなどの信頼性向上に寄
与することができる。
【図１】本発明に係る潤滑油の劣化検知方法を実施する
ための２波長方式のオイル劣化センサの一実施例を示
す。
ための２波長方式のオイル劣化センサの一実施例を示
す。
【図２】本発明に使用することのできる判断アルゴリズ
ムの一実施例を示す。
ムの一実施例を示す。
【図３】使用中のガスエンジン油の劣化の進行程度をア
ルゴリズムにより、９２０ｎｍと６６０ｎｍの吸光度か
ら初期型劣化（Ａ）、中間型劣化（Ｂ）、後期型劣化
（Ｃ）の３パターンに分割した例を示す。
ルゴリズムにより、９２０ｎｍと６６０ｎｍの吸光度か
ら初期型劣化（Ａ）、中間型劣化（Ｂ）、後期型劣化
（Ｃ）の３パターンに分割した例を示す。
【図４】アルゴリズムにより３つの校正曲線から使用中
のガスエンジン油の劣化度（劣化指数）を出力した例を
示す。
のガスエンジン油の劣化度（劣化指数）を出力した例を
示す。
【図５】ガスエンジン油の劣化パターンＡに対する全酸
価と６６０ｎｍ吸光度の関係を示す。
価と６６０ｎｍ吸光度の関係を示す。
【図６】ガスエンジン油の劣化パターンＢとＣに対する
不溶解分と６６０ｎｍ吸光度の関係を示す。
不溶解分と６６０ｎｍ吸光度の関係を示す。
【図７】潤滑油の吸光度と余寿命との関係を説明するた
めの図である。
めの図である。
１ 透明セル ２ 発光部 ３ 受光部 ４ 光源駆動部 ５ 光量検出部 ６ マイクロコンピュータ ７ ディスプレー装置
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 小泉 健一 埼玉県戸田市新曽南３丁目17番35号 株式 会社ジャパンエナジー内 (72)発明者 菊竹 隆太郎 神奈川県横浜市港北区篠原西町２−38 (72)発明者 松本 外左 神奈川県横浜市磯子区汐見台３−３−２ 3304−434 (72)発明者 池田 克巳 千葉県船橋市西船３−３−23 (72)発明者 伊東 貴章 東京都墨田区京島１−47−10 東京ガス墨 田寮809 (72)発明者 伊藤 好晴 愛知県東海市新宝町507−２ 東邦瓦斯株 式会社総合技術研究所内 (72)発明者 岸 英順 愛知県東海市新宝町507−２ 東邦瓦斯株 式会社総合技術研究所内
Claims (12)
- 【請求項１】 ０．４〜２．５μｍの範囲の短波長と長
波長の２つの光を用いて潤滑油のそれぞれの波長におけ
る吸光度又は透過光量を測定し、この測定値から判断ア
ルゴリズムにより潤滑油の劣化パターンを識別し、次い
で、特定波長の吸光度又は透過光量とメモリーされてい
るそれぞれの劣化パターンの校正曲線とから潤滑油の劣
化の度合い又は余寿命を求めることを特徴とする潤滑油
の劣化検知方法。 - 【請求項２】 短波長に０．４５〜０．７μｍの範囲内
の波長を、そして長波長に０．８μｍ〜１．１μｍの範
囲内の波長を使用する請求項１の潤滑油の劣化検知方
法。 - 【請求項３】 潤滑油はガスエンジン油であり、この潤
滑油の劣化パターンは、初期型劣化（Ａ）、中間型劣化
（Ｂ）及び後期型劣化（Ｃ）からなる請求項１又は２の
潤滑油の劣化検知方法。 - 【請求項４】 短波長と長波長の両者の吸光度又は透過
光量をそれぞれｘ軸及びｙ軸とするｘ−ｙ図形から、潤
滑油の短波長及び長波長の吸光度又は透過光量の図形内
の位置によって劣化パターンを判断し、そのパターンに
対応した校正曲線と短波長側の吸光度又は透過光量とか
ら潤滑油の劣化の度合いを求めることを特徴とする潤滑
油の劣化検知方法。 - 【請求項５】 短波長に０．４５〜０．７μｍの範囲内
の波長を、そして長波長に０．８μｍ〜１．１μｍの範
囲内の波長を使用する請求項４の潤滑油の劣化検知方
法。 - 【請求項６】 潤滑油はガスエンジン油であり、この潤
滑油の劣化パターンは、初期型劣化（Ａ）、中間型劣化
（Ｂ）及び後期型劣化（Ｃ）からなる請求項４又は５の
潤滑油の劣化検知方法。 - 【請求項７】 ０．４〜２．５μｍの範囲の短波長と長
波長の２つの光を用いて潤滑油のそれぞれの波長におけ
る吸光度又は透過光量を測定し、この測定値から判断ア
ルゴリズムにより潤滑油の劣化パターンを識別し、次い
で、特定波長の吸光度又は透過光量とメモリーされてい
るそれぞれの劣化パターンの校正曲線とから下記式に基
づいて潤滑油の余寿命（Ｌ）を求めることを特徴とする
潤滑油の劣化検知方法。 余寿命（Ｌ）＝｛（Ｑ1 −ＱX)／（Ｑ1 −Ｑ0)｝×１０
０（％） ここで、Ｑ1 は交換すべき状態時の潤滑油の吸光度又は
透過光量、Ｑ0 は新油時の潤滑油の吸光度又は透過光
量、ＱX はある時点での潤滑油の吸光度又は透過光量で
あり、又、校正曲線上、吸光度又は透過光量Ｑ1 の時の
余寿命（Ｌ1 ）を０％とし、吸光度又は透過光量Ｑ0 の
時の余寿命（Ｌ0 ）を１００％とする。 - 【請求項８】 短波長に０．４５〜０．７μｍの範囲内
の波長を、そして長波長に０．８μｍ〜１．１μｍの範
囲内の波長を使用する請求項７の潤滑油の劣化検知方
法。 - 【請求項９】 潤滑油はガスエンジン油であり、この潤
滑油の劣化パターンは、初期型劣化（Ａ）、中間型劣化
（Ｂ）及び後期型劣化（Ｃ）からなる請求項７又は８の
潤滑油の劣化検知方法。 - 【請求項１０】 潤滑油はガスエンジン油であり、ガス
エンジンの運転時間及び／又は積算発電電力、並びに時
間と共に変動するガスエンジン油の吸光度をデータテー
ブルとして記憶し、実際に劣化検知して得られた吸光度
から前記データテーブルに基づき、余寿命を下記式にて
求められる残存運転時間（Ｈ）又は残存発電電力（Ｐ）
として出力することを特徴とする請求項７の潤滑油の劣
化検知方法。 残存運転時間（Ｈ）＝｛（Ｑ1 −ＱX)／（ＱX −Ｑ0)｝
×ＨX （ｈ） 残存発電電力（Ｐ）＝｛（Ｑ1 −ＱX)／（ＱX −Ｑ0)｝
×ＰX （ｋＷｈ） ここで、Ｑ1 は交換すべき状態時の潤滑油の吸光度又は
透過光量、Ｑ0 は新油時の潤滑油の吸光度又は透過光
量、ＱX はある時点での潤滑油の吸光度又は透過光量で
あり、又、ＨX は劣化検知したときまでの更油後運転時
間であり、ＰX は劣化検知したときまでの更油後発電電
力である。 - 【請求項１１】 短波長に０．４５〜０．７μｍの範囲
内の波長を、そして長波長に０．８μｍ〜１．１μｍの
範囲内の波長を使用する請求項１０の潤滑油の劣化検知
方法。 - 【請求項１２】 潤滑油の劣化パターンは、初期型劣化
（Ａ）、中間型劣化（Ｂ）及び後期型劣化（Ｃ）からな
る請求項１０又は１１の潤滑油の劣化検知方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP21945294A JP2963346B2 (ja) | 1994-08-22 | 1994-08-22 | 潤滑油の劣化検知方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP21945294A JP2963346B2 (ja) | 1994-08-22 | 1994-08-22 | 潤滑油の劣化検知方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0862207A true JPH0862207A (ja) | 1996-03-08 |
| JP2963346B2 JP2963346B2 (ja) | 1999-10-18 |
Family
ID=16735648
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP21945294A Expired - Lifetime JP2963346B2 (ja) | 1994-08-22 | 1994-08-22 | 潤滑油の劣化検知方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2963346B2 (ja) |
Cited By (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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