本文摘要

Oil Trace軟件是馬爾文帕納科公司針對(duì)油品成分檢測(cè)開發(fā)的基體校正軟件，有效地改進(jìn)了使用常規(guī)檢測(cè)方法的準(zhǔn)確性。

本文是將Oil Trace軟件應(yīng)用于使用過的潤滑油分析，檢測(cè)其中的磨損金屬以及可能引入到發(fā)動(dòng)機(jī)的化學(xué)污染 。

01丨XRF技術(shù)石化應(yīng)用背景介紹

X射線熒光光譜（XRF）分析技術(shù)由于分析簡單、快速、準(zhǔn)確，流程環(huán)保，廣泛應(yīng)用在各個(gè)行業(yè)，并會(huì)隨著出現(xiàn)的新興領(lǐng)域及時(shí)開發(fā)出行之有效的分析方法。

XRF 在石化行業(yè)應(yīng)用幾乎覆蓋全領(lǐng)域。例如：地質(zhì)勘探，原油、汽油、煤油以及柴油和生物油等的成分檢測(cè)，未使用過潤滑油的質(zhì)量控制，通過檢測(cè)使用過的潤滑油的無機(jī)成分反推機(jī)械設(shè)備中機(jī)件的磨損情況等，油井特種水泥的質(zhì)量保證，催化劑的元素檢測(cè)，聚合物（PP，PE，PVC，橡膠…）的檢測(cè)以及石油焦的成分分析。

02丨Oil Trace 軟件介紹

Oil Trace軟件是馬爾文帕納科針對(duì)油品成分檢測(cè)開發(fā)的基體校正軟件，有效地提升了XRF方法的適用性。作為一種相對(duì)分析技術(shù)，XRF分析中未知油樣的基體應(yīng)與校準(zhǔn)標(biāo)油相匹配，例如可以根據(jù)每個(gè)特定的燃油-生物燃油比例獨(dú)立建立校準(zhǔn)曲線。但由此極大地提升了方法的使用成本。為此，馬爾文帕納科開發(fā)了Oil Trace軟件，實(shí)現(xiàn)了使用單一校準(zhǔn)程序可以應(yīng)用于各種油品的檢測(cè)，例如燃油-生物燃油，柴油-生物柴油，汽油-乙醇油的檢測(cè)。同時(shí)，得益于該方法校正了中不同碳?xì)浔群脱鹾克鶐淼幕w差異，顯著改善了結(jié)果的準(zhǔn)確性。

本文分享了Oil Trace應(yīng)用于磨損潤滑油分析的案例，過程中檢測(cè)了其中的磨損金屬以推算污染來源 。

實(shí)驗(yàn)過程中利用預(yù)置的測(cè)量條件分析潤滑油中磨損金屬，方法同時(shí)支持個(gè)性化微調(diào)。例如：增加檢測(cè)元素，調(diào)整測(cè)量功率，調(diào)整測(cè)量時(shí)間等等。Oil Trace 模塊提供了軟件、整套基體校準(zhǔn)用物質(zhì)和相應(yīng)工具。

1：樣品制備及測(cè)量條件

在使用了特定分析薄膜襯底的液體樣杯中稱量12.0克油樣品。

注：支撐膜的選擇和樣杯制備對(duì)于結(jié)果有著極大的影響，如果關(guān)注輕元素，可以選擇使用PP膜代替Mylar膜，以提高靈敏度。

圖1: 油品測(cè)量樣品制備

2：校準(zhǔn)曲線

潤滑油中典型磨損金屬元素的校準(zhǔn)曲線如圖：

圖2: 典型元素的校準(zhǔn)曲線

3：檢出限

典型的檢出限見下表，實(shí)際工作中可根據(jù)實(shí)際的需要，調(diào)整測(cè)量時(shí)間以調(diào)整檢出限。

4：重復(fù)性測(cè)量結(jié)果

同一瓶油樣平行制備3份，分別測(cè)試，部分檢測(cè)結(jié)果如下表。

表1.  典型元素重復(fù)性測(cè)試結(jié)果

5：結(jié)果比對(duì)

3瓶潤滑油（編號(hào)為1#，2#，3#）有ICP的測(cè)試結(jié)果，樣品當(dāng)未知樣測(cè)試，典型元素檢測(cè)結(jié)果與ICP數(shù)據(jù)比對(duì)如下表。

表2 XRF與ICP的 結(jié)果比對(duì)

結(jié)論

Conclusion

相對(duì)于ICP的檢測(cè)，XRF不需要考慮油樣的粘度、油中顆粒物，可能的積炭對(duì)測(cè)量結(jié)果的影響，同時(shí)XRF不需要使用內(nèi)標(biāo)法，測(cè)試過程簡單可靠。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明Oil Trace軟件的校正功能在實(shí)際工作中有效解決油品復(fù)雜基體對(duì)于結(jié)果的影響。

>>> 關(guān)于馬爾文帕納科

馬爾文帕納科的使命是通過對(duì)材料進(jìn)行化學(xué)、物性和結(jié)構(gòu)分析，打造出更好的客戶導(dǎo)向型創(chuàng)新解決方案和服務(wù)，從而提高效率和產(chǎn)生可觀的經(jīng)濟(jì)效益。通過利用包括人工智能和預(yù)測(cè)分析在內(nèi)的最近技術(shù)發(fā)展，我們能夠逐步實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。這將讓各個(gè)行業(yè)和組織的科學(xué)家和工程師可以解決一系列難題，如提高生產(chǎn)率、開發(fā)更高質(zhì)量的產(chǎn)品，并縮短產(chǎn)品上市時(shí)間。