Introdução do produto
A análise de óleos ajuda os usuários a identificar os primeiros sinais de desgaste do equipamento e determinar a fonte da corrosão. A análise de óleos no local elimina os inconvenientes do tempo gasto no envio de amostras e permite que os usuários tomem decisões em tempo útil.
MiniLab33Laboratório de Monitoramento de Liquidos de Inteligência ArtificialA análise abrangente de óleo e líquido em campo e a obtenção de resultados orientados para a ação economizam tempo e reduzem custos. O sistema:
Usando apenas um sistema, a análise pode ser realizada no local industrial, alcançando o mesmo efeito que a análise de laboratório.
1,Fluxo de trabalho simples, sem necessidade de profissionais;
2,Com base na análise trivetorial e no sistema de gerenciamento de equipamentos AMS Oilview, os resultados da análise são fáceis de entender.
I. Características do produto
MiniLab 33Laboratório de Monitoramento de Liquidos de Inteligência ArtificialAs informações disponíveis sobre o estado do óleo e do equipamento incluem viscosidade, propriedades químicas, água e medições de partículas ferromagnéticas totais que contêm desgaste normal e anormal.
Vectores 2 e 3 - Representação simples do estado de saúde do óleo e do equipamento
Os três vetores são uma simples representação da integridade do sistema de lubrificação e do estado de saúde do equipamento. Três vetores podem indicar o grau de saúde de cada vetor. Para uma melhor compreensão dos três vetores, os principais indicadores físicos e químicos do óleo devem ser testados.
A análise trivetorial pode responder às seguintes perguntas:
| Determinação de projetos | Análise de grânulos Método ASTM D8120 | Viscosidade Método ASTM D8092 | Análise do estado do óleo Método ASTM D7889 | |
| Poluição por óleo | Contagem de partículas e grau de limpeza ISO | |||
| Contagem, distribuição e imagem de partículas não metálicas | ||||
| Análise de elementos de boro, cálcio, sódio, lítio, potássio e silício | ||||
| Água | O V | |||
| Envelhecimento do óleo | Viscosidade | O V | ||
| Valor ácido total (TAN) | O V | |||
| grau de oxidação | O V | |||
| Valor alcalino total do motor (TBNoxidação, nitrificação, sulfuração | O V | |||
| Análise de cobre, magnésio, cálcio, bário, zinco, molibdênio e fósforo | ||||
| Desgaste do equipamento | Imagem, quantidade e distribuição das partículas | |||
| concentração de partículas ferromagnéticas,ppm | O V | |||
| Número total de partículas ferromagnéticas e distribuição de tamanho | ||||
| Cobre, prata, cromo, titânio, alumínio, magnésio, níquel, ferro, manganês, chumbo, estanho, molibdênio, cádmio, vanádioAnálise elementar |
Três.Sistema de banco de dados de gerenciamento de equipamentos Oilview LIMS
Sistema de monitoramento de óleos Minilab33Manipulação com o módulo AMS OilView LIMS.
O software incorpora um banco de dados escalável de gerenciamento de equipamentos e um banco de dados de amostras de óleo.
Modelos de relatório padrão podem ser gerados automaticamente, modelos de relatório podem ser configurados por si mesmos e resultados de detecção e alarmes podem ser notificados automaticamente por e-mail.
Geração automática de relatórios de teste de cores, marcação de cores de dados anormais (vermelho e amarelo), os resultados de teste são claros.
Área de aplicação objetivo
O sistema de monitoramento de óleos e líquidos MiniLab33 é amplamente utilizado nas seguintes indústrias:
1) usinas elétricas;
2. celulose e papel;
3) Fabricação industrial;
4. metalurgia.
Linha de alarme típica do equipamento
Os fabricantes estão prontos para fornecer valores de alarme para parâmetros específicos.
Acessórios & Consumíveis
A preparação da amostra leva apenas um passo
Agite bem a amostra com um homogeneizador para uma melhor medição da umidade.
Minlab33 Consumíveis:
Papel de algodão limpo, aspiradores, garrafas de amostras para homogeneização, garrafas de amostras para ferrométricos e dispositivos de amostragem de gordura lubrificante;
Para garantir a precisão e a estabilidade dos resultados experimentais, utilize materiais consumíveis padrão originais da SPYPER.
