一種潤滑油種類和粘度級別的快速識別方法

2023-06-10 00:12:56 1

專利名稱：一種潤滑油種類和粘度級別的快速識別方法
技術領域：
本發明為一種潤滑油品種的快速識別方法，具體地說，是一種潤滑油種類和粘度 級別的快速識別方法。
背景技術：
潤滑油的種類繁多，如汽油機油、柴油機油、齒輪油和液壓油等，每種類型的潤滑 油又有多種粘度等級和質量等級。因此，在實際應用過程中，由於種種原因，常常會存在因 潤滑油種類或等級不清而帶來的系列問題，如損壞發動機或其他部件等。潤滑油通常是潤滑油生產商根據臺架試驗和繁多的物化性質分析對潤滑油進行 評定，以規範的產品標記形式標註在包裝物上。這些方法需要用到大量的儀器設備、分析周 期長，顯然不適合現場快速識別的需求。目前，尚沒有發現任何快速識別潤滑油種類及其粘 度級別的方法。J. Braz. chem. S.，Vol. 15，No. 4，570-576，2004 公開 了一種「使用付立葉紅外光 譜對潤滑油進行多元質量控制的方法」 (Multivariate Quality Control ofLubricating Oils Using Fourier Transform Infrared Spectroscopy)，該法通過測定潤滑油的紅夕卜光 譜，結合主成分分析，將潤滑油樣品分成礦物油、合成油和半合成油，然後再由最有效的主 成分導出T2圖，由殘存的主成分導出Q圖，由T2圖和Q圖從33個認為已降解的潤滑油中挑 選出7個失控樣品。管亮等在《石油學報》(2008年6月第24卷第3期，P350 355)公開了「介電譜技 術快速識別不同配方體系內燃機潤滑油」的文章，該文由潤滑油的介電譜，通過主成分分析 剔除異常點，再使用偏最小二乘法進行層次分類，通過賦值，分兩層將Mobil、ESSo和Shell 公司的產品區分開。

發明內容
本發明的目的是提供一種潤滑油種類和粘度級別的快速識別方法，該方法通過被 測樣品的紅外光譜和運動粘度可快速識別被測油品是否為內燃機油、液壓油和齒輪油中的 一種，並依據識別的種類，進一步識別出油品的粘度級別。本發明提供的潤滑油粘度級別的快速識別方法，包括如下步驟(1)將待識別的潤滑油進行紅外光譜測定，由紅外光譜的吸光度預測待識別潤滑 油的類別值，再由其類別值確定待測潤滑油的種類；或者通過紅外光譜的吸光度預測待識 別潤滑油的總鹼值，由總鹼值確定待測潤滑油的種類，(2)測定待識別潤滑油的40°C運動粘度，或者40°C運動粘度和100°C的運動粘度， 由測定的運動粘度或者運動粘度和粘度指數確定其粘度級別。本發明通過被測油品的紅外光譜，可預測出被測樣品的總鹼值或類別值，並由此 判斷油品的種類，再通過40°c運動粘度、100°C運動粘度、粘度指數所滿足的條件進一步識 別各種類油品的粘度級別。該法可在15分鐘內迅速判斷未知油品的種類和粘度級別，為潤滑油質量監督、發動機修理等部門提供現場參考依據。


圖1為本發明用留一法交互檢驗得到的潤滑油類別識別模型。圖2為103個潤滑油樣品的紅外原始譜圖。圖3為本發明用留一法交互檢驗得到的總鹼值預測值與標準方法結果之間的預 測-實際圖。圖4為本發明用留一法交互檢驗得到的總鹼值預測值與標準方法結果之間的殘 差分布圖。
具體實施例方式本發明方法分兩步對潤滑油樣品進行識別，第一步測定被識別潤滑油的紅外光 譜，由紅外光譜數據，通過預先建立的預測模型得出的預測值，判斷油樣的種類，然後再測 定潤滑油樣品的粘度值，由不同溫度下的運動粘度、粘度指數值判斷油樣的粘度級別，從而 僅由樣品的紅外光譜和粘度數據即可快速獲知被測油品屬於哪一種類油，在該種類下被測 油品屬於哪一粘度級別。本發明方法所述的潤滑油的種類分為內燃機油、液壓油和齒輪油。本發明用於識 別潤滑油種類的方法有兩種一是由紅外光譜求得被測油品的類別值，由類別值確定油品 種類；另一種是由紅外光譜求得被測油品的總鹼值，由總鹼值確定油品種類。由紅外光譜測定被測油品的類別值或總鹼值，需要預先由已知的潤滑油樣品的標 準數據或預先賦予的類別值與其紅外光譜相關聯，建立預測模型，然後由預測模型和被測 樣品的紅外光譜數據得到預測的類別值或總鹼值。具體地說，由紅外光譜預測潤滑油的類別值進行分類的方法為選定若干包括各 種類的已知潤滑油樣品，測定其紅外光譜，並進行一階微分處理，然後按內燃機油、液壓油 和齒輪油分成三個種類，分別賦值-1、0、+1，選取1800 600cm-1範圍的吸光度用偏最小二 乘法建立類別識別模型，在與建模相同的條件下測定待識別潤滑油的紅外光譜，選取經一 階微分處理的1800 600CHT1範圍的吸光度，代入類別識別模型，得到由紅外光譜預測的類 別識別值，預測的類別識別值為-1. 5 -0. 5時，待識別潤滑油為內燃機油，預測的類別識 別值大於-0. 5且小於0. 5時，待識別潤滑油為液壓油，預測的類別識別值為0. 5 1. 5時， 待識別潤滑油為齒輪油。本發明所述的由紅外光譜預測潤滑油的總鹼值進行分類的方法為選定若干包 括各種類的已知潤滑油樣品，分成包括各種類油品的校正集和驗證集，分別用標準方法測 定校正集各樣品的總鹼值和紅外光譜，將由標準方法測定的總鹼值與其經一階微分處理的 1780 610CHT1的紅外光譜的吸光度，採用偏最小二乘法建立總鹼值校正模型，由驗證集樣 品檢驗模型的準確性；按與建模相同的條件測定待識別潤滑油的紅外光譜，選取經一階微 分處理的1780 eiOcnT1範圍的吸光度，代入校正模型，得到由紅外光譜預測的總鹼值，總 鹼值為3. 78 15. lmgKOH/g時，待識別潤滑油為內燃機油，總鹼值為0. 84 2. 18mgK0H/g 時，為齒輪油，總鹼值為0 0. 46mgK0H/g時，為液壓油。所述的測定樣品總鹼值的標準方法為高氯酸電位滴定法，採用SH/T 0251法測定已知潤滑油樣品的總鹼值，稱為校正樣品的總鹼值基礎值或參考值。上述用於建立識別模型的偏最小二乘法(PLS)方法本質上是一種基於特徵變量 的回歸方法，若將已知類別樣本的濃度陣按類別賦值，則PLS方法可用於光譜類別的識別 分析，通常稱為偽 PLS 回歸(Dummy partial least-squaresregression,DPLS) 與定量@ 正類似，由於PLS方法同時對光譜陣和類別陣進行分解，加強了類別信息在光譜分解時的 作用，以提取出與樣本類別最相關的光譜信息，即最大化提取不同類別光譜之間的差異。用偏最小二乘法由已知樣品測定數據建立預測模型所需的最佳主因子數通過留 一法的交互驗證過程得到的預測殘差平方和(PRESS)值選取。留一法的交互驗證過程如 下對某一主因子數，從校正樣品中選取一個樣品用於預測，用餘下的樣品建立校正模型， 來預測這一個樣品的類別值或測定值，然後，將這一樣品放回校正集，再從校正樣品中選取 另外一個作為預測，重複上述的過程。經反覆建模及預測，直至所有校正樣品均被預測一次
且只被預測一次，則得到對應這一因子數的PRESS值
,其中Yi為第i
樣本的實際測定值或類別值，；,為第i樣本交互驗證過程得到的預測值，η為校正集的樣品數。 最優的光譜範圍和光譜預處理方法通過交互驗證過程中的校正標準偏差SECV來 選擇，光譜預處理方法包括均值中心化、標準化、平滑、一階微分、二階微分、多元散射校正
Yi為第i樣本的實際測定值或類別值，; ,為第i樣本交互驗證過程得到的預測值，η為校正
集的樣品數。SECV越小說明所建的模型越優秀。實際建模過程中，類別識別模型的光譜範 圍優選1800 600CHT1，光譜預處理方法優選一階微分；總鹼值校正模型的光譜範圍優選 1780 610CHT1，光譜預處理方法優選一階微分。 建立總鹼值校正模型後，需用驗證集樣品對所建校正模型進行驗證。驗證方法為 首先採用與建立校正模型完全相同的方法對驗證集樣品的光譜進行預處理，並選取完全相 同的光譜區間，然後用建立的模型對驗證集樣品的總鹼值進行預測。通過驗證集的預測標 準偏差SEP評價模型的準確性，要求SEP不得大於驗證集樣品總鹼值參考值平均值的7%。
其中Yi為第i樣本的參考值，.為第i樣本的預測值，m為驗證集的樣 根據被識別潤滑油的紅外光譜識別其種類後，由下述方法確定樣品的粘度級別當由(1)步確定待識別油品為內燃機油時，測定其40°C運動粘度或者40°C運動粘 度和100°C的運動粘度，按下表1所列的數據範圍識別待識別油品的粘度級別，識別方法為 先由40°c的運動粘度值識別油品級別，不能識別的，再結合100°C運動粘度值進行識別，仍 不能識別的，由40°c和100°C的運動粘度值和粘度指數識別油品級別。表1
(MSC)、標準正態變量變換(SNV)和正交信號校正(OSC)等。
表1中左三列為識別油樣所需的參數值範圍，右一列為由左列參數值範圍確定的 油品級別。有些油品級別只需一階參數就可確定，如low只需用40°C的運動粘度值即可確 定；另一些油品級別需用兩級參數值確定，如20、20W、20W/20油需要由40°C的運動粘度和 100°C運動粘度值確定；還有一些油品級別需用三級參數確定，如10W/40需要由40°C的運 動粘度、100°C運動粘度和粘度指數值確定。當由(1)步確定待識別油品為齒輪油時，測定其100°C運動粘度或者40°C和100°C 的運動粘度，按下表2所列的數據範圍識別待識別油品的粘度級別，識別的方法為先用 100°C運動粘度值識別油品級別，不能識別的，再結合粘度指數識別油品級別。表2 表2的使用方法與表1相同，按左三列由左向右的參數值確定油品級別，如確定 80W級油，僅需100°C運動粘度；同樣地，確定140級油，也僅需100°C運動粘度，但不能將 140和85W/140兩種油區別開。確定90、85W/90級油，需用被測樣品的100°C運動粘度和粘 度指數確定，但並不能將90和85W/90兩種油區別開。當由(1)步確定待識別油品為液壓油時，測定待識別油品的40°C運動粘度，由下表3識別油品級別。
表 3

由表3，只需確定被測油樣的40°C運動粘度，即可獲知油品的IS03448粘度等級。本方法可用於潤滑油質量檢測、發動機修理以及其他需要快速鑑別潤滑油種類以 迅速使用的場合，可對未知潤滑油進行快速識別、篩選和選用。下面通過實例進一步詳細說明本發明，但本發明並不限於此。實例 1 建立油品類別識別模型。1)收集新油樣品收集有明確種類標識的126個潤滑油紅外光譜，其中內燃機油86個，液壓油26 個，齒輪油14個，其生產商包括殼牌、ESS0、美孚、MOBIL、長城、和崑崙等。2)測定潤滑油的紅外光譜採用Varian紅外油質分析儀對上述每個潤滑油油品進行紅外光譜測定，光譜範 圍547 4100cm-1。透射樣品池，0. Imm光程。3)數據處理採用石油化工科學研究院編制的「化學計量學光譜分析軟體3. 0」建立PLS類別校 正模型。建模前，將測定油樣的紅外光譜進行一階微分處理，按內燃機油、液壓油和齒輪油 的種類分別賦值-1、0和+1，然後選取1800 600CHT1光譜區間的光譜數據，光譜最佳主因 子數採用交互驗證法所得的預測殘差平方和(PRESS)確定。4)建立類別識別模型將126個潤滑油紅外光譜經一階微分處理的1800 eOOcnT1光譜區間的光譜數據 與其賦值用PLS建立類別識別模型，最佳主因子數由PRESS圖選取為11。126個潤滑油用 留一法交互檢驗得到的類別識別模型見圖1。圖1顯示，126個潤滑油按照內燃機油(1 86號)、液壓油(87 112號)和齒輪油(113 126號)的順序被完全分開。內燃機油的 識別值範圍為-1. 5 -0. 5、液壓油的識別值範圍在大於-0. 5和小於0. 5之間、齒輪油的識 別值範圍為0.5 1.0。實例2建立油品的總鹼值校正模型。
1)收集潤滑油樣品收集潤滑油樣103個，包括汽油機油、柴油機油、通用車用潤滑油、液壓油和齒輪 油等多個種類，粘度級別和質量級別也多種多樣。油樣的關鍵性質分布範圍見表4。從表4 可以看出收集油樣的性質分布範圍很寬，基本代表了各類潤滑油的情況。表 4 2)測定潤滑油的紅外光譜和總鹼值油樣的紅外光譜採用Var i an紅外油質分析儀進行測定，光譜範圍547 4100cm-10透射樣品池，0.1mm光程。103個潤滑油樣品的紅外原始譜圖見圖2。用SH/T 0251 (高氯酸電位滴定)法測定各潤滑油樣品的總鹼值用於建模。3)建立校正模型採用石油化工科學研究院編制的「化學計量學光譜分析軟體3. 0」建立校正模型。 模型建立前，首先將103個潤滑油樣本分成校正集(63個樣本)和驗證集(36個樣本)，表 5為校正集和驗證集的樣品分布情況。紅外光譜先經一階微分處理，以消除樣品顏色及基線 漂移等因素的影響，然後將紅外光譜與由SH/T 0251法測定的總鹼值相關聯，光譜最佳主 因子數採用交互驗證法所得的預測殘差平方和(PRESS)確定。表 5 總鹼值和建模所用參數和結果見表6。依據校正集樣品的紅外光譜與總鹼值的相 關性，選取1780 610CHT1範圍的一階微分光譜參與模型建立。採用PLS方法建立總鹼值 定量校正模型，最佳主因子數由PRESS圖選取為12。總鹼值用留一法交互檢驗得到的預測 結果與標準方法結果之間的預測_實際圖及殘差分布圖分別見圖3、圖4。總鹼值交互檢驗 得到的校正標準偏差(SECV)為0. 28mgK0H/g。表 6總鹼值 4)模型驗證用36個驗證集樣品對所建模型進行驗證。用與建立校正模型同樣的方法對驗證 集樣品的光譜進行預處理，並選取相同的光譜範圍，驗證集樣本的總鹼值測定結果見表7。 由表7可知，紅外光譜測定的總鹼值結果與標準方法的測定結果一致，其總鹼值的預測標 準偏差(SEP)為0. 36mgK0用g，與校正模型的SECV相當。預測值和實際值的殘差大部分均 位於標準方法的再現性範圍之內。總鹼值的SECV小於其參考值平均值的7%。上述結果說 明，若待測樣品在所建模型的覆蓋範圍內，本方法建立的校正模型對測定潤滑油新油的總 鹼值是準確的。表 7 5)重複性考察用所建立的校正模型對測定潤滑油總鹼值的重複性進行試驗。從驗證集中任意選 取一個樣本，重複測量6次近紅外光譜，由建立的校正模型計算該樣品的總鹼值，結果列於 表8。試驗結果表明，與標準方法的重複性相比，紅外光譜方法具有較好的重複性。表8
12 實例3選取一個有明確標識的長城潤滑油公司生產粘度等級為15W/40的柴油機油作為 目標識別潤滑油，採用本發明方法進行識別驗證，識別步驟如下(1)按實例1的方法測定待識別潤滑油的紅外光譜，進行一階微分處理後，選取 1800 eOOcm—1光譜區間的光譜數據，代入實例1建立的識別模型，計算出樣品的類別值 為-1. 05。由於該類別值在-0. 5 -1. 5範圍內，判斷該油為內燃機油。(2)通過標準方法GB/T 265測定待識別潤滑油的40°C運動粘度和100°C運動粘度 分別為113. 5mm2/s和15. 22mm2/S，再根據標準方法GB/T 2541計算出該潤滑油的粘度指數 為140。因待識別潤滑油的40°C粘度在87 144mm2/S範圍內，100°C運動粘度在12. 5 16. 3mm2/s範圍內，粘度指數在131 145範圍內，根據表1給出的識別內燃機油粘度級別 的條件，判斷該油的粘度等級為15W/40。識別結果為該油品為內燃機油，粘度等級為15W/40。實例 4將實例3被測潤滑油經一階微分處理的紅外光譜，選取1780 eiOcnT1光譜區間 的光譜數據，代入實例2建立的校正模型，計算出油品的總鹼值為11. 51mgK0H/g，判斷該油 為內燃機油。按照實例3(2)步的方法確定該油品的粘度等級為15W/40。實例 5選取一個有明確標識的美孚公司生產的粘度等級為80W/90的齒輪油，採用本發 明方法進行識別驗證，識別步驟如下(1)按實例1的方法測定待識別潤滑油的紅外光譜，進行一階微分處理後，選取 1800 eOOcm—1光譜區間的光譜數據，代入實例1建立的類別識別模型，計算出其類別值為 0. 72。由於該類別值在0. 5 1. 5範圍內，判斷該油為齒輪油。(2)通過標準方法GB/T 265測定待識別潤滑油的40°C運動粘度和100°C運動粘度 分別為130. 2mm2/s和14. 23mm2/S，再根據標準方法GB/T 2541計算出該潤滑油的粘度指數 為108。因其100°C運動粘度在13. 5 24. 0mm2/s範圍內，粘度指數在100 130範圍內， 根據表2給出的齒輪油粘度等級識別條件，判斷該油的粘度等級為80W/90。識別結果為待識別潤滑油是粘度等級為80W/90的齒輪油。實例6
將實例5被測潤滑油經一階微分處理的紅外光譜，選取1780 eiOcnT1光譜區間 的光譜數據，代入實例2建立的校正模型，計算出油品的總鹼值為1. 56mgK0H/g。由於其總 鹼值在0.84 2. 18mgK0H/g範圍內，判斷出該油為齒輪油。按照實例5(2)步的方法確定 該油品的粘度等級為80W/90。實例 7選取一個有明確標識的殼牌公司生產的粘度等級為68的液壓油，採用本發明方 法進行識別驗證，識別步驟如下(1)按實例1的方法測定待識別潤滑油的紅外光譜，進行一階微分處理後，選取 1800 eOOcm—1光譜區間的光譜數據，代入實例1建立的類別識別模型，計算出其類別值為 0. 18。由於該類別值大於-0.5和小於0.5的範圍內，判斷該油為液壓油。(2)通過標準方法GB/T265測定待識別潤滑油的40°C運動粘度為68. 48mm2/S。根 據表3給出的ISO粘度級別條件，判斷該油的粘度等級為68。實例8將實例9被測潤滑油經一階微分處理的紅外光譜，選取1780 eiOcnT1光譜區間 的光譜數據，代入實例2建立的校正模型，計算出油品的總鹼值為0. 34mgK0H/g。由於其總 鹼值在0 0.46mgK0H/g範圍內，判斷該油為液壓油。按照實例9(2)步的方法確定該油品 的粘度等級為68。
權利要求
一種潤滑油粘度級別的快速識別方法，包括如下步驟(1)將待識別的潤滑油進行紅外光譜測定，由紅外光譜的吸光度預測待識別潤滑油的類別值，再由其類別值確定待測潤滑油的種類；或者通過紅外光譜的吸光度預測待識別潤滑油的總鹼值，由總鹼值確定待測潤滑油的種類，(2)測定待識別潤滑油的40℃運動粘度，或者40℃運動粘度和100℃的運動粘度，由測定的運動粘度或者運動粘度和粘度指數確定其粘度級別。
2.按照權利要求1所述的方法，其特徵在於所述的潤滑油的種類分為內燃機油、液壓 油和齒輪油。
3.按照權利要求1所述的方法，其特徵在於(1)步所述的由紅外光譜預測潤滑油的類 別值進行分類的方法為選定若干包括各種類的已知潤滑油樣品，測定其紅外光譜，並進行 一階微分處理，然後按內燃機油、液壓油和齒輪油分成三個種類，分別賦值-1、0、+1，選取 1800 600cm—1範圍的吸光度用偏最小二乘法建立類別識別模型，在與建模相同的條件下 測定待識別潤滑油的紅外光譜，選取經一階微分處理的1800 eoocnT1範圍的吸光度，代入 類別識別模型，得到由紅外光譜預測的類別識別值，預測的類別識別值為-1. 5 -0. 5時， 待識別潤滑油為內燃機油，預測的類別識別值為大於-0. 5且小於0. 5時，待識別潤滑油為 液壓油，預測的類別識別值為0. 5 1. 5時，待識別潤滑油為齒輪油。
4.按照權利要求1所述的方法，其特徵在於(1)步所述的由紅外光譜預測潤滑油的總 鹼值進行分類的方法為選定若干包括各種類已知潤滑油的樣品，分成包括各種類油品的 校正集和驗證集，分別用標準方法測定校正集各樣品的總鹼值和紅外光譜，將由標準方法 測定的總鹼值與其經一階微分處理的1780 610CHT1範圍的紅外光譜的吸光度，採用偏最 小二乘法建立總鹼值校正模型，由驗證集樣品檢驗模型的準確性；按與建模相同的條件測 定待識別潤滑油的紅外光譜，選取經一階微分處理的1780 eiOcnT1範圍的吸光度，代入 校正模型，得到由紅外光譜預測的總鹼值，總鹼值為3. 78 15. lmgKOH/g時，待識別潤滑 油為內燃機油，總鹼值為0. 84 2. 18mgK0H/g時，待識別潤滑油為齒輪油，總鹼值為0 0. 46mgK0H/g時，待識別潤滑油為液壓油。
5.按照權利要求1所述的方法，其特徵在於當由(1)步確定待識別油品為內燃機油 時，測定其40°C運動粘度或和40°C和100°C的運動粘度，按下表所列的數據範圍識別待識 別油品的粘度級別，識別方法為先由40°C的運動粘度值識別油品級別，不能識別的，再結合 100°C運動粘度值進行識別，仍不能識別的，由40°C、IOO0C的運動粘度值和粘度指數識別油 品級別，所述的粘度指數按GB/T1995-88的方法計算。
6.按照權利要求1所述的方法，其特徵在於當由(1)步確定待識別油品為齒輪油時，測 定其100°C的運動粘度或40°C和100°C的運動粘度，按下表所列的數據範圍識別待識別油 品的粘度級別，識別的方法為先用100°c運動粘度值識別油品級別，不能識別的，再結合粘 度指數識別油品級別。
7.按照權利要求1所述的方法，其特徵在於當由(1)步確定待識別油品為液壓油時，測 定待識別油品的40°C運動粘度，由下表識別油品級別。40Γ運動枯度』 mm2/s粘度等級
全文摘要
一種潤滑油粘度級別的快速識別方法，包括如下步驟(1)將待識別的潤滑油進行紅外光譜測定，由紅外光譜的吸光度預測待識別潤滑油的類別值，再由其類別值確定待測潤滑油的大類；或者通過紅外光譜的吸光度預測待識別潤滑油的總鹼值，由總鹼值確定待測潤滑油的大類，(2)測定待識別潤滑油的40℃運動粘度，或者40℃運動粘度和100℃的運動粘度，由測定的運動粘度或者運動粘度和粘度指數確定其粘度級別。該法可快速識別未知潤滑油樣品的種類和粘度級別。
文檔編號G01N21/35GK101900672SQ20091014362
公開日2010年12月1日 申請日期2009年5月27日 優先權日2009年5月27日
發明者易如娟, 段慶華, 王豔斌, 田高友, 褚小立 申請人:中國石油化工股份有限公司;中國石油化工股份有限公司石油化工科學研究院