L’huile est la vie de tout système hydraulique ou de lubrification. Lorsqu’elle est fraîche et saine, le système fonctionne comme prévu. À mesure qu’elle vieillit et commence à perdre ses propriétés , des problèmes surviennent au sein du système, au point que celui-ci peut tomber en panne.

Une pratique courante pour un système hydraulique consiste à prélever un échantillon d’huile tous les mois, voire tous les trimestres. Cet échantillon est ensuite envoyé pour analyse. L’analyse prend quelques jours à une semaine pour être reçue, et il faut une personne hautement qualifiée pour lire l’analyse et déterminer s’il y a un problème. L’identification d’un problème peut prendre des mois ; pendant ce temps, le système perd en performances. 

Ce qui doit être collecté

Il existe de nombreux facteurs à prendre en compte pour tenter de déterminer ce qui affecte le fluide d’un système, notamment :

• La température ambiante
• L’atmosphère dans laquelle le système fonctionne
• À quelle fréquence le système se retourne dans le réservoir
• La pression à laquelle le système fonctionne

Toutes ces influences extérieures affectent le fluide. 

Par exemple, les systèmes fonctionnant dans un environnement humide peuvent absorber l’humidité de l’air. Cette humidité provoquera une infiltration d’eau dans le fluide , ce qui entraînera souvent une oxydation, une augmentation de l’indice d’acidité total du fluide et des dommages aux composants du système. Chacune de ces conditions entraînera des problèmes supplémentaires au sein du système et affectera les composants et les performances globales du système. 

Maintenant, la vraie question est : quelles données devraient être considérées comme essentielles à connaître ? 

Comprendre le mécanisme de dégradation d’un fluide vous aidera à vous orienter vers les facteurs à surveiller :

• Débris d’usure (ferreux et non ferreux)
• Contamination
• Teneur en humidité (pourcentage de saturation)
• Changements électrochimiques ( TAN , conductivité, viscosité)
• Température

Tout système sera contaminé. Les composants s’useront, les joints se détérioreront, le système ingérera la contamination de l’atmosphère extérieure et le fonctionnement d’un système créera sa propre contamination. Toute cette contamination est transportée dans le système par le fluide. L’utilisation d’un moniteur qui fournit des données en temps réel aidera à déterminer les tendances des événements quotidiens et des anomalies. Connaître l’état de santé d’un système vous permettra de mieux comprendre ce qui se passe dans ce système. 

Nous devons également connaître et être en mesure d’évaluer la température du fluide. Étant donné que la température affecte directement la viscosité et contribue à l’oxydation tout en influençant d’autres propriétés additives de l’huile, il est important de connaître la température d’un fluide pendant son fonctionnement . 

Un autre facteur à prendre en compte est la teneur en eau. En plus d’être incompressible et non lubrifiante, l’eau augmente l’oxydation et est un catalyseur de formation d’acide. La présence d’eau dans un fluide entraîne une usure accélérée des surfaces de roulement, des pannes des joints et des pompes et une diminution globale des performances du système.

Enfin, il convient de tenir compte des évolutions de l’électrochimie de l’huile. Avec les changements intervenus dans le raffinage des huiles au cours des dernières années, la conductivité d’une huile (ou sa capacité à transporter une charge électrostatique) est devenue un sujet de grave préoccupation. Cette charge statique peut endommager le système et est dangereuse pour les opérateurs et le personnel de maintenance. Des corrélations peuvent être établies à partir de l’évolution de la conductivité du fluide et des comparaisons des résultats avec les courbes de dégradation connues. Analytics peut transférer toutes les données collectées dans un rapport lisible que vous pouvez utiliser.

Pourquoi ces données particulières

Chacun des paramètres ci-dessus permet de suivre l’évolution de la dégradation. En analysant les tendances des données, des corrélations peuvent être établies entre ces paramètres et l’état de santé du système, ce qui permet une compréhension très personnelle de ce qui se passe à l’intérieur de l’équipement.

Pourquoi ces données spécifiques sont-elles importantes ? Commençons par examiner les données du moniteur de contamination. Les données du moniteur de contamination indiqueront la taille et le type de contamination dans un système. En combinaison avec le compteur métallique, il est possible de corréler la quantité de particules non métalliques et métalliques dans un système.

Connaître la quantité et le type de particules peut aider à déterminer ce qui se passe dans un système. La plupart des particules non métalliques proviennent de l’usure des joints, de la dégradation des additifs ou de l’ingestion de particules provenant de l’extérieur du système. Les particules métalliques résultent de la dégradation des composants du système.

Étant donné que le jeu libre moyen dans un roulement à rouleaux cylindriques commun est de 0,010 à 0,012 po, connaître la taille et la quantité de particules dans cette plage révélera que les roulements sont endommagés. Sachez que lorsque la taille des particules dépasse l’épaisseur du film, il en résulte des dommages microscopiques aux composants. Ces dommages entraînent généralement une augmentation des particules métalliques.

De plus, les particules plus fines fonctionnent dans un système comme un composé de rodage, ce qui peut avoir un effet de polissage qui décompose les surfaces dures et augmente les taux de dégradation des composants.

Les effets de la température et de la teneur en eau ont une influence couplée – ou liée – dans un système. L’eau peut pénétrer dans un système par condensation et par infiltration. La quantité de condensation peut être liée à la fluctuation de température du système. Tous les systèmes doivent respirer.

Si un système fonctionne dans un environnement froid pendant un quart de travail, la température de l’huile augmentera considérablement pendant le fonctionnement et refroidira pendant la période de repos. Étant donné que le système respire de l’air relativement froid, qui serait plus lourd en humidité, cette humidité se trouvera dans l’espace libre du système. Lorsque le fluide chaud et l’air froid dans l’espace libre interagissent, l’humidité de l’air se condense, pénètre dans le fluide et commence à s’oxyder. Lorsque le fluide se réchauffe à nouveau, le taux d’oxydation augmente en raison de l’humidité et de la température du fluide.

La constante diélectrique mesure la capacité de l’huile à transporter l’énergie potentielle électrique. Lorsque l’huile est contaminée ou subit un changement chimique dû à la dégradation, la constante diélectrique change. La surveillance de cette valeur peut déterminer le taux de changement de l’huile. De plus, comme nous connaissons la valeur de la constante diélectrique de l’huile de base et que les huiles de base n’ont pas la même constante, nous aurons une indication pour savoir si l’huile correcte a été ajoutée au système. 

Déploiement de capteurs pour des données en temps réel

La méthode de collecte couramment utilisée dans l’industrie consiste à prélever un échantillon d’huile d’un système et à l’envoyer à un laboratoire. Le laboratoire traite l’échantillon pour obtenir des données, qui sont ensuite disponibles pour analyse. Le laboratoire place les résultats sur un graphique pour établir une tendance et propose une estimation bonne ou mauvaise.

Cette méthode est imparfaite en raison du délai prolongé nécessaire pour obtenir des données de tendance. Étant donné que la plupart des échantillons sont généralement collectés mensuellement, les données datent d’au moins trois à quatre mois avant qu’une quelconque analyse de tendance ne soit disponible. À ce moment-là, le système peut avoir subi des dommages importants. Cela conduit également à une maintenance réactive , qui n’est pas un moyen efficace de maintenir la production. C’est là que l’application de la technologie des capteurs peut aider à collecter des données en temps réel sur les systèmes.

Il peut s’agir de moniteurs de contamination en ligne, de capteurs de contamination métallique et d’appareils similaires qui mesurent la température, l’humidité et la conductivité. À mesure que la technologie continue de s’améliorer, la nécessité de collecter des données précises en temps réel ne fera qu’augmenter. En prédisant l’état de santé d’un système, une installation peut planifier les temps d’arrêt et utiliser plus efficacement les ressources et le capital de maintenance.

Que faire avec les données

Maintenant que nous savons quelles données collecter, que faire de ces données ? Tout d’abord, nous devons comprendre que les données que nous collectons à l’aide de capteurs en temps réel sont plus cohérentes. Comme les données ont été collectées à l’aide d’instruments, nous avons éliminé le facteur humain.

Lorsque nous utilisons l’analyse d’huile , une personne doit prélever l’échantillon d’huile et répéter le même processus à chaque fois. L’échantillon est prélevé exactement au même endroit, exactement de la même manière, dans un petit flacon d’échantillon, tout en essayant de maintenir le même débit d’huile, la même température et la même température ambiante. La possibilité d’une erreur ou d’une variation est très importante. Cet échantillon est ensuite testé par une personne en laboratoire, ce qui offre une autre possibilité d’erreur humaine.

En éliminant le facteur humain, une méthode durable et très fiable de collecte de données est possible. La mesure du débit, de la température ambiante et du temps permet de déterminer les facteurs extérieurs qui peuvent avoir causé un problème avec les données de l’échantillon. 

 Comme mentionné ci-dessus, la méthode actuelle de collecte de données de la plupart des systèmes est une analyse de tendance réactive à long terme. À l’aide des capteurs ci-dessus, les données peuvent être collectées pendant que l’unité fonctionne. Étant donné que les données sont analysées pendant que l’unité fonctionne, nous pouvons surveiller de plus près les tendances des données. Cela nous permet de suivre la dégradation de l’huile en surveillant en temps réel de nombreux facteurs critiques que nous avons mentionnés ci-dessus.

Si les données sont stockées au fur et à mesure de leur collecte, un graphique des résultats peut être créé. Les résultats peuvent ensuite être comparés à un échantillon représentatif préalablement analysé en laboratoire. Il existe désormais de nombreuses possibilités d’analyse des données.

Nous pouvons utiliser les tendances, interpoler et déterminer quand l’huile atteindra sa durée de vie utile. En déterminant une fin de vie approximative de l’huile en fonction de nos données, nous pouvons planifier de manière proactive la vidange d’huile afin de limiter les temps d’arrêt et les éventuelles pannes de la machine. 

Des points de déclenchement peuvent également être installés pour définir des alarmes afin de réagir immédiatement. Étant donné que les déclencheurs sont horodatés, le problème au point de déclenchement peut être comparé à ce qui s’est produit lors du fonctionnement de la machine. Cela permet d’identifier les problèmes et de déterminer les moyens de les prévenir à l’avenir.

Enfin, l’analyse des données peut aider à déterminer d’autres facteurs du système. Cela comprend la sélection du fluide et de l’additif appropriés et la compréhension de la durée de vie du fluide comme prévu.

En utilisant cette analyse des tendances et en examinant l’ensemble du système, nous pouvons développer des conceptions plus fiables qui dureront plus longtemps et amélioreront la disponibilité.

Comment l’analyse prédit-elle la durée de vie de l’huile ?

La technologie de capteur mentionnée ci-dessus peut être utilisée pour développer une série d’équations qui prédisent la durée de vie utile restante d’une huile. Plusieurs équations, telles que le taux de réaction d’Arrhenius , fournissent une base pour cette analyse basée sur des équations.

En utilisant les données collectées pour déterminer divers facteurs, comme indiqué dans la figure 1, il est possible de déterminer la perte de durée de vie réelle du fluide au moment de la collecte des données. Les données peuvent ensuite être utilisées pour calculer systématiquement la durée de vie de l’huile.

Chaque point de données, comme la température, l’eau, la contamination et l’électroconductivité, influence la durée de vie du fluide. L’utilisation de ces données pour créer des facteurs d’équation peut aider à déterminer quand une huile atteindra la fin de sa durée de vie utile. Les données peuvent également être utilisées pour créer des graphiques et déterminer les tendances. Lorsqu’elles sont comparées aux résultats de l’analyse, elles peuvent déterminer quand l’huile commencera à causer des problèmes dans un système.

Aller de l’avant à partir d’ici

Prévoir les intervalles de maintenance et réduire les temps d’arrêt doit toujours être une priorité, et il faut de la diligence et de la patience pour atteindre cet objectif. La collecte de données fiables pour développer des tendances qui serviront de base de référence prend du temps. Une fois la base de référence établie, les données du système peuvent être comparées à la production, aux changements saisonniers et/ou à tout autre facteur nécessaire pour déterminer les tendances.

Le couplage de ces données avec des analyses d’huile trimestrielles ou annuelles effectuées par un laboratoire externe permettra de prévoir de manière fiable la maintenance requise pour améliorer la disponibilité des équipements et réduire considérablement la maintenance réactive et les temps d’arrêt. La comparaison des données de laboratoire est tout aussi importante pour valider les données de tendance.

La technologie actuelle ne permet pas de fournir une spectroscopie élémentaire en ligne, qui permettrait d’analyser la santé des fluides de manière plus concise. Sur la base de la technologie et de l’économie, c’est la voie à suivre. Comme l’évolution des téléphones portables, cela sera également possible avec le temps. 

Le choix vous appartient désormais. Vous devez évaluer le coût de votre système, le coût du changement d’huile, le coût des temps d’arrêt et les coûts de main-d’œuvre pour entretenir et réparer l’équipement. La technologie est disponible et prête à l’emploi. Il ne vous reste plus qu’à la mettre en œuvre.

( machinerylubrication par Martin Migliori ; Joseph L.Lisowski article d’origine : https://www.machinerylubrication.com/Read/32797/predict-oil-useful-life-real-time