Подбор масла для 1.6 MPI (EA211) евро 5 — CWVA, CWVB | Страница 6
для тех кто ещё не определился с маслом… список не несёт никакой рекомендации к маркам масел, на вкус вашего кошелька, любое лейте, лукойл тот же, уже не российский))VW 502.00 бенз. 505.00 диз.
VW Special Plus 5W-40 5 л. Арт. G052167M4 VW 505 00 , VW 502 00 , VW 505 01 (температура застывания -42 )
LIQUI MOLY Top Tec 4100 5W-40 5 л. Арт. 7501 (t — 39, t вспышки 236 )
TOTAL Quartz 9000 5W-40 5 л. Арт. 148650 (t — 44, t вспышки 237 Вязкость холодной прокрутки (CCS) при -30С = 5809)
TOTAL Quartz 9000 Energy 5W-40 5 л. Арт. 156812 (t — 45, t вспышки 230 Вязкость холодной прокрутки (CCS) при -30С = 5950, -35С=11900)
MOTUL 8100 X-clean 5W-40 5 л. Арт. 102051 (t — 43, t вспышки 234 Вязкость холодной прокрутки (CCS) при -30С = 6151)
MOTUL Specific VW 502 00 , VW 505 01 5W-40 5 л. Арт. 101575 (t — 36, t вспышки 215 )
PETRO-CANADA Europe Synthetic 5W-40 5 л. Арт. PCESY54C20 (t — 45, t вспышки 227 Вязкость холодной прокрутки (CCS) при -30С 5045, -35С = 33270)
ЛУКОЙЛ Genesis Armortech 5W-40 5 л. Арт. 1607013 (t — 41, t вспышки 236 Вязкость холодной прокрутки (CCS) при -35С = 10700)
GAZPROMNEFT G-Energy F Synth 5W-40 5 л. Арт. 253142043, (t — 42, t вспышки 230 )
KIXX D1 C3 5W-30 5 л. Арт. L3034350E1 (t — 42, t вспышки 222 )
Вязкость кажущаяся (динамическая), определяемая на имитаторе холодной прокрутки (CCS) при -30С 5045
Данная вякость определяется в жидкости при низкой температуре, в данном случае при — 30 градусах цельсия, эта характеристика очень важда при зимней эксплуатации автомобиля. Идея этого показателя — численно отобразить изменения, которые происходят в жидкости при воздействии низкой температуры. Для масла, например очень важно сохранение вязкости при низкой температуре, чтобы не повредить двигатель при холодном старте.
Вязкость кажущаяся (динамическая), определяемая на имитаторе холодной прокрутки (CCS) при -35С 10700
Динамическая вязкость определяет силу трения между молекулами жидкости, в данном случае при низкой температуре — 35 градусов цельсия. Всем известно, что наиболее болезненным для двигателя является холодный старт. И очень важно, чтобы жидкость которая смазывает трущиеся между собой детали не теряла свойств по вязкости даже зимой.
Liqui moly leichtlauf vs molygen
Liqui Moly Magyarország Autó-Doktor Horváth Kft. … MoS2 Leichtlauf 10W-40 spec. motorolaj 5+1 l. … Molygen speciális motorolaj. 1905 Liqui moly molygen 5/50 (1л) синт … 7524 LiquiMoly Leichtlauf Special AA 10W-30 (спец.для амер.и яп.авто) 19122: Liqui Moly Mos2 Leichtlauf 10/40, yağı görseniz kullanılmış yağ zannedersiniz. Öyle siyah. Liqui Moly Molygen, fosforlu yeşil rengi var, sanki akrilik boya gibi görünüyor. Renge göre karar verirseniz bu iki yağın da çöp olması lazım, fakat Molygen özellikle ortalamanın baya üstünde kaliteli bir seri. Jun 27, 2012 · Finally after having Liqui Moly’s Ceratec added in my Silvia S13 on 6th May 2011, one year and 9 days later , I had decided to do an oil change!!. Though not being a daily driver , this S13 had clocked over 4,000 km of hard driving since the Ceratec additive was poured in . This includes, 2 track days in Sepang, 5 drift sessions , 1 drift competition and 3 autocross/gymkhana events and of … A new molecular dimension. LIQUI MOLY Molygen is a high performance low-friction motor oil for year-round use. The combination of high-quality base oil and advanced additive technology as well as the special Molygen additive ensures optimal viscosity with a high shear stability and reliability. 『油工廠』liqui moly molygen 5w40 液態鉬機油 摩護 二硫化鉬 鉬鎢元素 高效高轉扭力 #8576 … 『油工廠』meguin 美嘉 super leichtlauf … Buy Liqui Moly Motor Oil 5W40 5 l — AIC LM2041 online from NAPA Auto Parts Stores. Get deals on automotive parts, truck parts and more. Цена: от 3087 р. до 3330 р. >>> Моторное масло Liqui Moly Molygen New Generation 5W-30 4 л Купить по лучшей цене Описание, фото, видео Рейтинги, тесты, сравнение Отзывы, обсуждение пользователей May 15, 2020 · Here is my used oil analysis (UOA) from ~5.5K on Liquimoly Leichtlauf High Tech 5W40. Did a shorter interval this go around b/c mainly in-town/hard driving/sending it/drag racing as the COVID-19 has reduced my normal long daily highway commute; my normal OCI is ~7. 5K (and you can see all of them since new — longest was 9K). Silnik smaruje: Meguin WIV50601 0W-30 Były: PMO 5W-30 C2, Yacco Lube J 0W-30, Orlen Pro F 5W-30, Eneos Premium Ultra S 0W-30, Orlen Platinum Pro XD 5W-30 (x2), Liqui Moly Molygen 5W-30 Nhớt Liqui Moly 5W40 Molygen 1L được ứng dụng công nghệ nhớt tổng hợp cao cấp của hãng Liqui Moly, đây là loại nhớt tổng hợp chất lượng cao cấu thành từ những phụ gia chất lượng tuyệt hảo. Nhớt sẽ giúp xe luôn bền bĩ, mạnh mẽ và ổn định nhất. Liqui Moly Molygen 5W-40 тест масла. Ликви моли молиген 5w40 мнение о моторном масле Тест масла Ликви Моли 5w40 Мобил 1 0w40 Часть 1 Wir haben im ausführlichen Liqui moly 5w30 molygen Test uns jene empfehlenswertesten Artikel angeschaut und alle wichtigsten Eigenschaften verglichen. In unserer Redaktion wird viel Wert auf eine differnzierte Betrachtung des Vergleiches gelegt als auch der Artikel zuletzt durch eine finalen Testnote bewertet. Zu guter Letzt konnte sich beim Liqui moly 5w30 molygen Vergleich unser Testsieger . ..SUPER LEICHTLAUF 10W-40. Especially suitable for vehicles with high mileage. Synthetic technology low-viscosity motor oil. Especially good dirt-suspending and cleaning power. Prevents the formation of oil sludge. With advanced wear-protection technology. Liqui Moly Molygen 5W-40 тест масла. Ликви моли молиген 5w40 мнение о моторном масле Тест масла Ликви Моли 5w40 Мобил 1 0w40 Часть 1 liqui Moly – динамично развивающийся немецкий концерн, более 60 лет специализирующийся на … 預購 一日到貨 【易油網】liqui moly 15w50 molygen 15w-50液態鉬 … meguin super leichtlauf 0w40全合成 … 0w40 0w-40 primus vs全合成 … Liqui Moly Mos2 Leichtlauf 10/40, yağı görseniz kullanılmış yağ zannedersiniz. Öyle siyah. Liqui Moly Molygen, fosforlu yeşil rengi var, sanki akrilik boya gibi görünüyor. Renge göre karar verirseniz bu iki yağın da çöp olması lazım, fakat Molygen özellikle ortalamanın baya üstünde kaliteli bir seri. Liqui moly的molygen跟Leichtlauf High Tech 怎麼比較? 作者:Yu6034 2019-9-29 23:58 pompom / 2019-10-4 23:59 力豹士 Racing 10w50 異物 . ..2 3 4. 作者 … Super Leichtlauf es un aceite multigrado de tecnología sintética diseñado para motores nafteros o Diesel. Aliviana y suaviza la marcha, protege contra el desgaste y ahorra combustible.
Смазка для мотоциклов — большой выбор по доступным ценам с доставкой в фирменном интернет-магазине Liqui Moly в Красноярске. Средства для мототехники — цены, характеристики, применение.
Sep 15, 2016 · Ada yang bilang aditif molybdenum tidak bikin selip kopling, tapi buktinya pabrik aditif molybdenum (liqui moly) bilang kalau pakai aditif tersebut di motor dengan kopling basah jangan terlalu banyak karena resiko bikin slip kopling.
Содержание Подбор масел для Соляриса и Рио. Артикулы. Советы. — Hyundai Solaris, 1.6 л., 2015 года на DRIVE2Какое масло заливать в двигатель Хендай Соляриса 1.6…
Nov 19, 2017 · I know I am resurrecting an old thread but I am using Liqui-Moly products right now. I have 2016 2500 5.7 (no MDS on the 2500 5.7). I have been using LM MoS2 for 16,000 miles (I currently have 28,000 miles on the truck). I went 1/2 dose first 8,000 and then full dose on the next 8,000. The engine vibration (not much to begin with was reduced).
11/1/2020. 9.82. 15.41. 40.29. 10.76. 8.9700000000000006. 9.5399999999999991. 15.69. 35.270000000000003. 6.13. 12.58. 50.89. 21.36. 26.16. 11.01. 214.5. 2135.21. 3.33 …
Alege Ulei motor Liqui Moly de la eMAG si beneficiezi de plata in rate, deschidere colet, easybox, retur gratuit 30 de zile -Instant Money Back.
liqui-moly Motorolaj Leichtlauf Performance 10W-40 motorolaj, 4l Kötési mód: Kanna, Térfogat [liter]: 4, SAE viszkozitási osztály: 10W40, specifikáció: ACEA A3, ACEA B3, API SL, API CF, Olaj-gyártó ajánlás: MB 229.1 Minoségbiztosítási okokból nem veheto vissza!
RM European is a leading retailer of OEM car parts for BMW, Mercedes, Porsche, Audi, VW, Land Rover and other European makes.
Liqui Moly 20232 Molygen New Generation 5W40 Motor Oil, 5 l, 1 Pack Liqui Moly (2011 Top Tec 4200 5W-30 Synthetic Motor Oil — 5 Liter Liqui Moly 2332 Leichtlauf High Tech 5W-40 Engine Oil — 5 Liter
Приобрел масла: Лукойл — заправка, Luqui moly molygen- http://www. gigaoil.ru Pennasol — www.avtomasla59.ru Fuchs TITAN — http://www.Exist.ru
In the photo below, you can see the difference of unused LIQUI MOLY Molygen 5W-40 oil compared to unused LIQUI MOLY Leichtlauf High Tech 5W-40 oil. When UV light is introduced, the deep hue of green in the photo above transitions to a bright fluorescent green.
Liqui moly LM Синт.мот.масло д/скутеров Motorbike 2T Synth Race Scooter Street TD 1л (6шт) 1053 … LM Leichtlauf MoS2 10w40 1л (12 шт …
Liqui Moly Leichtlauf High Tech 5W40 Vehicle Servicing. $128 – $158. … Liqui Moly Molygen New Generation 5W30 Vehicle Servicing. $108 – $138. View 49 item(s …
Liqui moly的molygen跟Leichtlauf High Tech 怎麼比較? 作者:Yu6034 2019-9-29 23:58 pompom / 2019-10-4 23:59 力豹士 Racing 10w50 異物 …2 3 4. 作者 …
Nov 20, 2012 · Сайт liqui moly Активность Вся активность Мои потоки Непрочитанное Мои публикации Поиск Больше . Сообщество Форум Правила Вопросы и ответы (faq) Администрация
10W60 õli kasutada ainult tõsistel üritustel ala päevane rinka vms ja kuisiis 10W60 klassist miskit, siis näiteks: Castrol, Liqui Moly, Valvoline, BARDAHL. Igapäevaselt linnavahel kulgemiseks ei ole sobilik 10W60 mootoriõli, kui just ennem igat külmkäivitust ei ole võimalik mootoriõli eelsoojendada ca 70 C-ni.
leichtlauf hc 7 5w-40 5w-40 2308 1 ลิตร … liqui moly molygen 5w-30 9089 4l: ราคา 1,990.00 $ liqui moly atf additive 5135 250ml. ราคา 1,200.00 $
Combined with innovative additive technology and the special Molygen additive. Reliably prevents the formation of deposits, reduces frictional losses in the engine and provides optimum protection against wear. The results are savings in fuel and an extended service life for the engine. product variants. Product Name SKU Bundle Languages; Molygen New Generation 5W-30: 9047: 1 l Canister plastic …
МаслоМотПСи MoS2 Leichtlauf 10W-40 5л МаслоТрансСин Top Tec ATF 1100 1л для АКПП Фонарь подсветки салона — Sportage, Sephia 95-03 0K20151310A06 Фонарь салона — Magentis 01-05 928203D500GJ ФОРСУНКА ОМЫВАТЕЛЯ 0K0846750Y 0K34B6750YA Форсунка …
Ceratec tested — TRENINSCALA . .. Ceratec tested
Liqui Moly 20232 Molygen New Generation 5W40 Motor Oil, 5 l, 1 Pack Liqui Moly (2011 Top Tec 4200 5W-30 Synthetic Motor Oil — 5 Liter Liqui Moly 2332 Leichtlauf High Tech 5W-40 Engine Oil — 5 Liter
I switched to LIQUI MOLY 5W40 LEICHTLAUF for the second DIY oil change and so far I like it just as I liked Liqui Moly DSG fluid. It seems that the engine runs more smoothly but don’t know on the burning rates yet. However, I am also thinking about LM Molygen 5W40 or LM SynthOil 0W40 as better options potentially.
CATALOGO LIQUI MOLY COLOMBIA
Хотите купить дешевле? MagaZilla — сравните цены ₴ на моторное масло Fosser Premium PD 5W-40 4L Прайсы более 1000 магазинов!
SAE 0W-40 LIQUI-MOLY Synthoil Energy Вязкость: SAE 0W-40 Классы качества: API SM/CF, ACEA A3/B4 — 2004 Допуски и одобрения: MB 229.3, VW 502.00, VW 505.00, BMW Longlife – 98, Opel GM-LL-B-025, Porsche Silnik smaruje: Meguin WIV50601 0W-30 Były: PMO 5W-30 C2, Yacco Lube J 0W-30, Orlen Pro F 5W-30, Eneos Premium Ultra S 0W-30, Orlen Platinum Pro XD 5W-30 (x2), Liqui Moly Molygen 5W-30 『油工廠』liqui moly molygen 5w40 液態鉬機油 摩護 二硫化鉬 鉬鎢元素 高效高轉扭力 #8576 . .. 『油工廠』meguin 美嘉 super leichtlauf …
Ravenol vs liqui moly
ravenol vs liqui moly Removing left front & spare tires would make front & rear diff access easier, but I didn’t and had no issues. LIQUI MOLY 5W-30 LONGTIME HIGH TECH. Arkadaşlar merhaba, 1. It has a viscosity of 5W-40, providing the ability to perform in extreme weather conditions. Operating Hours. Overall, the Liqui Moly protector is a user-friendly unit that caters to all your filter cleaning needs. Threads 9 Posts 123. SAE 5W-40. 10W40 vs 15W40 5W40 vs 10W40 5W40 vs 15W40 olej aral bizol castrol elf fuchs liqui moly meguin millers oils mobil motul petro canada petronas ravenol red line Liqui Moly 10W-40 Super Leichtlauf : X : Liqui Moly GmbH, Ulm/Deutschland Ravenol DLO Diesel-Leichtlauföl : X : Ravensberger Schmierstoffvertrieb GmbH, Werther На PartReview моторные масла Mobil показывают себя лучше чем RAVENOL. 26-05-10, 20:34 #2: SAX1987.
Выбор между консистентной смазкой и маслом
Отсутствие смазки подшипников обычно считается основной причиной выхода из строя линейных подшипников.
Для рециркуляционных линейных подшипников, таких как профилированные рельсовые направляющие и шарико-винтовые пары, смазка отделяет подшипники (шариковые или роликовые) от дорожек качения, сводит к минимуму трение и износ, рассеивает тепло и предотвращает коррозию. Он также способствует плавной работе уплотнений и снижает их износ, обеспечивая их эффективность в удержании смазки подшипника и предотвращении загрязнения.
Неисправность смазки приведет к чрезмерному износу, перегреву и выходу подшипников из строя.Изображение предоставлено: The Barden Corporation
Теория эластогидродинамической смазки определяет условия образования смазочной пленки в линейных подшипниках с рециркуляцией. Проще говоря, образование смазочной пленки зависит от вязкости смазочного материала, скорости подшипника и давления между подшипником и дорожкой качения.
Для профильных направляющих и шарико-винтовых пар можно смазывать консистентной смазкой или маслом.Выбор зависит от параметров приложения, в том числе от температуры, нагрузки, вибрации, скорости, окружающей среды, загрязнения и длины хода.
Преимущества смазки для линейных подшипников
Для большинства линейных направляющих и приводов смазка является лучшим вариантом. Он прилипает к опорным поверхностям лучше, чем масло, служит дольше и с меньшей вероятностью будет стекать или выталкиваться из вращающихся частей.
Консистентные смазки состоят из трех основных компонентов: базового масла, загустителя и присадок (обычно ингибиторов коррозии). При выборе консистентной смазки вязкость базового масла определяет, как развивается смазочная пленка, отделяющая тела качения от дорожек качения. Класс консистенции смазки, определенный Национальным институтом смазочных материалов (NLGI), указывает, как смазка будет течь и диспергироваться в подшипнике.
В линейных системах обычно используются пластичные смазки на литиевой основе без твердых добавок, таких как MoS2 (дисульфид молибдена) или PTFE (тефлон), с классом консистенции от 0 до 3.Эти смазки хорошо работают при высоких нагрузках и обладают хорошей устойчивостью к окислению.
Когда использовать масло для линейных подшипников
Масляная смазка рекомендуется для работы на высоких скоростях, поскольку она лучше отводит тепло, чем консистентная смазка. Кроме того, он растекается и распределяется лучше, чем смазка. Но когда используется масляная смазка, необходимо учитывать ориентацию подшипника и расположение отверстий для смазки. Когда компоненты установлены на бок или вертикально, масляная смазка не будет поступать на подшипники и дорожки качения, расположенные над отверстиями для смазки.
При масляной смазке необходимо учитывать ориентацию компонентов.Изображение предоставлено: NSK Precision America
Некоторые машиностроители используют систему туманообразования для смазки маслом. Хотя эти системы могут быть более сложными и дорогостоящими, чем ручные или даже автоматизированные системы смазки консистентной смазкой, система масляного тумана обеспечивает дополнительное преимущество создания положительного давления внутри подшипника. Это помогает предотвратить попадание загрязнений в подшипник и способствует дальнейшему охлаждению.
Важно отметить, что несовместимость смазочных материалов может вызвать разделение компонентов смазки и сделать ее неэффективной. Некоторые производители предоставляют линейные направляющие и шарико-винтовые пары, которые предварительно смазаны, готовы к установке и использованию, в то время как другие просто наносят консервирующую консистентную смазку или масло. Чтобы обеспечить совместимость между первоначальной смазкой и смазкой в процессе эксплуатации, проверьте спецификации смазки производителя. Если они несовместимы, компоненты следует протереть и продуть перед нанесением дополнительной смазки.
Независимо от типа смазки — консистентной или масляной — поддержание надлежащего количества смазки имеет решающее значение для достижения оптимального срока службы подшипников. Производители линейных направляющих и шарико-винтовых пар публикуют рекомендуемые количества и интервалы смазки, которые в первую очередь зависят от типа используемой смазки, а также от скорости и температуры применения. Другие факторы, такие как ударные нагрузки, вибрация и загрязнение, также могут влиять на срок службы и характеристики смазки.Для применений с такими условиями производители смазочных материалов могут проанализировать рабочие параметры и порекомендовать смазку, которая обеспечит оптимальный срок службы подшипников.
Пошаговый выбор смазки
Как узнать, что вы используете правильную смазку? Возможно, вы используете высококачественную смазку.
Возможно, вы потратили много усилий и денег на выбор смазки самого высокого качества в стремлении к совершенству смазывания.Но не путайте качество смазки с качеством, указанным в спецификации.
Принимая во внимание эту аналогию со смазочным маслом, турбинное масло лучшего качества, скорее всего, не будет хорошим моторным маслом.
Большинство пользователей осознают важность выбора правильной смазки для конкретного применения. Когда дело доходит до выбора смазочных масел для производимого оборудования, легко определить, какие продукты соответствуют требованиям производителя оригинального оборудования (OEM).
Спецификации OEM для смазочного масла обычно включают вязкость при рабочей температуре или температуре окружающей среды, требования к присадкам, тип базового масла и даже особые соображения для различных условий окружающей среды. С другой стороны, в спецификациях консистентной смазки часто не хватает деталей, необходимых для правильного выбора, поэтому разработка спецификации остается на усмотрение инженера по смазке.
Обычная спецификация смазки OEM может заключаться в использовании NLGI (Национальный институт смазочных материалов) No.2 литиевая смазка хорошего качества. Используя только эту информацию, можно выбрать правильную консистенцию и тип загустителя. Аналогичная спецификация для применения с масляной смазкой будет заключаться в использовании «смазочного масла хорошего качества». Какие?!
Из-за отсутствия конкретики в большинстве рекомендаций по смазкам важно научиться правильно выбирать смазки для каждого применения на предприятии.
Правильная спецификация смазки требует выполнения всех компонентов выбора масла и многого другого.Другие особые соображения при выборе пластичной смазки включают тип и концентрацию загустителя, консистенцию, точку каплепадения и диапазон рабочих температур, стабильность после обработки, стабильность к окислению, износостойкость и т.
Понимание необходимости и методов выбора подходящей смазки будет иметь большое значение для улучшения программ смазки и повышения надежности смазываемого оборудования. Давайте шаг за шагом рассмотрим процесс выбора пластичной смазки, начиная с самого важного свойства.
Вязкость базового масла
Важнейшее свойство любой смазки — вязкость. Распространенная ошибка при выборе пластичной смазки — спутать консистенцию смазки с вязкостью базового масла. Поскольку большинство применений с консистентной смазкой представляют собой элементарные подшипники, следует рассмотреть выбор вязкости для этих применений.
В то время как большинство не будет использовать трансмиссионное масло EP 220 для подшипников электродвигателей с масляной смазкой, многие люди будут использовать консистентную смазку, содержащую то же масло, для идентичных подшипников с консистентной смазкой.Существует несколько общепринятых методов определения требований к минимальной и оптимальной вязкости для элементных подшипников, в большинстве из которых используются коэффициенты скорости, обычно обозначаемые как DN или NDm.
Коэффициенты скорости учитывают поверхностную скорость опорных элементов и определяются по следующим формулам:
DN = (об / мин) * (отверстие подшипника) и
NDm = об / мин * ((отверстие подшипника + наружный диаметр) / 2)
В значении NDm используется делительный диаметр, а не диаметр отверстия, потому что не все подшипники данного отверстия имеют одинаковый диаметр элемента и, следовательно, имеют разные скорости вращения. Зная значение коэффициента скорости и вероятную рабочую температуру, минимальные требования к вязкости могут быть определены непосредственно из диаграмм, подобных рисунку 1.
Рис. 1. (Предоставлено ExxonMobil)
На рисунке 1 показан индекс вязкости базовых масел. Чтобы быть более точным, нужно было бы использовать диаграмму, которая определяет вязкость при рабочей температуре, а затем определять класс вязкости из диаграммы вязкости / температуры для данного смазочного материала.
Присадки и базовое масло Тип
Как только подходящая вязкость определена, самое время подумать о добавках.Типы присадок и базового масла — это другие компоненты консистентной смазки, которые следует выбирать таким же образом, как и при смазывании маслом. Например, слегка нагруженный высокоскоростной элементный подшипник не требует противозадирных присадок или добавок, повышающих клейкость, в отличие от сильно нагруженного открытого зубчатого колеса.
Большинство присадок, улучшающих характеристики смазочных масел, также используются в составе консистентных смазок, и их следует выбирать в соответствии с требованиями области применения.На рисунке 2 показаны некоторые общие требования к добавкам в зависимости от области применения. В состав большинства пластичных смазок входят базовые масла минеральных масел API Group I и II, которые подходят для большинства областей применения.
Однако есть области применения, в которых может быть полезно использование синтетического базового масла. Такие области применения включают высокие или низкие рабочие температуры, широкий диапазон температур окружающей среды или любое другое применение, в котором желательны увеличенные интервалы повторного смазывания.
Присадка | Подшипники скольжения | Шариковые подшипники | Подшипник упорный | Роликовые подшипники | Игольчатые подшипники |
Антиоксиданты | • | • | • | • | • |
Пеногасители | • | • | • | • | • |
Противоизносные / EP | • | • | • | • | |
Ингибиторы ржавчины | • | • | • | • | — |
Противозадирное давление | — | — | |||
Деэмульгируемость | • | • | • | • | — |
Улучшители VI | — | — | — | — | • |
Ингибиторы коррозии | • | • | • | • | • |
• Обязательно, — зависит от приложения | |||||
Рисунок 2 |
Консистенция смазки и загуститель Тип
Теперь о дополнительном шаге: консистенция консистентной смазки контролируется концентрацией загустителя, типом загустителя и вязкостью базового масла. Несмотря на то, что вязкость базового масла влияет на консистенцию, важно отметить, что консистентная смазка может иметь высокую консистенцию и низкую вязкость базового масла или наоборот.
NLGI установил шкалу для обозначения консистенции смазки, которая варьируется от степени 000 (полужидкая) до 6 (блочная смазка). Самый распространенный класс NLGI — два, и он рекомендуется для большинства приложений.
Для подшипников коэффициент скорости и рабочая температура могут использоваться для определения наилучшей консистенции или степени NLGI для конкретного применения.Это может показаться нелогичным, но для более высоких скоростей требуются консистентные смазки. В таблице 1 представлено общее руководство по выбору класса NLGI в зависимости от коэффициента скорости и рабочей температуры.
Эксплуатация | DN (коэффициент скорости) | NLGI № * |
От -30 до 100 ° F | 0–75 000 | 1 |
От 0 до 150 ° F | 0–75 000 | 2 |
От 100 до 275 ° F ( ) | 0–75 000 | 2 |
* Также зависит от других факторов, включая тип подшипника, тип загустителя, вязкость базового масла и тип базового масла | ||
Таблица 1 |
В настоящее время используются многочисленные типы загустителей смазки, каждый из которых имеет свои плюсы и минусы. Наиболее распространены простые литиевые мыла, литиевый комплекс и полимочевина. Простые литиевые мыла часто используются в недорогих смазках общего назначения и относительно хорошо работают в большинстве категорий характеристик при умеренных температурах.
Сложные смазки, такие как комплекс лития, обеспечивают улучшенные характеристики, особенно при более высоких рабочих температурах. Обычный верхний предел рабочей температуры для простой литиевой смазки может составлять 250 ° F, а для консистентной смазки на основе литиевого комплекса — 350 ° F.Другой тип загустителя, который становится все более популярным, — это полимочевина.
Как и комплекс лития, полимочевина обладает хорошими высокотемпературными характеристиками, а также высокой стойкостью к окислению и вытеканию. Тип загустителя следует выбирать на основе требований к производительности, а также совместимости при рассмотрении изменения типа продукта.
Рабочие характеристики
После определения подходящей вязкости базового масла, требований к присадкам и консистенции необходимо учитывать следующие критерии — рабочие характеристики.
Здесь важны факторы качества пластичной смазки. Рабочие характеристики пластичной смазки включают многие из свойств, присущих смазочным маслам, а также другие свойства, присущие только пластичной смазке. Исключительные свойства пластичной смазки включают точку каплепадения, механическую стабильность, вымывание водой, характеристики утечки и прокачиваемость.
Наиболее важные рабочие характеристики определяются приложением. Если приложение работает постоянно при комнатной температуре, такие свойства, как падение температуры и верхние пределы рабочей температуры, не так важны.
Если приложение работает с большими нагрузками на низких скоростях, следует рассмотреть возможность проведения испытаний на несущую способность, таких как четырехшариковый EP или Timken OK. Важно помнить, что смазки, как и масла, обладают тщательно продуманным балансом свойств. Продукт может отличаться в одной категории и плохо работать в другой.
По этой причине важно взвесить значимость каждого свойства относительно предполагаемого применения, чтобы выбрать наиболее подходящий вариант.
Иногда, пытаясь уплотнить смазочные материалы, их легко переуплотнить.Со временем это может привести к неточным характеристикам смазочного материала. Для каждой точки смазки на установке следует настроить общие характеристики масла, включая рабочие характеристики.
Вооружившись этой общей спецификацией, легко выбрать нужный продукт независимо от того, какой бренд предпочитают. Также важно периодически пересматривать эти спецификации, чтобы не допустить искажения спецификации.
Хотя улучшение программы смазки может быть сложной задачей, спецификация смазочного материала относительно проста.Вооружившись небольшими знаниями и несколькими широко доступными инструментами, можно расслабиться, зная, что используется правильная смазка.
Влияние свойств базового масла на фрикционные свойства литиевых смазок в контактных центрах качения / скольжения
На основе сравнения экспериментальных результатов, полученных с литиевыми смазками и их базовыми маслами (рис. 3, 4), в характеристиках трения пластичных смазок можно выделить две различные рабочие области. На достаточно высоких скоростях (за выступом кривой трения) фрикционные свойства испытанных литиевых пластичных смазок практически идентичны их базовым маслам. Очевидно, что в этом регионе, где преобладают масла, трение консистентной смазки в основном определяется характеристиками базового масла. Ниже определенной «переходной скорости» трение литиевой смазки уменьшается с уменьшением скорости и ниже, чем у соответствующего базового масла.Кроме того, в этой области толщина смазочной пленки увеличивается с уменьшением скорости (рис. 6). Это характерное поведение пластичных смазок на низких скоростях, называемое в литературе «обратным-Stribeck-подобным» [20], противоположно тому, которое обычно наблюдается с маслами, где в режиме смешанной смазки трение увеличивается с уменьшением скорости из-за уменьшению толщины пленки и, как следствие, большему количеству соприкасающихся неровностей, что также наблюдалось в этом исследовании (рис. 3, 4). Ясно, что литиевый загуститель оказывает значительное влияние на поведение смазки в этой области низких скоростей, и, следовательно, ее склонно называть областью с преобладанием загустителя.Общие общие тенденции, описанные выше, соответствуют тем, о которых ранее сообщали авторы [19] и другие [20, 21] для литиевых пластичных смазок. Однако систематический характер настоящего исследования позволяет не только выявить общие тенденции, но и более подробно обсудить влияние свойств базового масла на трение пластичной смазки, что, в свою очередь, может помочь в более глубоком понимании фундаментальных механизмов смазывания пластичной смазкой. .
Влияние вязкости базового масла
Влияние вязкости базового масла на трение можно изучить, сравнив поведение пластичных смазок с литиево-полиальфаолефиновым (LP) или литиево-минеральным маслом (LM), поскольку каждая из в эти группы входят смазки, изготовленные на основе одного и того же типа базового масла, но с разной вязкостью. На рисунке 2, где результаты трения нанесены в зависимости от скорости уноса, показаны некоторые основные тенденции в этом отношении, например, точка перехода (то есть на выступе кривой) между преобладающим загустителем, низкоскоростным и масляным, Высокоскоростные участки пластичных смазок LP переходят на более высокую скорость с уменьшением вязкости базового масла. Однако на этих рисунках не наблюдается очевидной корреляции между вязкостью базового масла и абсолютным значением трения. Поскольку вязкость базового масла влияет на толщину пленки, а также на трение, лучший способ исследовать возможные действующие механизмы — связать полученные результаты трения с некоторым параметром, связанным с толщиной контактной пленки.На рисунке 7 показаны результаты измерения трения для пластичных смазок LP и LM относительно номинальной удельной толщины пленки Λ , то есть удельной толщины пленки, рассчитанной только с использованием свойств базового масла, без учета какого-либо влияния загустителя. Хотя рассчитанная таким образом толщина пленки явно не является фактической толщиной в контакте в области с преобладанием загустителя (см. Рис. 6), она используется здесь вместо фактической толщины смазочной пленки, которую невозможно предсказать, используя стандартную пленку EHL. уравнения толщины, так как их относительно легко вычислить и, следовательно, полезно для иллюстрации основных корреляций.Таким образом, номинальное соотношение Λ , используемое здесь, рассчитывается как отношение толщины пленки, оцененной с использованием уравнения Хамрока – Доусона [28], с вязкостью базового масла, измеренной при температуре каждого испытания, указанными значениями давления и вязкости масла. в таблице 3, а шероховатость поверхности композитных Rq образцов шара и диска, измеренная как 18,5 нм. Хотя Λ является безразмерным параметром, читатель должен знать, что зависимость трения от Λ , показанная на рис.7 не предназначен для использования в общих прогнозах абсолютного трения в пластичных литиевых пластичных смазках при других условиях эксплуатации, приводящих к тем же отношениям Λ , не в последнюю очередь потому, что все текущие результаты получены при одном контактном давлении и одной шероховатости поверхности, а также при изменении либо из них, вероятно, будут иметь эффекты, которые не учитываются только номинальным значением Λ .
Рис. 7Влияние вязкости базового масла на трение консистентной смазки — сравнение кривых трения пластичных литиевых (LP) пластичных смазок при a 40 ° C, b 60 ° C, c 80 ° C и литий-минеральных (LM) смазок при d 40 ° C, e 60 ° C, f 80 ° C в зависимости от расчетной номинальной удельной толщины пленки Λ (т.е.е. толщина пленки рассчитывается только на основе свойств базового масла)
Влияние вязкости базового масла на трение консистентной смазки теперь более очевидно. Измеренное трение для пластичных смазок LP коррелирует с вязкостью базового масла PAO, так что значения трения аналогичны при заданном номинальном значении Λ и образуют обычное « основное » трение по сравнению с Λ , обратной кривой Стрибека (рис. 7a – c). Для всех пяти пластичных смазок LP и всех трех температур испытаний положение выпуклости на кривых трения соответствует одному и тому же значению трения и относительно постоянному значению Λ (1-2) для всех пластичных смазок LP. Это ясно указывает на то, что точка перехода между двумя рабочими областями определяется толщиной пленки базового масла при преобладающих условиях контакта. Такое поведение, по-видимому, согласуется с тем, о чем сообщили Kanazawa et al. [22], который предположил, что для данного загустителя механизм смазки консистентной смазкой таков, что именно характерная «толщина переходной пленки», а не «скорость перехода», определяет точку разграничения между загустителем и пластичной смазкой. регионы с преобладанием нефти в трибологическом поведении пластичных смазок.Действительно, это дополнительно подтверждается рис. 6, где показано, что измеренная толщина пленки при переходной скорости, выше которой кривая становится линейной, сопоставима для всех пластичных смазок LP.
На графике зависимости трения от номинального отношения Λ для пластичных смазок LP можно выделить отчетливые участки. При соотношениях Λ выше, чем точка перехода, разграничивающая области с преобладанием масла и загустителя, коэффициент трения ведет себя относительно хорошо установленным для смазочных масел образом. В условиях полностью пленочного ЭДЖ при значениях Λ около 5 и более коэффициент трения находится в диапазоне 0,01–0,02, что при приложенном контактном давлении Герца 0,96 ГПа соответствует максимальному диапазону напряжения сдвига, равному 0,96 ГПа. 10–20 МПа для всех пластичных смазок на основе полиальфаолефинов и температур, прошедших испытания. График зависимости трения от бревна Λ дает прямую линию в этой области, как и следовало ожидать при этих напряжениях сдвига. На самых высоких скоростях (самые высокие значения Λ на рис. 7) могут возникать некоторые тепловые эффекты внутри контакта, даже небольшие, что еще больше снижает эффективное контактное трение.По мере того, как Λ уменьшается с 5 до Λ ≈ 1–2, что отмечает точку перехода между областями с загустителем и областями с преобладанием масла, трение увеличивается, когда контакт входит в смешанный режим. Это снова соответствует поведению, ожидаемому только от базового масла, как видно на фиг. 3 и 4, где сравнивается фрикционное поведение пластичных смазок и их базового масла. По мере дальнейшего уменьшения Λ , от 1–2 в точке перехода до примерно Λ = 0,2, трение уменьшается линейно с уменьшением log Λ для всех испытанных пластичных литиево-полиальфаолефиновых смазок, но с градиентом, превышающим этот наблюдается в области полной пленки.Механизмы, ответственные за трение в этой области, вероятно, будут довольно сложными. С одной стороны, рис. 6, все это при более низкой температуре 22 ° C, показывает, что в этой области толщина пленки увеличивается примерно с 80 нм до примерно 150 нм с уменьшением скорости, так что эффективная скорость сдвига уменьшается. значительно, и от этого можно ожидать некоторого снижения трения. Однако невозможно сказать, является ли это доминирующим механизмом трения, не в последнюю очередь потому, что некоторый вклад в трение из-за эффектов шероховатости все еще может присутствовать, даже если происходит полный подъем, аналогично тому, как это сообщалось для масел [31, 32] , и этот вклад также будет уменьшаться с уменьшением скорости. Более того, в этой области смазочная пленка, вероятно, будет состоять из концентрированной смеси загустителя и базового масла, которая будет иметь свою собственную характерную реологию высокого давления. Однако полное понимание влияния реологии высокого давления на трение, которое в настоящее время является предметом ожесточенных споров даже для простых базовых масел [33], выходит за рамки данной статьи. В любом случае трение консистентной смазки явно ниже, чем у базовых масел во всей этой области, что позволяет предположить, что улучшение пленки за счет действия загустителя явно имеет положительный эффект за счет уменьшения контакта с неровностями.Наконец, следует отметить, что при еще более низких номинальных значениях Λ природа смазочной пленки и результирующая реакция контактного трения могут измениться. Некоторое свидетельство этого представлено на рис. 7c, где показаны результаты трения при самых высоких температурах и, следовательно, при самом низком номинальном значении Λ , где коэффициент трения, по-видимому, выходит на плато при очень низком значении менее 0,01 без дальнейшего снижения. с уменьшением Λ . Причины этого не совсем ясны, но можно предположить, что контакт смазывается некоторой твердой наплавленной пленкой с низким коэффициентом трения, что приводит к низкому постоянному трению.
В отличие от пластичных смазок LP, пластичные смазки на основе минеральных масел LM1 и LM2 имеют очень разные значения трения даже при одном и том же номинальном значении Λ (рис. 7d – f). Однако, в отличие от базовых масел PAO, минеральные базовые масла пластичных смазок LM1 и LM2 могут содержать очень разные химические соединения, поскольку минеральные масла, как правило, представляют собой сложные смеси различных компонентов [34]. Поэтому исследование влияния вязкости базового масла на трение для этих двух пластичных смазок в некоторой степени бесполезно, поскольку два минеральных масла LM1 и LM2 нельзя сравнивать напрямую.
Влияние типа базового масла
Влияние типа базового масла на трение можно исследовать, сравнивая поведение пластичных смазок, изготовленных на основе базовых масел аналогичной вязкости, но другого типа, а именно LP1 с LM1 и LPE и LP3 с LM2. Результаты трения, полученные с этими двумя группами смазок, показаны в зависимости от скорости уноса на рис. 8. Сразу видно, что смазки LM1 и LM2 на основе минерального масла дают более высокое трение, чем смазки LP1 и LP3 на основе PAO, соответственно, при все скорости и температуры проверены.Такое поведение ожидается на высоких скоростях, где трение смазки определяется свойствами ее базового масла, как обсуждалось выше. Действительно, известно, что трение EHL с маслом сильно зависит от молекулярной структуры масла, включая форму молекул и гибкость, поскольку эти характеристики определяют «жидкостное» трение, возникающее при срезании молекулярных слоев пленки под высоким давлением [35,36, 37]. Низкая прочность на сдвиг и, следовательно, низкое трение, предпочтительны для масел, содержащих линейные, ориентированные и гибкие молекулы.Все это общие черты алкильных цепей, из которых состоят масла ПАО, которые, следовательно, должны вызывать меньшее трение, чем минеральные масла [37].
Рис. 8Влияние типа базового масла на трение смазки — сравнение кривых трения LP1, LPE и LM1 при a 40 ° C, b 60 ° C, c 80 ° C и График LP3 и LM2 при d 40 ° C, e 60 ° C, f 80 ° C в зависимости от скорости уноса
Однако причины более высокого трения, наблюдаемого у пластичных смазок на основе минеральных масел в низкоскоростной области с преобладанием загустителей, несколько менее очевидны, учитывая, что все консистентные смазки были составлены с одним и тем же литиевым загустителем.Кроме того, минимальная толщина пленки всех этих смазок очень похожа (рис. 6), так что наблюдаемые различия в трении не могут быть отнесены к разным степеням взаимодействия неровностей. Этот результат ясно указывает на то, что тип масла действительно влияет на трение даже в области с преобладанием загустителя. В этой области коэффициент трения, кажется, увеличивается примерно линейно с логарифмической скоростью, что снова указывает на то, что контакт смазывается не только твердым слоем загустителя, но, скорее всего, некоторой концентрированной смесью загустителя и базового масла. Следовательно, в этой области относительные коэффициенты трения пластичных смазок также следуют тенденции, которую можно ожидать исходя из соответствующих свойств базовых масел, они ниже для пластичных смазок на основе ПАО, чем для эквивалентных пластичных смазок на основе минеральных масел.
Как и смазка LM1 на основе минерального масла, консистентная смазка LPE, содержащая сложные эфиры, также дает более высокое трение, чем пластичная смазка LP1 на основе PAO на низких скоростях. Однако в этом случае результат в значительной степени можно объяснить значительно меньшей толщиной пленки, полученной с помощью LPE в этой области, как видно из рис.6, и, следовательно, увеличенный вклад неровностей контактов в общее трение. Результаты по толщине пленки показывают, что фактически протяженность области с преобладанием загустителя у пластичной смазки LPE меньше, чем у пластичной смазки LP1. Эти различия в толщине пленки и трении между пластичными смазками LP1 и LPE очевидны, несмотря на то, что составы LPE и LP1 очень похожи и отличаются только присутствием 20% эфирного масла в составе LPE. Подобная тенденция ранее наблюдалась авторами с коммерческими смазками того же основного литиевого загустителя — сложноэфирного состава масла [19].Различные характеристики пластичных смазок на основе сложных эфиров были предложены в литературе как отрицательно влияющие на их смазывающие свойства [38, 39], при этом повышенная склонность к истощению контактов была предложена как, возможно, наиболее значительный фактор [40]. Однако в текущем исследовании начало голодания можно исключить, поскольку испытания проводились в условиях полного затопления путем направления подачи смазки к контакту с помощью ложки для смазки. Вместо этого считается, что характерная структура литиевых смазок, содержащих сложные эфиры, является причиной наблюдаемого уменьшения толщины пленки и, в свою очередь, увеличения трения.Имея это в виду, структура литиевого загустителя тестируемых пластичных смазок наблюдалась в сканирующем электронном микроскопе. Образцы SEM готовили, сначала нанося тонкий слой каждой смазки на опору цилиндра, а затем многократно промывая слои смазки толуолом для растворения и отделения базового масла до тех пор, пока на опорах не останется только остаточный загуститель. Устройство для нанесения покрытий на агар использовалось для покрытия образцов загустителя золотом перед анализом SEM для улучшения проводимости. На рисунке 9 показаны СЭМ-изображения выбранных образцов литиевого загустителя, в том числе тестируемых здесь специальных пластичных смазок LP1 и LPE, а также коммерческих пластичных смазок на основе полиальфаолефинов и эфиров, испытанных в предыдущем исследовании [19], обозначенных как LiPAO и LiE соответственно. .Хотя показанная структура загустителя не обязательно является структурой, присутствующей в контакте, эти изображения можно использовать для базового относительного сравнения с точки зрения структуры загустителя консистентной смазки. Совершенно очевидно, что литиевые волокна пластичных смазок на основе PAO (LP1 и LiPAO) намного толще и длиннее, чем у пластичных смазок на основе сложных эфиров LPE и LiEs. Все остальные неэфирные смазки, испытанные в этой работе, имеют структуру волокна, очень похожую на структуру LP1, как видно из примеров LP3 и LM2 на рис. 9. Литература [40,41,42] предполагает, что более короткие волокна литиевого загустителя могут производить более тонкие пленки при низких скоростях и, следовательно, более высоком трении из-за контактов с увеличенной неровностью [43]. Канадзава и др. [22] предполагают, что «толщина переходной пленки» для данной смазки и, следовательно, протяженность области, где очевидно усиление пленки загустителя, определяется отношением размера волокна загустителя к толщине пленки, полученной только с помощью базового масла, т.е. зона с преобладанием загустителя заканчивается, когда толщина пленки, достигаемая только с базовым маслом, превышает характерный размер загустителя.Действительно, в настоящем исследовании было обнаружено гораздо более низкое значение толщины переходной пленки для пластичных смазок LPE, в то время как примерно такое же значение было зафиксировано для пластичных смазок LP и LM. Таким образом, результаты показывают, что более тонкие литиевые волокна, полученные с помощью сложноэфирных смазок, ответственны за уменьшение улучшения пленки на низких скоростях и связанное с этим увеличение трения из-за контакта с неровностями. Это утверждение подтверждается также различиями, наблюдаемыми при сравнении осажденной жировой пленки в LP1 (рис.3) и LPE (рис. 4) во время испытаний на трение.
Рис. 9СЭМ-микрофотографии микроструктуры лития с LP1, LiPAO и LP3 (смазки на основе PAO), LPE и LiE (смазки на основе сложных эфиров) и LM2 (смазки на основе минерального масла)
На основании текущих результатов возможные механизмы, посредством которых тип базового масла может влиять на трение литиевой смазки, можно резюмировать следующим образом:
При относительно высоких скоростях трение литиевой смазки в значительной степени определяется фрикционными свойствами базового масла, так что при эквивалентной удельной толщине пленки консистентные смазки на основе синтетических масел с низким коэффициентом трения имеют меньшее трение, чем эквиваленты минерального масла;
В области низких оборотов, подверженных влиянию загустителя, контакт смазывается концентрированной смесью волокон литиевого загустителя и базового масла. Если толщина пленки достаточна для полного разделения поверхностей, трение определяется реологическими свойствами этой смеси, так что пластичные смазки на основе синтетических масел с низким коэффициентом трения производят меньшее трение, чем эквивалентные смазки на основе минерального масла;
Кроме того, тип базового масла может влиять на структуру литиевого загустителя, образующуюся при производстве смазки, что, в свою очередь, определяет протяженность области с преобладанием загустителя, на которой загуститель оказывает благоприятное влияние на толщину пленки и трение.В частности, масла, которые способствуют образованию более мелких и более коротких волокон литиевого загустителя, как это наблюдалось с эфирными маслами в этом исследовании, могут привести к уменьшению улучшения пленки, обеспечиваемой литиевыми смазками на низких скоростях, что, в свою очередь, зависит от преобладающей поверхности шероховатость, может вызвать увеличение трения.
Сравнение модельных смазок с низким коэффициентом трения и их полностью сформулированных коммерческих эквивалентов
Результаты настоящего исследования показывают, что, что касается свойств базового масла, литиевые смазки, созданные на основе базового масла ПАО с относительно низкой вязкостью, обладают меньшим трением, чем смазки на основе минеральных или сложноэфирных масел.Интересно сравнить эти результаты с результатами, полученными с эквивалентной полностью сформулированной коммерческой литиевой смазкой на основе базового масла PAO с аналогичной вязкостью, которая, как было обнаружено, обеспечивает наименьшее трение из большого набора коммерческих смазок, испытанных в предыдущем исследовании. Авторы [19]. С этой целью кривые трения специальной смазки LP1 и коммерчески доступной литиевой смазки с полиальфаолефином, обозначаемой как LiPAO и продаваемой как смазка с низким коэффициентом трения [19], показаны вместе на рис. 10 для сравнения. Кривые очень похожи, что подтверждает, что модельные смазки, испытанные в этой статье, являются репрезентативными для их коммерческих аналогов, и подтверждает пригодность литиевого загустителя и масла на основе полиальфаолефинов в качестве потенциального состава с низким уровнем фиксации, как первоначально предполагалось в предыдущем исследовании с коммерческими смазки. Кроме того, тот факт, что две смазки производят очень похожее трение, несмотря на тот факт, что коммерческая смазка LiPAO, скорее всего, будет содержать присадки в своем составе, также показывает, что ее характеристики с низким коэффициентом трения в первую очередь определяются базовым составом (базовое масло и загуститель). ), а не пакет присадок, по крайней мере, в рассматриваемых здесь условиях.Это наблюдение дополнительно подтверждается результатом, полученным с пластичной смазкой LP1 с добавлением олеиновой кислоты, модификатора трения, который не показал значительного влияния на фрикционные характеристики LP1 (рис. 5). Напротив, олеиновая кислота показала снижение трения с базовыми маслами в области низкоскоростной смешанной смазки, где можно ожидать контакта металла с металлом в случае смазки маслом. Наиболее вероятная причина очевидной неэффективности олеиновой кислоты в этой рецептуре смазки заключается в том, что на этих низких скоростях, когда обычно ожидается действие олеиновой кислоты, толстая пленка, образованная литиевой смазкой, уже обеспечивает низкое трение из-за гораздо более высокого реального сопротивления . Λ значений, чем достижимые с соответствующими базовыми маслами, что делает олеиновую кислоту в некоторой степени избыточной.Очевидно, что эти результаты не являются исчерпывающими и не исключают влияние олеиновой кислоты или других модификаторов трения на трение при различных условиях контакта. Однако они предполагают, что при определенных условиях составы консистентных смазок без добавок могут быть столь же приемлемыми, как и их полностью сформулированные и более дорогие эквиваленты.
Рис. 10Коэффициент трения индивидуальных пластичных смазок LP1 и имеющихся в продаже пластичных смазок LiPAO (консистентные смазки с литиевым загустителем, созданные на основе маловязкого масла PAO) при 40 ° C
% PDF-1.7 % 331 0 объект > эндобдж xref 331 124 0000000016 00000 н. 0000003706 00000 н. 0000003935 00000 н. 0000003977 00000 н. 0000004013 00000 н. 0000004415 00000 н. 0000004525 00000 н. 0000004636 00000 н. 0000004747 00000 н. 0000004856 00000 н. 0000004967 00000 н. 0000005074 00000 н. 0000005179 00000 н. 0000005284 00000 н. 0000005392 00000 н. 0000005472 00000 н. 0000005553 00000 п. 0000005631 00000 н. 0000005711 00000 н. 0000005790 00000 н. 0000005870 00000 н. 0000005951 00000 п. 0000006031 00000 н. 0000006111 00000 п. 0000006190 00000 п. 0000006270 00000 н. 0000006349 00000 п. 0000006430 00000 н. 0000006510 00000 н. 0000006589 00000 н. 0000006667 00000 н. 0000006747 00000 н. 0000006826 00000 н. 0000006906 00000 н. 0000006985 00000 н. 0000007065 00000 н. 0000007145 00000 н. 0000007224 00000 н. 0000007304 00000 н. 0000007383 00000 п. 0000007462 00000 н. 0000007541 00000 н. 0000007619 00000 н. 0000007697 00000 н. 0000007777 00000 н. 0000007857 00000 н. 0000007937 00000 п. 0000008017 00000 н. 0000008098 00000 н. 0000008178 00000 н. 0000008259 00000 н. 0000008340 00000 н. 0000008420 00000 н. 0000008500 00000 н. 0000008595 00000 н. 0000008641 00000 п. 0000008740 00000 н. 0000008774 00000 н. 0000009326 00000 н. 0000010090 00000 н. 0000010669 00000 п. 0000010874 00000 п. 0000011167 00000 п. 0000011236 00000 п. 0000011414 00000 п. 0000012152 00000 п. 0000012403 00000 п. 0000012726 00000 п. 0000012843 00000 п. 0000013310 00000 п. 0000013708 00000 п. 0000014154 00000 п. 0000014368 00000 п. 0000014590 00000 п. 0000014668 00000 п. 0000015753 00000 п. 0000016865 00000 п. 0000017940 00000 п. 0000018291 00000 п. 0000018707 00000 п. 0000019913 00000 п. 0000020991 00000 п. 0000022144 00000 п. 0000022500 00000 п. 0000022755 00000 п. 0000023859 00000 п. 0000024914 00000 п. 0000033332 00000 п. 0000035091 00000 п. 0000040898 00000 п. 0000043108 00000 п. 0000053014 00000 п. 0000074301 00000 п. 0000116289 00000 н. 0000116369 00000 н. 0000116427 00000 н. 0000116507 00000 н. 0000116594 00000 н. 0000116652 00000 н. 0000117003 00000 н. 0000117105 00000 н. 0000117201 00000 н. 0000117320 00000 н. 0000117433 00000 н. 0000117659 00000 н. 0000117783 00000 н. 0000117947 00000 п. 0000118090 00000 н. 0000118312 00000 н. 0000118452 00000 н. 0000118568 00000 н. 0000118720 00000 н. 0000118830 00000 н. 0000118938 00000 н. 0000119260 00000 н. 0000119390 00000 н. 0000119538 00000 п. 0000119697 00000 н. 0000119875 00000 п. 0000119997 00000 н. 0000120181 00000 н. 0000120356 00000 н. 0000120479 00000 н. 0000002776 00000 н. трейлер ] >> startxref 0 %% EOF 454 0 объект > поток x ڜ Soa} jBukhIX5˶Ȱ3nVvvV-WZ ~ R-. ! «i>» hBD «p 텈 gr | o.
Модель ABC-LM предсказала расход масла и фактический расход масла.
Контекст 1
… значения весов NN, смещения и ряда нейроны скрытого слоя. Для каждой пчелы он представляет собой NN для оптимизации MSE. Есть параметры, связанные с ABC, которые требуют настроек для эффективности в поиске лучшего решения. Производительность ABC зависит от наилучших настроек параметров, которые включает: количество участков, выбранных из числа посещенных пчелами-разведчиками участков, начальный размер участков, количество пчел, привлеченных для отбора, количество пчел, набранных на лучшие участки, количество элитных участков из выбранных участков , и количество пчел-разведчиков.Однако не существует простаивающей структуры для автоматической установки наилучших значений, которые могут дать наилучшие результаты. Обычно исследователи прибегают к методам проб и ошибок для определения примерных значений этих параметров. В нашей работе, чтобы получить наилучшие значения параметров, мы проводим тридцать семь (37) экспериментальных испытаний с небольшой выборкой набора данных в каждой из выбранных исследуемых стран для справедливого определения оптимальных значений этих параметров. Параметры, дающие минимум во всех четырех исследуемых странах, были приняты для натурных экспериментов.Моделирование ABC-LM продолжается в течение 3000 эпох, как упоминалось ранее, пока кривая обучения с минимальной MSE не будет возвращена с соответствующими весами, нейронами скрытого слоя и смещением. Регистрировались скорость схождения и точность. Для сравнения, NN обратного распространения (BPNN), генетически оптимизированный NN (GANN) и стандартный NN Левенберга-Марквардта (LMNN) были использованы для построения модели для прогнозирования потребления масла. Предлагаемый ABC-LM был реализован на машине со следующими конфигурациями: MATLAB 2012b и SPSS Version 20 на персональном компьютере (HP L1750, 4 ГБ ОЗУ, 232.Жесткий диск 4 ГБ, 32-разрядная ОС, процессор Intel Core 2 Duo @ 3,00 ГГц). Потребление масла в странах, выбранных для этого исследования, было проанализировано с использованием статистического t-критерия для проверки значимой разницы между потреблением масла в сравниваемых странах. Результаты анализа представлены в таблицах 2-3. Потребление нефти в Иордании сравнивали с потреблением Ливана для справедливого сравнения, поскольку обе страны не производят значительного количества нефти и сильно зависят от импорта нефти для внутреннего потребления.Анализ t-критерия проводился в предположении, что потребление нефти в Иордании и Ливане одинаково. Результаты t-теста для двух стран показаны в таблице 2. Результаты t-теста, указанные в таблице 2, показывают, что существует значительная разница между потреблением нефти в Иордании и Ливане. Таким образом, мы делаем вывод, что потребление нефти в Иордании значительно превышает потребление нефти в Ливане. Это означает, что ВВП Иордании лучше, чем ВВП Ливана, поскольку потребление нефти положительно связано с ВВП [14].Следовательно, промышленная и экономическая деятельность в Иордании, вероятно, может быть выше по сравнению с Ливаном, поскольку экономическое развитие в значительной степени зависит от потребления нефти. Получение доходов как в Омане, так и в Саудовской Аравии сильно зависит от продаж нефти, и они оба производят значительное количество нефти для мирового нефтяного рынка. Результаты t-теста, представленные в таблице 3, были выполнены в предположении, что потребление нефти в Омане и Саудовской Аравии одинаково. Таблица 3 показывает, что существует значительная разница между потреблением нефти в Омане и Саудовской Аравии.Таким образом, потребление нефти в Саудовской Аравии значительно выше, чем в Омане. Вероятная причина может быть связана с экономическим развитием Саудовской Аравии, поскольку потребление нефти влияет на рост ВВП. Среднее потребление нефти для каждой из стран, показанное в таблицах 2-3, показывает, что в Саудовской Аравии уровень потребления нефти значительно выше, чем в Иордании, Ливане, Омане и Саудовской Аравии. Это означает, что среди стран, рассматриваемых в качестве нашего примера, ВВП Саудовской Аравии превосходит ВВП других стран.Это означает бум экономического развития и промышленного производства. Таким образом, оценка потребления нефти становится обязательной для планирования развития в этих странах. Оптимальные параметры, используемые для моделирования расхода масла на основе ABC-LM, как описано в разделе 2. 4, представлены в таблице 4. Параметры в таблице 4 были реализованы после того, как лучшие результаты были найдены в конце экспериментальных испытаний при моделировании масла. потребление. Наилучшая кривая сходимости ошибок модели ABC-LM изображена на рис.2. Кривая не имеет колебаний, что означает плавную сходимость к функции наилучшего приспособления (MSE). Прямая линия в конце кривой указывает на сходимость в точке, где оптимальное приспособление не могло улучшиться. Этот феномен свидетельствует об успешной конвергенции [19]. Модель ABC-LM использовалась для прогнозирования потребления нефти в четырех исследуемых странах. Данные о потреблении масла с 2007 по 2012 год были зарезервированы для проверки эффективности предлагаемой нами модели ABC-LM. На рисунке 3 показан прогноз потребления нефти для каждой из стран.Групповые гистограммы показывают фактическое и прогнозируемое потребление нефти для каждой страны. Фактическое потребление нефти для Иордании представлено как Иордания, тогда как прогнозируемое потребление нефти представлено как прогнозируемое значение JOC. Фактическое потребление нефти в Ливане представлено как Ливан, тогда как прогнозируемое потребление нефти представлено как прогнозируемый LOC. Фактическое потребление нефти в Омане представлено как Оман, тогда как прогнозируемое потребление нефти представлено как прогнозируемое OOC. Фактическое потребление нефти в Саудовской Аравии представлено как Саудовская Аравия, тогда как прогнозируемое потребление нефти представлено как прогнозируемое SOC.Производительность модели ABC-LM сравнивалась с производительностью других методов мягких вычислений. Стандартные LMNN, GANN и BPNN использовались для прогнозирования потребления нефти во всех исследуемых странах. Наилучшие результаты были получены на нефтяном рынке Саудовской Аравии и представлены в Таблице 5 для сравнения с нашим подходом. ABC-LM, показанный в таблице 5, лучше, чем алгоритмы сравнения, с точки зрения точности и скорости сходимости, которые являются ключевыми показателями измерения производительности в мягких вычислениях, машинном обучении и интеллектуальном анализе данных. Производительность ABC-LM, вероятно, можно отнести к реалистичному поиску ABC, чтобы найти точное решение и избежать ограничений LMNN. Точный прогноз потребления нефти может улучшить эффективное распределение ресурсов, распределение нефти в стране, решение проблемы нехватки нефти. Кроме того, он может помочь в точной формулировке международной политики, связанной с потреблением нефти. Модель ABC-LM, построенная для прогнозирования, может использоваться Иорданией, Ливаном, Оманом и Саудовской Аравией для прогнозирования будущего потребления нефти.Модель, предлагаемая в этом исследовании, может помочь в формулировании политики потребления нефти, связанной с экономическим развитием в контексте Иордании, Ливана, Омана и Саудовской Аравии. Общее планирование производственной деятельности, а также разработка эффективной системы анализа рисков для стран могут быть достигнуты при рассмотрении модели ABC-LM в качестве консультативного механизма. Наше предложение не означает замену экспертов и лиц, принимающих решения в процессе принятия решений, а означает дополнение их усилий, чтобы можно было принимать лучшие решения по сравнению с отсутствием инструментов поддержки принятия решений. В этом исследовании предлагается модель ABC-LM для прогнозирования потребления нефти в четырех странах Ближнего Востока, включая Иорданию, Ливан, Оман и Саудовскую Аравию. Производительность ABC-LM сравнивалась с производительностью BPNN, LMNN и GANN, и было обнаружено, что ABC-LM превосходит алгоритмы сравнения. Модель ABC-LM, разработанная в этом исследовании, может представлять собой альтернативный метод прогнозирования потребления нефти, а также руководство для формулирования международной и внутренней политики, связанной с потреблением нефти.Следовательно, устойчивость может быть повышена для развития экономического роста, тем самым создавая возможности трудоустройства для безработного населения в исследуемых странах. Методологию, описанную в этом исследовании, можно легко изменить для прогнозирования потребления нефти в других странах Ближнего Востока, таких как Иран, Ирак, Кувейт, Йемен и т. Д., А также для моделирования потребления нефти в странах ОПЕК. В будущем мы расширим это исследование на страны Северной Америки и Европы. Следующее наше направление — выяснить, положительно ли связано потребление нефти странами ОПЕК? Если так; могут ли вычислительно интеллектуальные алгоритмы применяться для прогнозирования потребления нефти в стране ОПЕК на основе потребления нефти в других странах ОПЕК ?.Подтверждение. Эта работа поддержана грантом High Impact Research Grant Университета Малайи без голосования UM.C / 625 / HIR / MOHE / SC / 13/2 от Министерства высшего образования …
Применение искусственной нейронной сети для прогнозирования производительности CO 2 повышение нефтеотдачи и хранения в зонах остаточной нефти
Улавливание, использование и хранение углерода (CCUS) — потенциальное решение для замедления выбросов парниковых газов и изменения климата 1,2 . CO 2 может храниться во многих возможных формациях, таких как солевые водоносные горизонты, истощенные углеводородные резервуары, истощенные трещиноватые сланцевые образования, трещиноватые резервуары фундамента и глубокие океанические образования 3,4,5,6 . В настоящее время зоны остаточной нефти (РОЗ) рассматриваются как перспективные образования для долгосрочного геологического хранения CO 2 7 . ROZ — это пласты, в которых нефть находится на уровне остаточной нефтенасыщенности или мигрирует ближе к ней 8 . ROZ являются наиболее оптимальными резервуарами для хранения CO 2 9,10 .
Кроме того, во многих аналогичных исследованиях изучалась возможность и перспективность увеличения нефтеотдачи CO 2 и хранения в ROZ. Существует много различных типов РОЗ с точки зрения происхождения и эволюции 10 .Harouaka et al. 11 разделили РОЗ на типы; ЗОЗ на зрелых месторождениях представляют собой основную продуктивную зону (МПЗ) ниже водонефтяного контакта пластов, а новые месторождения являются единственной зоной остаточной нефти или не связанной с обычными пластами нефти. К сожалению, РОЗ не являются официальными для добычи нефти, потому что обычные методы не могут производить нефть в этих формациях 7 .
Однако есть несколько исследований, которые продемонстрировали успех добычи нефти в ОЗ с использованием CO 2 -EOR метод 8,11,12,13 .В частности, Пермский бассейн с активными РОЗ использовал закачку CO 2 в ряде месторождений, но фактическая оценка конечной нефтеотдачи еще не исследована 14 . Кроме того, емкость хранения CO 2 в емкости ROZ все еще является предварительной оценкой с большой погрешностью 15 . Это происходит из-за ограниченности данных характеристик и существующих геологических неопределенностей в РОЗ. CO 2 -ПЭИ и хранение в МПЗ были представлены в различных исследованиях 16,17,18,19,20,21 .Ettehadtavakkol et al. 16 предложила основу для оптимального проектирования для ранжирования кандидатов CO 2 -EOR и хранилища. Ахмади и др. 17 использовал численное моделирование для выполнения секвестрации CO 2 и повышения нефтеотдачи пласта в продуктивной зоне и водоносном горизонте. Zhang et al. 18 рассчитал емкость хранения CO 2 в блоке H-59 нефтяного месторождения Цзилинь в Китае. Они исследуют механизм улавливания и форму шлейфа CO 2 , используя схему скважин, неоднородность коллектора и количество закачанного CO 2 .Ampomah et al. 19 предложил интегрированный рабочий процесс, основанный на методе количественной оценки неопределенности и подходе к оптимизации искусственной нейронной сети для совместной оптимизации хранилища CO 2 и повышения нефтеотдачи на нефтяном месторождении Фарнсворт-Юнит в Техасе. Dai et al. 20 использовали моделирование методом Монте-Карло (MC) для количественной оценки неопределенности связывания CO 2 в рамках активного проекта повышения нефтеотдачи пласта Морроу на блоке Фарнсворт, штат Техас. Hill et al. 21 заявила, что геологическая муфта для накопления CO 2 EOR дает преимущества для повышения нефтеотдачи, что компенсирует основные капитальные затраты на установку для улавливания и хранения.
Что касается CO 2 -EOR в РОЗ, было проведено множество исследований для подтверждения потенциальной нефтеотдачи 22,23,24,25 . Koperna et al. 22 продемонстрировали, что заводнение CO 2 является потенциальным для плана разработки нефтяных месторождений в РОЗ Пермского бассейна.Honarpour et al. 23 использовал лабораторные данные и композиционное моделирование наводнения CO 2 для оценки нефтеотдачи зон остаточной нефти на блоке Seminole San Andres. Они попытались понять характеристики флюидов и смоделировать сложность РОЗ. Bergmo et al. 24 провели моделирование CO 2 -EOR на обводненных нефтяных коллекторах, лежащих под зоной палео остаточной нефти, для оценки потенциальной нефтеотдачи на ROZ. Стюарт и др.Компания 25 выполнила моделирование для изучения возможности закачки CO 2 в РОЗ нефтяного месторождения Пирс в центральной части Северного моря. Эти авторы подтвердили, что CO 2 -EOR может давать сырую нефть с низкой углеродоемкостью на зрелом месторождении.
Изучив литературу, можно сказать, что исследования связанного CO 2 -EOR и хранения в ROZ минимальны. Рен и Дукан 26 использовали численное моделирование (Eclipse-300) для оценки эффективности CO 2 -EOR и хранения путем корректировки стратегий закачки, конфигурации скважин и схемы закачки в реальном коллекторе ROZ Сан-Андреас.Эта работа способствовала лучшему пониманию будущего развития хранилищ CO 2 и повышения нефтеотдачи в ROZ.
Джамали и Эттехадтаваккол и др. 27 провели моделирование в масштабе месторождения для МПЗ и РОЗ блока Сан-Андрес в Пермском бассейне с целью оценки потенциального накопления углерода и способности снизить утечку в РОЗ. Недавно Чен и Павар 28 разработали новый метод с использованием численного моделирования и статистического анализа в зонах остаточной нефти Goldsmith-Landreth San Andres.Эти авторы продемонстрировали эффективность прогнозирующей эмпирической модели с использованием машинного обучения, которая может обеспечить оценку емкости и оптимизацию CO 2 -EOR и хранилища. Однако моделирование состава коллектора требует длительного времени для решения инженерных задач, таких как анализ чувствительности и процесс оптимизации.
Кроме того, для моделирования требуется большое количество данных, таких как сейсмические данные, данные каротажа и данные керна. Эти проблемы могут быть решены с помощью искусственной нейронной сети (ИНС) для создания интеллектуальной прокси-модели для целей прогнозирования.ИНС может использоваться в качестве альтернативного решения сложных задач в области разработки месторождений 29 . Существует множество исследований по использованию ИНС в нефтяной инженерии, таких как «метод» скрининга для повышения нефтеотдачи пластов 30 , вспомогательное сопоставление истории 31 , оценка давления точки росы 32 , бурение 33 и т. Д. В случае секвестрации CO 2 Kim et al. 34 использовали ИНС для прогнозирования эффективности хранения в солевом водоносном горизонте.Эти авторы заявили, что модель ИНС является надежным инструментом для прогнозирования возможности секвестрации CO 2 с высокой точностью. Более того, Ahmadi et al. 35 применил ИНС для прогнозирования свойств CO 2 в операциях по улавливанию и связыванию углерода. Кроме того, модели ИНС использовались для оценки эффективности процесса WAG в CO 2 -EOR и проектах секвестрации 36,37 .
Кроме того, в нескольких исследованиях использовались модели прокси на основе ИНС для проектов увеличения нефтеотдачи 38,39 .Эти авторы заявили, что экспертная система ИНС может предложить быструю технико-экономическую оценку проектов повышения нефтеотдачи. Недавно You et al. 40 предложил надежную структуру, которая объединяет ИНС и многоцелевые оптимизаторы, чтобы найти оптимальное решение для CO 2 -EOR и хранения в области FWU.
Относительно применения инструментов машинного обучения для разделения быстрых прокси-моделей высокоточного моделирования коллектора с использованием регрессионного подхода 41 , искусственная нейронная сеть 42 .Помимо машинного обучения, была поддержана поддержка для других инженерных задач коллектора, таких как сопоставление истории 43 , определение характеристик коллектора 44 . Эти исследования продемонстрировали, что использование подхода машинного обучения повысит эффективность вычислений при решении сложных задач в области геологоразведки.
Однако методы ИНС не были реализованы для создания прогнозных моделей для оценки показателей нефтеотдачи и емкости хранения CO 2 для истощенных коллекторов или ROZ.Таким образом, это исследование направлено на предложение моделей ИНС для создания инструментов прогнозирования для оценки осуществимости CO 2 -EOR и хранения с простым и сокращающим время моделированием состава коллектора для ROZ. Кроме того, это исследование было объединено с системой оптимизации роя частиц и ИНС для ускорения процесса оптимизации проекта CO 2 -EOR.
Насколько нам известно, эта работа является первой адаптированной моделью ИНС для поколения надежных инструментов прогнозирования в CO 2 -EOR и хранения в ROZ.
Итак, основные цели нашей работы следующие:
Для создания прогнозных моделей для CO 2 -EOR и хранения в ROZ.
Для создания быстрого инструмента, сокращающего затраты времени на композиционное моделирование коллектора.
Для проверки стабильности и точности моделей ИНС с использованием реального поля РОЗ в Пермском бассейне.
Для демонстрации перспектив применения моделей ИНС для оптимизации процесса закачки CO 2 .
Создание моделей искусственных нейронных сетей
Искусственный интеллект (AI) — нейронные сети являются распространенным методом создания прогнозных моделей. При моделировании коллектора на основе искусственного интеллекта использовалось распознавание образов для обучения производительности коллектора компьютеру 45 . Более того, модель, управляемая данными, может быть создана для быстрого и точного прогноза вместо моделирования коллектора. Для этой статьи построены модели, основанные на данных, для оценки емкости хранения CO 2 и нефтеотдачи месторождений в зонах остаточной нефти.Рабочий процесс построения моделей, управляемых данными, показан на рис. 1a. Процедура этого рабочего процесса резюмируется следующим образом:
Рисунок 1Рабочий процесс моделирования на основе данных, модель коллектора и свойства горной жидкости. ( a ) Структура, связанная между моделированием коллектора и ИНС для моделей, управляемых данными. ( b ) Иллюстрация базовых моделей коллектора и расположение зоны остаточной нефти в геологической среде. ( c ) Поведение кривых относительной проницаемости, используемых для моделирования коллектора.
Шаг 1 : Расчетная имитационная модель . Для моделирования процесса закачки CO 2 была использована 3D-модель коллектора CMG-GEM. Свойства коллектора взяты из Goldsmith-Landreth San Andres Unit (GLSAU) в Пермском бассейне 46 . Для этого исследования была рассмотрена шкала расположения скважин с пятью точками. Как показано на рис. 1а, имитационная модель имеет 12 960 (36 × 36 × 10) ячеек сетки. Площадь узора равна 435 соткам. Горизонтальный размер составляет 4392 фута × 4390 фута в направлениях I и J 7 .Толщина коллектора и другие свойства рассматривались как параметры неопределенности. Базовый случай и переменные неопределенности сведены в Таблицу 1.
Таблица 1 Переменные неопределенности для создания образцов моделирования коллектора.В предыдущих исследованиях толщина коллектора и свойства горных пород были взяты из данных керна 47 . В этом исследовании информация о свойствах породы и флюида была адаптирована из GLSAU в модели сопоставления истории, разработанной Trentham et al. 48 .На рисунке 1c показано соотношение относительной проницаемости для этой работы. Предполагается, что нефть состоит всего из 10 псевдоуглеводородных компонентов (C1, C2, C3, C4, C5, C6, C7 – C13, C14 – C20, C21 – C28 и C29 +) 47 . Мольные доли для каждого компонента следующие: 0,3577, 0,0584, 0,0597, 0,0536, 0,0358, 0,0116, 0,2282, 0,081, 0,0416 и 0,0724 47 .
Для этой работы была проведена непрерывная закачка CO 2 в течение 10-летней фазы закачки с последующей 90-летней фазой закачки.На Рисунке 2а показана нефтенасыщенность по истечении 10 лет добычи. На рис. 2b показано количество СО 2 , хранящееся и удерживаемое для базовой проектной модели.
Рис. 2Базовый вариант моделирования коллектора. ( a ) Изоповерхность нефтенасыщенности в конце схемы закачки CO 2 . ( b ) Накопленный СО 2 хранится, СО 2 сохраняется, и добыча нефти за 10 лет закачки с последующим 90-летним периодом после закачки.
Шаг 2: Определите параметры неопределенности . В отношении ROZ существует много факторов неопределенности, потому что эти резервуары не являются обычными в процессе разведки и добычи. Следовательно, эти неопределенности могут быть использованы для модели, управляемой данными, для оценки производительности добычи нефти и емкости хранения CO 2 в ROZ. В этом исследовании переменные неопределенности перечислены в таблице 1. Диапазон параметров неопределенности соответствует исследованиям Koperna и Kuuskraa 22 , Honarpour et al. 23 , Trentham et al. 49 , Harouaka et al. 11 , Aleidan et al. 50 , Trentham et al. 48 .
Шаг 3 : Латинский дизайн гиперкуба . Для создания обучающей базы данных компания Latin Hypercube Design (LHD) создала 351 задание на моделирование с использованием CMOST-AI, который представляет собой пакет искусственного интеллекта от CMG. Этот инструмент представляет собой мощный пакет для анализа чувствительности, сопоставления истории, оптимизации и оценки неопределенности.Основная причина — рассматривать LHD, потому что это независимость количества обучающих выборок от переменных неопределенности.
Шаг 4 : Проведите обучающие имитационные образцы для сбора входных / выходных данных для моделей ИНС. Этот шаг — важный процесс для модели, управляемой данными. Композиционный симулятор CMG-GEM используется для проведения 351 симуляции. Для каждой работы по моделированию переменные неопределенности (входные данные) и эквивалентные объективные интересы (выходы) были собраны в качестве учебной базы данных.Объективными интересами являются накопленная добыча нефти, накопленный накопленный CO 2 и накопленный накопленный CO 2 , удерживаемый в ROZ.
Шаг 5 : Создайте модель ИНС для целевых функций. В этом исследовании ИНС использовала для генерации модель, управляемую данными. По сути, структура нейронной сети состоит из входного слоя, выходного слоя и одного или нескольких скрытых слоев. Более того, черный ящик нейронной сети MATLAB был адаптирован для разработки прогнозной модели.Процесс обучения ИНС проводился с использованием алгоритма Левенберга – Марквардта (LM). Этот алгоритм поддерживается за счет уменьшения ошибки вывода во всех весах соединения 34 . Входные переменные включают параметры, перечисленные в таблице 1. Набор обучающих данных случайным образом делится на три основные части, такие как обучение, проверка и тестирование. Во время процесса обучения ИНС, точность выходных переменных прогноза, наблюдаемая при исследовании кросс-плота предсказанных значений ИНС и результатов моделирования.Для оценочной модели ИНС учитываются значения R-квадрата. Кроме того, ошибка обучающих данных и набор слепого тестирования являются вторыми критериями для оценки модели ИНС. Обучение модели будет остановлено, когда будут выполнены три критерия. Во-первых, получаются наибольшие значения R-квадрата, а во-вторых, среднеквадратичная ошибка (RMSE) больше не уменьшается.
Эти ограничения предотвращают проблему чрезмерной подгонки и оценки производительности ANN на основе модели на основе данных 51 .{2}}} $$
, где \ (x_ {i, sam} \), \ (x_ {i, pred} \), \ (\ overline {x} _ {i, sam} \) — точки данных из выборок численного моделирования, значения прогноза нейронной сетью и среднее значение данных численной выборки соответственно.
Шаг 6 : Проверка и полевое применение модели ИНС. Для использования модели ИНС в целях прогнозирования. 351 образец использовался для обучения и слепого тестирования, чтобы гарантировать стабильность модели, управляемой данными. Затем модель на основе данных будет развернута на пяти реальных месторождениях РОЗ в Пермском бассейне.Этот шаг обеспечит возможность использования данных в реальных полевых условиях не только в CO 2 -EOR и хранилище, но и в других научных / инженерных дисциплинах. Уравнение MATLAB модели ИНС для данных поля прогнозирования, выражающееся как: Результат = net ( матричные данные ).
Влияние выбора растворителя и температуры экстракции на выход и состав липидов, экстрагированных из использованной кофейной гущи.
Основные моменты
- •
Двенадцать полярных и неполярных растворителей были использованы для экстракции липидов кофе.
- •
Наблюдалась корреляция между повышением температуры кипения растворителя и выходом масла.
- •
Высокотемпературные испытания были успешными при ограниченной продолжительности и расходе растворителя.
- •
Повышение температуры экстракции более выгодно для полярных растворителей, таких как этанол.
- •
Выбор растворителя и влияние температуры процесса на липиды масла и состав свободных жирных кислот.
Реферат
Отработанная кофейная гуща (SCG) является потенциально устойчивым источником триглицеридов C16-C18. В этом исследовании исследуются известные технологии экстракции растворителем с широким спектром растворителей для экстракции липидов из SCG и определяется влияние выбора растворителя и температуры процесса на эффективность экстракции и состав полученного масла. Корреляция между повышением точки кипения растворителя и, следовательно, температуры процесса, и улучшенной эффективностью экстракции масла наблюдалась при экстракциях по Сокслету с широким диапазоном растворителей.Эксперименты при повышенных температурах (до 200 ° C) проводились с помощью ускоренной экстракции растворителем (ASE), и повышение температуры первоначально улучшало эффективность экстракции масла при использовании неполярных растворителей, а затем снижало ее при более высоких температурах. Использование этанола привело к самому высокому коэффициенту экстракции масла по ASE (при 165 ° C), что позволяет предположить, что повышение температуры более благоприятно для эффективности экстракции полярных растворителей. Кроме того, был проведен анализ масел для оценки состава масел, экстрагированных из СКГ с использованием различных растворителей и параметров экстракции.Результаты ядерного магнитного резонанса (ЯМР) соответствовали значениям, полученным при титриметрическом определении содержания свободных жирных кислот (СЖК) в маслах с точки зрения сравнительных тенденций, а также предположительно предполагают некоторые различия в составе масел. экстрагированные масла могут быть связаны с типом используемого экстракционного растворителя.