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大數據分析、深度機器學習、人工智能和算法的興起正在推動最新的工業革命，并且已經持續了相當長的一段時間。捕獲數據、創建數字分析以及從另一端自動更改、優化甚至控制機器性能的能力現在已成為許多公司和行業結構的一部分。簡而言之，現在每個人都在努力實現“數字化”。

LaserNet Fincs(LNF)是一臺將形貌識別和顆粒計數兩種常用的油料分析技術合二為一的分析儀器，采用激光技術和先進的圖象處理軟件自動識別顆粒形貌分布，確認各種潤滑和液壓油液中磨屑的屬性、大小和變化趨勢。

液壓系統的故障大約有70%是由于油液污染引起的，而固體顆粒是液壓和潤滑系統中最普遍、危害作用最大的污染物，過多顆粒物會堵塞油濾，擦傷密封件，堵塞或者磨損原件；通過檢測油液中的油液顆粒含量，不僅可以提高系統的可靠性和延長系統的壽命，而且還可以降低事故發生率，提高生產效率

檢測在用油中磨損金屬、污染元素以及添加劑元素的含量。檢測方法：發射光譜法 RDE-AES檢測目的：磨損金屬 -- 根據磨損金屬的成分和含量趨勢，判斷設備有關部件的磨損情況；污染元素 -- 判斷油品污染程度和原因；添加劑元素 -- 判斷設備在用油添加劑損耗度

分析式鐵譜儀：利用高梯度磁場，將油液中的磨粒分離出來，按規則排列沉積在鐵譜基片上；借助于顯微鏡，分析磨粒的數量、尺寸分布、成分、類型等，進而確定設備磨損的狀況。直讀式鐵譜儀：利用高梯度磁場，將油液中的磨粒分離并按大小排列于沉積沉積管；借助于光密度計，測定所沉積大小磨粒的濃度，進而確定設備的磨損程度

什么是油液監測技術？油液監測（在不停機和不拆卸的情況下）通過對機器的潤滑油（液壓油）等進行檢測，從而得到機器的工作狀態，磨損程度，磨損趨勢的技術。油液監測是一門新型的綜合性工程技術。隨著工業化社會的高度發展，各行業對大型機械設備的安全、效率、環保等提出了更高的要求，給予了更多的關注和研究。

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