FTIR Condition Monitoring of In-Service Lubricants: Ongoing Developments and Future Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Condition monitoring of used lubricants by Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy is reviewed and placed in context of the recently approved ASTM Practice E 2412-04 developed by the Joint Oil Analysis Program (JOAP) as a standardized means of trending oil/lubricant condition. A new spectral reconstitution procedure is presented and evaluated as an alternative means of executing this ASTM practice, its objective being to minimize sample handling issues associated with the high viscosity of most in-service oils. Used diesel crankcase oils were analyzed in both their neat and diluted forms in 100 and 200 μ m KCl cells, respectively, and the coefficient of variation (CV) for accuracy of the spectral reconstitution procedure was < 5% for all the parameters evaluated. Spectral reconstitution simplifies and facilitates sample handling, avoiding the need for peristaltic or syringe pumps and allowing up to 120 samples/h to be analyzed. The need for a solvent rinse between samples is also avoided, and cell clogging and tubing wear are effectively eliminated. The spectral reconstitution technique also makes the ASTM practice compatible with newer FTIR systems which are capable of quantitative determination of AN, BN, and moisture.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».