Automated Acid Content Determination in Lubricants by FTIR Spectroscopy as an Alternative to Acid Number Determination
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A new instrumental method for the quantitative measurement of acid content (AC) in mineral-based lubricants was devised by employing FTIR spectroscopy, with AC serving as an alternative to traditional acid number (AN) measures commonly made to assess lubricant quality. The method involves the addition of an oil-immiscible ethanolic solution of the base sodium hydrogen cyanamide (NaHN–CN) to the lubricant to extract and react with the acids present. After separation of the phases, the FTIR spectrum of the ethanol layer is recorded, and a differential spectrum is generated by subtracting out the spectrum of the reagent solution. AC is determined by measuring the absorbance of NaHN–CN at 2109 cm−1 (νCN) in the differential spectrum, which is proportional to the extent to which the reagent has been consumed by reaction with acidic constituents in the oil. Calibration standards were prepared by direct addition of oleic acid to the NaHN–CN/ethanol solution, and a calibration equation for the determination of AC was obtained by a quadratic fit of the concentration data to the FTIR νCN absorbance data. The equivalent response of the νCN band to strong inorganic acids and oleic acid demonstrated that NaHN–CN, a somewhat weaker base than KOH, fully ionizes organic acids. Comparison between FTIR AC values and titrimetric AN values (obtained by ASTM D664-89) for a set of used oils spanning an AN range of 0.3–5 mg KOH/g showed a reasonably good linear relationship (R=0.985), with the FTIR method generally producing lower values. This tendency was attributed to the presence of weakly acidic species, which would be less extensively ionized by NaHN–CN than by KOH. Implementation of the FTIR AC method on an autosampler-equipped spectrometer allows for the automated analysis of up to 120 preprepared samples/h, representing a significant increase in analytical throughput relative to traditional titrimetric procedures as well as substantive reductions in consumables and waste oil.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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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 tête enseignante, 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 ».