Automated Acid and Base Number Determination of Mineral-Based Lubricants by Fourier Transform Infrared Spectroscopy: Commercial Laboratory Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
The Fluid Life Corporation assessed and implemented Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR)-based methods using American Society for Testing and Materials (ASTM)-like stoichiometric reactions for determination of acid and base number for in-service mineral-based oils. The basic protocols, quality control procedures, calibration, validation, and performance of these new quantitative methods are assessed. ASTM correspondence is attained using a mixed-mode calibration, using primary reference standards to anchor the calibration, supplemented by representative sample lubricants analyzed by ASTM procedures. A partial least squares calibration is devised by combining primary acid/base reference standards and representative samples, focusing on the main spectral stoichiometric response with chemometrics assisting in accounting for matrix variability. FTIR(AN/BN) methodology is precise, accurate, and free of most interference that affects ASTM D664 and D4739 results. Extensive side-by-side operational runs produced normally distributed differences with mean differences close to zero and standard deviations of 0.18 and 0.26 mg KOH/g, respectively. Statistically, the FTIR methods are a direct match to the ASTM methods, with superior performance in terms of analytical throughput, preparation time, and solvent use. FTIR(AN/BN) analysis is a viable, significant advance for in-service lubricant analysis, providing an economic means of trending samples instead of tedious and expensive conventional ASTM(AN/BN) procedures.
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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 | 0,009 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».