Improved throughput for oils analysis by ICP-OES using next generation sample introduction technology
Aplikace | 2012 | Agilent TechnologiesInstrumentace
Lubrikanty obsahují stopy opotřebních kovů, aditiv a kontaminant které jsou klíčové pro prediktivní údržbu. ICP-OES poskytuje citlivou a spolehlivou analýzu těchto prvků, přičemž rychlost měření je kritickým faktorem pro vysoce výkonné laboratoře.
Studie představuje optimalizovanou metodu analýzy opotřebních a aditivních prvků v olejích pomocí radálně sledované spektrometrie Agilent 725 s inovativním systémem SVS 2. Cílem bylo zdvojnásobit průchodnost vzorků bez ztráty přesnosti a stability.
Pro měření byly použity:
Detekční limity pro sledované prvky byly pod 0,2 mg/L, lineární koeficienty r2 nad 0,999. Díky SVS 2 klesla doba stabilizace na ~10 s a celkový cyklus analýzy z 90 s na 33 s na vzorek. Přesnost a opakovatelnost dle NIST SRM 1084a/1085b se pohybovaly v rámci ±10 % s RSD pod 3 %. Přenos zbytkového vzorku byl menší než 0,1 %.
Metoda nabízí výrazné zkrácení doby analýzy více než dvojnásobně, zlepšení stability signálu a snížení provozních nákladů. Je vhodná pro rutinní sledování opotřebení v energetice, strojírenství či automobilovém průmyslu.
Použití SVS 2 se spektrometrem Agilent 725 významně zvýšilo průchodnost vzorků a zachovalo vysokou úroveň přesnosti a stability, což podporuje efektivní prediktivní údržbu.
ICP-OES
ZaměřeníPrůmysl a chemie
VýrobceAgilent Technologies
Souhrn
Význam tématu
Lubrikanty obsahují stopy opotřebních kovů, aditiv a kontaminant které jsou klíčové pro prediktivní údržbu. ICP-OES poskytuje citlivou a spolehlivou analýzu těchto prvků, přičemž rychlost měření je kritickým faktorem pro vysoce výkonné laboratoře.
Cíle a přehled studie
Studie představuje optimalizovanou metodu analýzy opotřebních a aditivních prvků v olejích pomocí radálně sledované spektrometrie Agilent 725 s inovativním systémem SVS 2. Cílem bylo zdvojnásobit průchodnost vzorků bez ztráty přesnosti a stability.
Použitá metodika a instrumentace
Pro měření byly použity:
- ICP-OES Agilent 725 Series s radálním výhledem plazmatu
- SPS 3 Sample Preparation System
- SVS 2 Switching Valve System pro rychlé zavádění vzorků
- Kalibrační roztoky S-21 + K v kerosenu a NIST SRM 1084a/1085b
Hlavní výsledky a diskuse
Detekční limity pro sledované prvky byly pod 0,2 mg/L, lineární koeficienty r2 nad 0,999. Díky SVS 2 klesla doba stabilizace na ~10 s a celkový cyklus analýzy z 90 s na 33 s na vzorek. Přesnost a opakovatelnost dle NIST SRM 1084a/1085b se pohybovaly v rámci ±10 % s RSD pod 3 %. Přenos zbytkového vzorku byl menší než 0,1 %.
Přínosy a praktické využití metody
Metoda nabízí výrazné zkrácení doby analýzy více než dvojnásobně, zlepšení stability signálu a snížení provozních nákladů. Je vhodná pro rutinní sledování opotřebení v energetice, strojírenství či automobilovém průmyslu.
Budoucí trendy a možnosti využití
- Rozšíření na další typy maziv a složité matrice
- Integrace vnitřních standardů a automatické kalibrace
- Propojení s platformami pro prediktivní údržbu
- Využití vícekanálového měření a multikalibrace
Závěr
Použití SVS 2 se spektrometrem Agilent 725 významně zvýšilo průchodnost vzorků a zachovalo vysokou úroveň přesnosti a stability, což podporuje efektivní prediktivní údržbu.
Reference
- Hoobin D a Vanclay E Optimal ultra fast ICP-OES determination using next generation introduction technology Agilent SI-02448 2010
- ASTM D5185-09 Determination of Additive Elements Wear-Metals and Contaminants in Used Lubricating Oils
- NIST Certificates of Analysis Gaithersburg MD USA
Obsah byl automaticky vytvořen z originálního PDF dokumentu pomocí AI a může obsahovat nepřesnosti.
Podobná PDF
Improved productivity for the determination of metals in oil samples with ASTM Method D5185, using the Agilent 5100 Radial View (RV) ICP-OES
2014|Agilent Technologies|Aplikace
Improved productivity for the determination of metals in oil samples with ASTM Method D5185, using the Agilent 5100 Radial View (RV) ICP-OES Application note Petrochemical Authors Neli Drvodelic Agilent Technologies Melbourne, Australia Introduction The determination of metals in oils by…
Klíčová slova
mdl, mdlelement, elementppm, ppmtorch, torchuptake, uptakerpm, rpmoils, oilsplasma, plasmaline, lineflow, flowunspiked, unspikedsample, sampleoil, oilmetals, metalslubricating
Improving Throughput for Oils Analysis by ICP-OES
2010|Agilent Technologies|Aplikace
Improving Throughput for Oils Analysis by ICP-OES Application Note Inductively Coupled Plasma-Optical Emission Spectrometers Author Introduction Ingrid Szikla Trend analysis of wear metals in lubricating oils is a proven, cost-effective predictive maintenance technique. The presence and levels of various metal…
Klíčová slova
tubing, tubingemission, emissionuptake, uptakekerosene, keroseneicp, icpoes, oespump, pumpshane, shaneplasma, plasmaline, lineelliott, elliotttime, timenebulizer, nebulizerwavelengths, wavelengthsspraychamber
Multi-element Analysis of Used Lubricant Oils
2019|Agilent Technologies|Aplikace
Application Note Petrochemicals Multi-element Analysis of Used Lubricant Oils Evaluating an Agilent Easy-fit fully demountable ICP-OES torch for oil analysis, according to ASTM D5185-18 Author Alejandro Amorin Agilent Technologies, Inc. Introduction Elemental analysis of lubricant and hydraulic oils is important…
Klíčová slova
fitted, fittedlinear, lineardemountable, demountabletorch, torchspike, spikeelement, elementfully, fullyoil, oilfit, fitoils, oilsouter, outerconcentration, concentrationlubricant, lubricanthydraulic, hydraulicicp
High-Throughput Multi-Elemental Analysis of Crude Oil
2019|Agilent Technologies|Aplikace
Application Note Petrochemicals High-Throughput Multi-Elemental Analysis of Crude Oil Accurate determination of Ni and V, using an Agilent 5110 VDV ICP-OES according to ASTM D5708-15 test method Author Introduction Jenny Nelson Sima Singha Neli Drvodelic Agilent Technologies, Inc. Crude oil…
Klíčová slova
fitted, fittedlinear, linearloq, loqwavelength, wavelengthelement, elementplasma, plasmaintelliquant, intelliquantcrude, crudeoil, oilpump, pumpapplet, appletmeasured, measuredbackground, backgroundvalue, valuesample