人工智能油液監測實驗室

油液分析可幫助用戶發現設備磨損的早期跡象，并確定腐蝕的來源。現場油液分析消除了花費時間寄送樣品的弊端，使用戶及時做出決策。

  MiniLab33人工智能油液監測實驗室可進行全面的現場油液分析，并提供具有行動導向的檢測結果，可節省時間，降低成本。該系統：
  只使用一套系統，可在工業現場進行分析，能達到和實驗室分析一樣的效果。

  1、工作流程簡單，無需專業人士；

  2、基于“三向量分析法”和“AMS Oilview設備管理系統，分析結果簡單易懂。

一、產品特性

  MiniLab 33人工智能油液監測實驗室可提供的油液狀況信息及設備信息包括粘度、化學特性、水、以及正包含正常和異常磨損的總鐵磁顆粒測量。

二、三向量——油液和設備健康狀況的簡單表示

  三向量是對潤滑系統完整性和設備健康狀況的簡單表示。三向量可以表明每個向量的健康程度。為了更好地理解三向量，必須對油液的主要物理和化學指標進行檢測。

“三向量”分析法可以回答以下問題：

三、Oilview LIMS設備管理數據庫系統

  Minilab33油液監測系統使用AMS OilView LIMS模塊操作進行操控。

  1、該軟件內置可擴展設備管理數據庫和油樣數據庫。

  2、可自動生成標準報告模板，也可自行設定報告模板，并可自動郵件通知檢測結果和報警。
  3、自動生成彩色檢測報告，對異常數據進行彩色標注（紅和黃），檢測結果一目了然。

四、目標應用領域

  MiniLab33油液監測系統被廣泛地應用在以下行業: 

  1、發電廠；

  2、紙漿與造紙；

  3、工業制造；

  4、冶金。

五、典型設備報警線

  備制造廠家為提供特定參數的報警值。

六、配件&耗材

  1、樣品準備只需一個步驟

  用均質器將樣品搖勻，以便更好地對水份進行測量。

  2、Minlab33耗材：

  清潔棉紙、吸頭、用于勻漿的樣品瓶、鐵量儀樣品瓶和潤滑脂進樣裝置； 
  為了確保實驗結果的準確與穩定，請使用斯派超公司的原廠標準耗材。