Teoretyczna i doświadczalna weryfikacja zjawiska filtracji w układach hydraulicznych

Z artykułu dowiesz się:

• jakie czynniki mają wpływ na proces filtracji zanieczyszczeń w napędach i sterowaniach hydrostatycznych;
• z czym związany jest współczynnik dokładności filtracji;
• co należy uwzględnić podczas projektowania optymalnego układu filtracyjnego.

Zaawansowane napędy hydrotroniczne to teraźniejszość i przyszłość napędów hydraulicznych. Niestety, problemy zanieczyszczeń medium roboczego dotyczą ich w takim samym stopniu, co napędów hydrostatycznych.

Zaawansowane napędy hydrotroniczne to teraźniejszość, jak również przyszłość napędów hydraulicznych. Jednak napędy te pomimo wielu zalet, takich jak:

• możliwość realizacji złożonych profili sterowania,
• wysoka dokładności pozycjonowania odbiorników,
• duża dynamika działania napędu,

nie są bardziej odporne na zanieczyszczenia medium roboczego niż klasyczne napędy hydrostatyczne. Nawet więcej, często te napędy mają podwyższone wymagana co do czystości cieczy hydraulicznej.

Konsekwencje zanieczyszczeń płynów

Projektanci i użytkownicy napędów hydrotronicznych chcący zwiększyć trwałość, a także niezawodność działania tych napędów powinni dokładnie przeanalizować czynniki wpływające na stopień zanieczyszczenia cieczy roboczej. Nadmierne zanieczyszczenie płynów hydraulicznych jest główną przyczyną uszkodzeń i nieprawidłowego działania układów hydrotronicznych, ale także hydrostatycznych [1, 5, 9]. Wynika z tego, że dobór i rozmieszczenie odpowiedniego wkładu filtracyjnego jest krytycznym momentem w procesie projektowania, a następnie eksploatacji układów napędowych [2, 6, 8, 10].

Powszechnie przyjmuje się, że przy doborze wkładu filtrującego najważniejszy jest jego współczynnik beta – β_x [2, 7]. Wyniki analiz opracowanego modelu matematycznego procesu filtracji, a także badań doświadczalnych przedstawione w artykule sugerują, że oprócz współczynnika beta na uzyskanie odpowiedniej klasy czystości cieczy hydraulicznych wpływają dodatkowe, może i nawet bardziej istotne, parametry systemów filtracyjnych.

Wkłady filtracyjne: jak działają?

Aby określić wpływ wybranych parametrów systemów filtracyjnych na separację zanieczyszczeń w napędach płynowych, można przeprowadzić badania doświadczalne lub modelowe. Analizy doświadczalne wiążą się z procesem weryfikacji różnych rozwiązań rozmieszczenia filtrów o różnych parametrach w testowanych układach napędowych o różnej kompozycji, do których będą wprowadzane zanieczyszczenia. Rozwiązanie to jest kosztowne, długotrwałe w realizacji. Posiada także liczne ograniczenia funkcjonalne.

W badaniach modelowych z zastosowaniem wspomagania komputerowego prowadzi się analizę wpływu zmian wybranych parametrów systemu filtracyjnego, którego kompozycja może ulegać zmianie, na możliwość obniżenia zanieczyszczeń w cieczy roboczej. Analizy tego typu mają zdecydowanie szersze spektrum możliwości, są o wiele tańsze w realizacji, a także szybsze. Problemem jest model matematyczny procesu filtracji. Ze względu na brak dostępności na rynku modeli opisywanego procesu postanowiono opracować własny [3, 4].

Jednym z istotnych parametrów wkładów filtracyjnych jest współczynnik filtracji beta β_x. Parametr ten wyznaczany jest na podstawie testu wieloprzejściowego (tzw. multi-pass test, zgodnie z ISO 16889), który określa zdolność wkładu filtracyjnego do separacji zanieczyszczeń o danych wielkościach. Im wyższa wartość, tym wkład dokładniej usuwa zanieczyszczenia (rys. 1).

Wspomniany współczynnik filtracji definiowany jest równaniem [1]:

gdzie:

• N_u – liczba cząstek stałych w cieczy na wejściu wkładu filtracyjnego,
• N_d – liczba cząstek stałych w cieczy na wyjściu wkładu filtracyjnego,
• x – minimalny rozmiar zliczonych cząstek stałych [μm].

Parametrem związanym bezpośrednio z współczynnikiem β_x jest skuteczność filtracji n_f, którą można postrzegać jako prawdopodobieństwo wychwycenia cząstek przepływających przez wkład filtracyjny (rys. 2).

Zależność między współczynnikiem β_x a n_f wyrażono wzorem:

Opracowany model zjawisk filtracyjnych

Opracowany model zjawiska filtracji oparto na następujących założeniach:

• skuteczność filtra jest równa prawdopodobieństwu wychwycenia cząstek o rozmiarze x lub większym,
• cząstki są równomiernie rozmieszczone w cieczy (pełna homogenizacja),
• cząstki wewnętrzne i zewnętrzne o strumieniu całkowitym Θ dostają się do cieczy hydraulicznej, strumień cząstek przyjmuje się jako stały,
• cząsteczki pojawiają się równomiernie w całej objętości płynu hydraulicznego,
• cała objętość cieczy ze zbiornika przechodzi przez wkład filtracyjny.

Prawdopodobieństwo wychwycenia cząstki zanieczyszczenia w jednostce czasu λ można przyjąć jako [3]:

gdzie:

• Q – natężenie przepływu przez filtr [dm³/min],
• V – całkowita objętość płynu hydraulicznego w obiegu [dm³].

Zakładając niską wartość λ, wzór na liczbę cząstek zanieczyszczeń N w cieczy hydraulicznej można zdefiniować następująco:

gdzie:

• Θ – strumień cząstek stałych.

Łącząc równania (3) i (4), otrzymano:

Od czego zależy skuteczność filtracji?

Ogólnie rzecz biorąc, czynniki określające liczbę cząstek zanieczyszczeń zgodnie z (5) nie są stałe. Przykładowo skuteczność filtracji może zależeć od stopnia zużycia wkładu filtracyjnego. Zmianie może ulec także objętość cieczy filtrowanej lub natężenie przepływu cieczy przez wkład. Wyznaczenie liczby zanieczyszczeń z uwzględnieniem zmienności współczynników n_f, Q, V i Θ wymagałoby zastosowania zaawansowanych metod numerycznych do rozwiązania równania (5). Dlatego w dalszej analizie przyjęto uproszczony model zjawiska filtracji, w którym wymienione parametry mają stałe wartości. Zgodnie z przyjętym uproszczeniem rozwiązanie równania (5) jest całką partykularną zdefiniowaną jako:

gdzie:

• N₀ – początkowa liczba cząstek zanieczyszczeń w analizowanej cieczy.

Określenie całkowitej liczby cząstek zanieczyszczeń N nie jest jednak łatwe. Korzystniej jest przekształcić wzór (6) na postać, z której zostanie określone stężenie cząstek ρ_c w przyjętej jednostkowej objętości. Jako jednostkę objętości można ustawić dowolną wartość objętości, np. 100 cm³. Dzięki temu użytkownik może bezpośrednio powiązać uzyskany wynik przeprowadzonych analiz zgodnie z ogólnie przyjętymi klasami czystości, np. ISO 4406:1999 lub NAS 1638. Po przekształceniu równanie ma postać:

gdzie:

• ρ_c0 – początkowe stężenie cząstek stałych.

Dla równań (6) i (7) można wprowadzić stałą czasową filtracji T_f jako:

Należy zauważyć, że dla czasów filtracji t >> T_f stężenie cząstek stałych upraszcza się do wartości:

Z (9) wynika, że dla zadanego strumienia cząstek Θ stężenie cząstek można zmniejszyć, zwiększając skuteczność filtra n_f lub zwiększając przepływ przez filtr Q.

Analiza modelu matematycznego zjawiska filtracji

Przedstawiony w równaniu (7) model zjawiska filtracji nie powinien być utożsamiany z obiektem inercyjnym I rzędu, chociaż jednym z elementów przyjętego modelu jest stała czasowa filtracji T_f. Traktowanie modelu opisanego zależnością (7), jakby był podobny do obiektu inercyjnego I rzędu, mogłoby prowadzić do wniosków, że po czasie filtracji większym od trzech do pięciu stałych czasowych zostanie osiągnięta możliwa czystość filtrowanej cieczy, niezależnie od jej początkowego zanieczyszczenia i warunków otoczenia.

Aby zweryfikować powyższe stwierdzenie, postanowiono wykonać prosty eksperyment rachunkowy, a mianowicie wyznaczyć przebiegi czasowe stężenia zanieczyszczeń dla czterech przypadków tak dobranych, aby stała wg równania (8) była dla nich taka sama. Krótko mówiąc, byłyby to cztery przypadki zjawiska filtracji w takim samym układzie hydraulicznym z wkładem filtracyjnym o tej samej skuteczności.

Przyjęte wartości:

• natężenie przepływu przez filtr: Q = 10 dm³/min;
• objętość cieczy w zbiorniku: V = 40 dm³;
• prawdopodobieństwo wychwycenia: n_f = 0,9967 (co odpowiada współczynnikowi β filtra 300);
• początkowe stężenie zanieczyszczeń: ρ_c01 = 10 milionów [cząstek/100 cm³] lub ρ_c02 = 1 miliard [cząstek/100 cm³];
• strumień cząstek zanieczyszczeń: θ₁ = 1000 [cząstek/s] lub θ₂ = 100 000 [cząstek/s].

Dla przyjętych założeń T_f wynosi 240,8 s. Otrzymane wyniki przedstawiono na rys. 3.

Jak można zauważyć na rys. 3, osiągnięcie ustalonego stężenia zanieczyszczeń wymaga czasu filtracji uzależnionego, poza stałą filtracji wg zależności (8), od początkowego stężenia zanieczyszczeń oraz od strumienia zanieczyszczeń dostającego się do cieczy podczas filtracji.

Według wyników pokazanych na rys. 3 można wyprowadzić następujące wskazówki praktyczne:

• czystsza ciecz hydrauliczna wymaga krótszego czasu filtracji w tym samym układzie hydraulicznym i tym samym środowisku pracy;
• długotrwała filtracja cieczy w układzie hydraulicznym pracującym w trudnym środowisku, to znaczy w układzie narażonym na silny strumień zanieczyszczeń dostających się do cieczy hydraulicznej, nie jest uzasadniona. Taki układ szybciej osiągnie ustalone stężenie zanieczyszczeń niż układ bliźniaczy, ale pracujący w bardziej sprzyjającym środowisku. Oczywiście wartości stężeń zanieczyszczeń (czyli klas liczb zanieczyszczeń) będą dla takich układów różne;
• korzystnie jest, jeżeli w trakcie filtracji stan cieczy hydraulicznej będzie na bieżąco kontrolowany urządzeniem do monitorowania czystości, a także stanu cieczy hydraulicznej. W takim przypadku operator powinien obserwować, czy liczba opisująca klasę liczby zanieczyszczeń w wybranej grupie wielkościowej zmniejsza się o 1 w regularnych odstępach czasu. Oznacza to, że proces filtracji jest w części opadającej jak na rys. 3 i filtrację należy kontynuować, ponieważ można jeszcze osiągnąć lepszą czystość cieczy.

Strategie filtracji: co sprawdzi się najlepiej?

W ramach eksperymentu numerycznego postanowiono jeszcze ustalić, jaka z dwóch strategii realizacji filtracji w układzie hydraulicznym będzie skutkowała lepszymi efektami:

• filtracja z wykorzystaniem dokładnego wkładu filtracyjnego (np. absolutnego wkładu 6 μm o współczynniku β_6μm = 1000) przy mniejszym natężeniu przepływu przez filtr;
• filtracja z wykorzystaniem mniej dokładnego wkładu filtracyjnego (np. absolutnego wkładu 10 μm o współczynniku β_10μm = 1000) przy mniejszym natężeniu przepływu przez filtr.

Jako dodatkowe założenia przyjęto:

• analizowane będzie stężenie zanieczyszczeń o cząstkach od 4 μm, dla których skuteczność wkładu 6 μm można przyjąć jako 98%, natomiast skuteczność wkładu 10 μm można przyjąć jako 75%;
• natężenie przepływu przez filtr z wkładem: 6 μm Q_6μm = 5 dm³/min;
• natężenie przepływu przez filtr z wkładem: 10 μm Q_10μm = 10 dm³/min;
• objętość cieczy w zbiorniku: V = 40 dm³;
• początkowe stężenie zanieczyszczeń: ρ_c0 = 10 milionów [cząstek/100 cm³];
• strumień cząstek zanieczyszczeń: θ = 1000 [cząstek/s].

Wyniki obliczeń przedstawiono na rys. 4. Na otrzymanych przebiegach celowo przyjęto podziałkę logarytmiczną o podstawie 2 dla osi stężenia zanieczyszczeń. Dzięki temu zmiana wartości stężenia zanieczyszczeń o jedną działkę odpowiada zmianie liczby zanieczyszczeń o jedną klasę.

Otrzymane wyniki, pokazane na rys. 4, sugerują, że lepszym rozwiązaniem jest zastosowanie mniej dokładnego filtra, przez który będzie prowadzony duży strumień cieczy, niż przyjęcie dokładnego wkładu filtracyjnego ze zmniejszonym przepływem (np. z uwagi na większe opory hydrauliczne takiego filtra). W omawianym przypadku zastosowanie filtra 10 μm z przepływem 10 dm³/min pozwoliłoby uzyskać czystszą nawet o jedną klasę ciecz hydrauliczną w czasie o ok. 33% krótszym w porównaniu z filtrem 6 μm z przepływem 5 dm³/min.

Badania doświadczalne zjawiska filtracji w napędach hydraulicznych

W dalszym etapie przeprowadzonych analiz skupiono się na badaniach stanowiskowych wpływu wybranych parametrów układu filtracyjnego na usuwanie zanieczyszczeń. Stanowisko do wstępnych testów udostępniła firma EMT Systems Sp. z o.o., za co autorzy składają podziękowania.

Należy podkreślić, że przeprowadzone testy miały charakter jednostkowy. Otrzymane wyniki należy bardziej traktować jako ilustrację opisywanego zjawiska niż stabilną podstawę eksperymentalną do wyprowadzania wniosków ogólnych. Wykonanie serii testów zgodnie z regułami sztuki, w szczególności wielokrotne powtórzenia filtracji próbek cieczy z ustandaryzowaną zawartością zanieczyszczeń wykraczało poza możliwości finansowe macierzystej jednostki naukowej autorów.

Układ (rys. 5), na którym przeprowadzono test zjawiska filtracji w układzie filtracji niezależnej, składał się z:

• uniwersalnego zasilacza hydraulicznego o konstrukcji specjalnej, przeznaczonego do testów elementów hydraulicznych, zwłaszcza filtrów z dwudzielnym zbiornikiem zawierającym w użytej części 12 dm³ zanieczyszczonego mineralnego oleju hydraulicznego;
• agregatu filtracyjnego KLEENOIL 1S z pojedynczym filtrem SDU-H8 z wkładem SDFC i pompą o wydajności 120 dm³/h [5];
• czujnika liczby zanieczyszczeń serii CS1000 wraz z rejestratorem HMG4000 prod. HYDAC;
• przenośnego przyrządu do pomiarów liczby zanieczyszczeń OPCom prod. ARGO HYTOS.

Zbiornik stanowiska testowego napełniono zanieczyszczonym hydraulicznym olejem mineralnym o dużej zawartości wody, co przedstawia rys. 6.

Wkład filtracyjny SDFC jest wkładem celulozowym mogącym pochłonąć do 500 g nierozpuszczonej w oleju wody. Wg producenta może wychwytywać cząstki zanieczyszczeń o wielkości 1 μm z satysfakcjonującą skutecznością, chociaż wysoką skuteczność filtracji osiąga dla zanieczyszczeń o wielkości 4 μm, a mianowicie β_4μm ≥ 200 [5].

Przyrządy zastosowane w eksperymencie

Przyrządy CS1000 i OPCom mogą rejestrować jednocześnie wartości klasy zanieczyszczeń wg standardów ISO 4406 oraz SAE AS4059. Ponadto wskazania przyrządu CS1000 podawane są z dokładnością do dziesiątej części klasy liczby zanieczyszczeń, a przyrząd OPCom rejestruje również bezwzględne stężenie liczby zanieczyszczeń w czterech grupach wielkościowych (4 μm; 6 μm; 14 μm; 21 μm). Widoczny na rys. 5 przenośny przyrząd IcountOS prod. Parker Hannifin umożliwia pomiar wg ISO 4406 a także NAS 1638 z rozdzielczością jednej klasy, co uznano za niedostateczne i nie skorzystano z jego wskazań.

Na rys. 7 przedstawiono zarejestrowane przyrządem OPCom stężenia zanieczyszczeń w czterech grupach wielkościowych zgodnych z ISO4406 oraz SAE AS4059. Jako jednostkę czasu przyjęto [jeden obieg cieczy], czyli czas, w którym teoretycznie cała objętość cieczy w zbiorniku przepłynie przez filtr, który w opisywanym przypadku wynosił:

gdzie:

• V_cieczy – objętość cieczy w zbiorniku [dm³/min],
• Q_pf – natężenie przepływu cieczy przez stację filtracyjną [dm³/min].

Przebieg filtracji

Przebiegi przedstawione na rys. 7 są zgodne z przyjętym modelem filtracji. Analizując je, można zauważyć logarytmiczny spadek stężenia zanieczyszczeń dla wszystkich grup wielkości zanieczyszczeń. Początkowe plateau na przebiegach wynika ze zwłoki czasowej pomiędzy uruchomieniem rejestratorów a uruchomieniem agregatu filtracyjnego. Końcowe piki widoczne na przebiegach dla grup wielkościowych 4 μm oraz 6 μm wynikają z odwrotnej kolejności wyłączania elementów stanowiska testowego.

Jako sposób weryfikacji otrzymanych wyników pomiarów przyrządem OPCom przyjęto porównanie jego wskazań z przyrządem CS1000. Na rys. 8 przedstawiono wyniki pomiarów liczby zanieczyszczeń wg SAE AS4059 otrzymane przy pomocy przyrządu OPCom, na rys. 9 zmierzone przyrządem CS1000.

Porównując przebiegi przedstawione na rys. 7 i 8, a zwłaszcza wartości liczb zanieczyszczeń w poszczególnych grupach wielkościowych w stanie ustalonym badanego procesu, można zauważyć, że dla grup wielkościowych 4 μm, 6 μm oraz 14 μm klasy liczby zanieczyszczeń oscylują w przedziale od 0 do 2 wg wyników z obydwu przyrządów pomiarowych. Dla przedziału wielkości zanieczyszczeń 21 μm oscylacje wyników pomiarów są większe, od 0 do 4, co również zgodnie wskazały przyrządy OPCom i CS1000.

Większa amplituda wskazań dla przedziału wielkości zanieczyszczeń 21 μm wynika z tego, że wg SAE AS4059 dla zanieczyszczeń o wielkości od 21 μm klasa 0 oznacza zawartość do 10 cząstek w 100 cm³ (w porównaniu np. z 54 cząstkami dla wielkości od 14 μm), a klasa 4 oznacza zawartość do 152 cząstek w 100 cm³ (w porównaniu np. z 864 cząstkami dla wielkości od 14 μm). Nie powinna więc dziwić większa wrażliwość pomiarów w największej klasie wielkości zanieczyszczeń.

Zgodnie z rys. 7 można przyjąć, że stan ustalony procesu filtracji, wyrażony w liczbie obiegów medium roboczego wg zależności (10), wynosił odpowiednio:

• 7 obiegów dla zanieczyszczeń od 21 μm;
• 18 obiegów dla zanieczyszczeń od 14 μm;
• 47 obiegów dla zanieczyszczeń od 6 μm;
• 50 obiegów dla zanieczyszczeń od 4 μm.

Jednocześnie uśrednione w przedziale od 58 do 68 obiegów cieczy wartości stężenia zanieczyszczeń wyniosły:

• 0,1 cząstek/cm³ dla zanieczyszczeń od 21 μm;
• 0,3 cząstek/cm³ dla zanieczyszczeń od 14 μm;
• 4 cząstki/cm³ dla zanieczyszczeń od 6 μm;
• 14 cząstek cm³ dla zanieczyszczeń od 4 μm.

Przyjmując, że zgodnie z zależnością (8) i wynikami przedstawionymi na rys. 3, czas procesu filtracji niezbędny do osiągnięcia stanu ustalonego zależy od:

• prawdopodobieństwa wychwycenia cząstki zanieczyszczeń przez filtr;
• objętości cieczy w układzie (zbiorniku);
• natężenia przepływu przez filtr;
• początkowego stężenia zanieczyszczeń;
• strumienia zanieczyszczeń dostającego się do cieczy podczas filtracji.

Wyniki eksperymentu

Można zauważyć, że otrzymane wyniki badania eksperymentalnego wydają się potwierdzać przewidywania teoretyczne. Należy przy tym założyć, że strumienie zanieczyszczeń w grupach wielkościowych 4 μm i 6 μm są wielokrotnie większe od analogicznych strumieni zanieczyszczeń w grupach wielkościowych 14 μm oraz 21 μm – stąd też znacznie dłuższy czas filtracji niezbędnej do usunięcia mniejszych zanieczyszczeń i większe wartości ich zawartości w stanie ustalonym.

Korzystając z zależności (9), można wyznaczyć strumienie cząstek zanieczyszczeń dostających się do filtrowanej cieczy. Zakładając dla zanieczyszczeń w grupach wielkościowych [5]:

• 4 μm: prawdopodobieństwo wychwycenia cząstki n_f = 0,995;
• 6 μm: prawdopodobieństwo wychwycenia cząstki n_f = 0,996;
• 14 μm: prawdopodobieństwo wychwycenia cząstki n_f = 0,999;
• 21 μm: prawdopodobieństwo wychwycenia cząstki n_f = 0,9999;

otrzymano następujące wartości strumieni zanieczyszczeń:

• dla grupy wielkościowej od 4 μm → θ_4μm = 27 820 [cząstek/s];
• dla grupy wielkościowej od 6 μm → θ_6μm = 7431 [cząstek/s];
• dla grupy wielkościowej od 14 μm → θ_14μm = 579 [cząstek/s];
• dla grupy wielkościowej od 21 μm → θ_21μm = 233 [cząstek/s].

To, że początkowe stężenie drobniejszych zanieczyszczeń również jest większe, jest prawidłowością powszechnie znaną użytkownikom układów hydraulicznych.

Przebiegi stężeń zanieczyszczeń otrzymanych podczas badania eksperymentalnego przedstawione na rys. 7 nie zawierają wyraźnie prostej (dla skali logarytmicznej osi stężenia zanieczyszczeń) początkowej części, jak ma to miejsce na rys. 3. Bez dokładniejszych badań trudno zinterpretować tę rozbieżność, jednak należy mieć na uwadze, że badania eksperymentalne prowadzono dla cieczy hydraulicznej, w której większość zanieczyszczeń stanowiły drobinki wody, a nie cząstki zanieczyszczeń stałych. Autorom artykułu nie jest znane, czy zastosowany celulozowy wkład filtracyjny SDFC równie skutecznie wychwytuje wodę w stanie dużego wypełnienia zanieczyszczeniami jak w stanie nowym.

Niewątpliwie można za to powiedzieć, że otrzymane wyniki wskazują na to, jak ważnym etapem uzdatniania bezwodnych cieczy hydraulicznych jest ich osuszenie, które powinno poprzedzać filtrację cieczy.

Podsumowanie

Powszechnie przyjmuje się, że główną przyczyną uszkodzeń systemów hydraulicznych, a także hydrotronicznych jest obecność stałych cząstek zanieczyszczeń w cieczy roboczej. Aby poprawić niezawodność i trwałość elementów napędu, należy kontrolować stopień zanieczyszczenia cieczy hydraulicznej i utrzymywać go na wymaganym poziomie. Najważniejszym rezultatem tych badań jest możliwość wyznaczenia wartości strumienia całkowitego Θ cząstek stałych. Pomiary Θ można przeprowadzać zarówno w środowisku laboratoryjnym, jak i przemysłowym. Znajomość rzeczywistej wartości strumienia całkowitego cząstek stałych jest konieczna do optymalnego zaprojektowania układu filtracji układów hydraulicznych. Przy okazji wykazano, jak czystość płynu hydraulicznego zależy od skuteczności filtracji elementu filtrującego, chociaż nie ma istotnej różnicy pomiędzy elementami filtrującymi, których dokładność filtracji jest zbliżona, np. pomiędzy wkładami filtracyjnymi 3 μm i 5 μm.

Wynika to z faktu, że nawet jeżeli współczynnik beta wkładu filtracyjnego mniej dokładnego (np. 5 μm) jest znacznie niższy od wkładu 3 μm, to prawdopodobieństwo wychwycenia cząstek 3 μm będzie i tak bliskie 1. Przyjmując przykładowo do porównania dwa wkłady filtracyjne o współczynnikach β_3μm = 75 oraz β_5μm = 75, można przyjąć, że skuteczność filtracji (beta ratio) wkładu 5 μm dla zanieczyszczeń o wielkości 3 μm będzie nie gorsza niż 10. Oznacza to, że prawdopodobieństwo n_f wychwycenia cząstek o wielkości 3 μm przez wkład filtracyjny 5 μm będzie nie mniejsze od 0,9. W porównaniu z n_f = 0,9867 dla wkładu filtracyjnego 3 μm nie jest to różnica mogąca istotnie zmienić wartość stężenia cząstek zanieczyszczeń w stanie ustalonym procesu filtracji.

A teraz najważniejsze: jeżeli dla poprawnej pracy układu hydraulicznego niezbędne jest utrzymywanie wartości stężenia zanieczyszczeń osiągniętej w stanie ustalonym, to utrzymanie takiego stanu wymaga kontynuowania filtracji. Zaprzestanie filtrowania będzie skutkowało ponownym wzrostem liczby zanieczyszczeń!

Należy również zauważyć, że konieczność interwencyjnej filtracji cieczy hydraulicznej przy pomocy dodatkowego agregatu filtracyjnego po to, by zmniejszyć liczbę zanieczyszczeń w cieczy do poziomu wymaganego dla danego układu hydraulicznego, bezsprzecznie świadczy o tym, że filtracja realizowana w tym układzie jest niedostateczna. Taki przypadek wymaga pogłębionej analizy konstrukcyjnego rozwiązania filtracji w tym układzie, by ustalić, czy można osiągnąć lepszą czystość cieczy hydraulicznej, np. wymieniając w filtrach układowych wkłady filtracyjne na dokładniejsze, czy, być może, osiągnięcie lepszej czystości filtrami układowymi będzie wymagało zmian konstrukcyjnych w problematycznym układzie.

Piśmiennictwo

1. HYDAC: HYDAC Filtration Handbook no E70.000.0/02.08 (w języku angielskim).
2. Jędrzykiewicz Z., Stojek J., Rosikowski P.: Napęd i sterowanie hydrostatyczne. Kraków 2017.
3. Klarecki K., Ribston D.: Experimental verification of the filtration phenomena in hydraulic systems. „Mechatronics” 2017 – Ideas for industrial applications/ Świder Jerzy, Kciuk Sławomir, Trojnacki M. (red.), Advances in Intelligent Systems and Computing, 2019, vol. 934, Springer, 220-230.
4. Klarecki K.: Filtracja a czystość cieczy hydraulicznych. „Napędy i sterowanie”, 2017, 1 (19), 72-77.
5. Kleenoil Mikrofiltration, Kleenoil PanolinAG 201601145 PL.
6. Kotnis G.: Budowa i eksploatacja układów hydraulicznych w maszynach. Wydawnictwo KaBe, 2011.
7. Mannesmann Rexroth Bosh Group: Hydraulika. Podstawy, elementy konstrukcyjne i podzespoły. Vademecum hydrauliki, tom 1. RPL 00 290/2007.
8. Osiecki A.: Hydrostatyczny napęd maszyn. WNT, Warszawa 1998.
9. Parker Hannifin Corporation: The Handbook of Hydraulic Filtration. Catalog HTM-410M, 10/05, T&M.
10. Stryczek S.: Napęd hydrostatyczny. Elementy. Tom I. WNT, Warszawa 1995.

dr inż. Klaudiusz Klarecki
dr inż. Dominik Rabsztyn
Politechnika Śląska
Wydział Mechaniczny Technologiczny
Katedra Automatyzacji Procesów
Technologicznych i Zintegrowanych Systemów Wytwarzania