Miranda Mancilla, Juan Carlos2024-11-012024-11-011979https://repositorio.usm.cl/handle/123456789/70242Digitalizada desde la versión papelEl trabajo de título, denominado “Espectrometría de masa de lubricantes”, presentado por los profesores señores Fernando Rojas y Guillermo González, es un aporte a la Facultad de Mecánica, por cuanto representa un avance en el campo del mantenimiento sistemático predictivo. La espectrometría de masa de lubricantes llega a una cuantificación del desgaste, producto del funcionamiento de elementos de máquinas (bujes, ejes, engranajes, etc.), mediante el análisis de la composición del residuo metálico contenido en el aceite lubricante de la maquinaria. Para que el tema tome el carácter de práctico, se dedicó a un caso bien determinado, que es crear las bases necesarias para establecer un programa de mantenimiento predictivo, en base al análisis espectrométrico del aceite lubricante. Las maquinarias utilizadas para llevar a cabo lo anterior son una serie de tornos TRAUB-SUMUVA R-L 13, en servicio en la empresa Mina Andina. El resultado del ensayo espectrométrico, como el análisis de este, es de tipo cualitativo y cuantitativo. Cualitativo, porque se diferencian entre partículas de desgaste de diferentes materiales (Pb, Cu, Fe, etc.) y cuantitativo, porque valores numéricos (ppm) son obtenidos y analizados. En líneas generales, el análisis de los valores de desgaste, llevados a miligramos por hora de funcionamiento, se realiza considerando que durante un estado normal de desgaste una gráfica mg/h versus horas de funcionamiento entrega una recta de pendiente “cero”, y que dicha pendiente aumenta considerablemente, como límite, para una evolución anormal del desgaste. En este trabajo se logró obtener la razón de desgaste típica de las maquinarias analizadas. Como última parte, se tiene el punto “Conclusiones y observaciones”, las cuales son fruto del análisis de antecedentes bibliográficos consultados y de la experiencia práctica obtenida. En esta parte se encuentra(...).Papel/DigitalizadaesMantenimiento predictivoMaquinaria industriallubricantesDesgaste mecánicoTesis de PregradoB - Solamente disponible para consulta en sala (opción por defecto)35609000327848