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Schmierstoffforschung mittels nichtlinearer Regression mit JMP (2020-US-45MP-580)

Fred Girshick, leitender Technologe, Infineum USA, LP

Überall dort, wo sich Teile bewegen, kommen Oberflächen in Kontakt und müssen geschmiert werden. Die Entwicklung von Schmierstoffen, insbesondere von Motorenölen, basiert auf grundlegenden chemischen Kenntnissen, angewandter Physik, Laborexperimenten und Kleinmotorentests. Der ultimative – und einzig sichere – Leistungsnachweis sind jedoch Feldversuche im realen Betrieb der Motoren. Die Ergebnisse dieser Tests, beispielsweise die Oxidation des Kohlenwasserstofföls, sind naturgemäß nichtlinear. Nach einer kurzen Einführung in die Eigenschaften und Parameter von Motorenölen werden in diesem Beitrag mehrere Beispiele aus Pkw-, Lkw-, Eisenbahn-, stationären Erdgas- und Schiffsmotoren vorgestellt. Hierbei wurden die nichtlineare Plattform und die Grafikfunktionen von JMP genutzt, um die Leistung von Motoren und Motorenölen zu vergleichen. Es kommen sowohl univariate als auch kategoriale Kreuzvariablenmodelle zum Einsatz.

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Fred	Hallo und vielen Dank für die Einladung, auf dem Discovery Summit Americas 2020 einen Vortrag zu halten. Mein Name ist Fred Girshick und ich werde über Schmierstoffforschung mit Hilfe der nichtlinearen Regression von JMP sprechen.
	Meine Agenda: Ich werde mich und mein Fachgebiet kurz vorstellen und ein wenig über die Hintergründe der Schmierstoffforschung erzählen.
	Ich werde die Arten von Fragen erläutern, die wir mithilfe statistischer Methoden beantworten wollen, einige Beispiele für nichtlineare Modelle geben, zeigen, wie ich eine nichtlineare Analyse durchführe, und anschließend über Schlussfolgerungen und Pläne für die Zukunft sprechen.
	Zur Vorstellung: Das ist das Gebäude, in dem ich arbeite.
	Wer bin ich also?
	Wer von Ihnen 24601 gerufen hat, erhält Bonuspunkte in der Abschlussprüfung. Mein Name ist Fred Girshick. Ich bin Forscher bei einem Spezialchemieunternehmen; unser Logo sehen Sie oben rechts.
	Wir sind ein Hersteller von chemischen Additiven für Schmierstoffe und Kraftstoffe. Wir verfügen über eine globale Statistikabteilung.
	Bei komplizierteren Situationen bieten wir Unterstützung an, ermutigen die Forscher jedoch, ihre eigene statistische Analyse durchzuführen oder sich näher mit den Daten auseinanderzusetzen, um die Annahmen und Fehlerquellen besser zu verstehen.
	Meine Erfahrung bezieht sich auf verschiedene Arten von Motorenölen für Hubkolben-Verbrennungsmotoren.
	Pkw, Lkw, Baumaschinen, Eisenbahnen, Flugzeuge, stationäre Motoren. Und seit 19 Jahren bin ich auf Großmotoren spezialisiert, wobei „groß“ relativ ist. Ich werde Ihnen später zeigen, was ich mit einem Großmotor meine.
	Ich habe früher SAS genutzt. Aktuell nutze ich JMP. Ich würde mich nicht als versierten Nutzer bezeichnen.
	Ich befinde mich wohl auf einem mittleren Niveau. Ich neige dazu, immer wieder ähnliche Analysen durchzuführen, weil ich mir im Allgemeinen immer wieder dieselben Fragen stelle. Ich lerne noch. Ich möchte mein Wissen erweitern und verfeinern.
	Ich bin in Microsoft Excel besser als in JMP, daher nutze ich Excel, um die Datensätze für den Import in JMP vorzubereiten. Die Ergebnisse exportiere ich oft nach Excel, da ich mit den Diagrammfunktionen besser zurechtkomme, und anschließend nach PowerPoint für Kundenpräsentationen oder nach Word.
	...für einen technischen Bericht.
	Ich werde jetzt keine Live-Demonstration in Echtzeit zeigen, wie man JMP öffnet und durchgeht. Ich zeige euch einfach Screenshots und erkläre, was ich jetzt tun würde und was ich jetzt tun würde.
	Motoren, Getriebe, Zahnräder, Pumpen, Antriebe. Schmierstoffe können fest, flüssig oder gasförmig sein.
	Ich konzentriere mich auf flüssige Motorenöle.
	Reinigungsmittel, Dispergiermittel, Antioxidationsmittel usw.
	Innerhalb jeder dieser Additivarten gibt es viele verschiedene chemische Optionen. Detergenzien sind also nicht einheitlich, sondern bilden eine Gruppe von Substanzen. Und natürlich enthalten nicht alle Motoröle alle Additivarten. Man verwendet nur das, was benötigt wird.
	aus Effizienzgründen.
	Im heutigen Vortrag geht es um flüssige Schmierstoffe, also Motoröle, für Hubkolben-Verbrennungsmotoren. Das ist das Öl, das sich üblicherweise in Ihrem Auto befindet.
	Detergens, Dispergiermittel, Antioxidationsmittel, Verschleißschutzmittel, Reibungsmodifikator. Jeweils ein Beispiel. Ein Detergens könnte beispielsweise Calciumsulfonat sein.
	Polyisobutylenbernsteinsäureanhydrid-Polyamin (PIBSA/PAM).
	Das Antioxidans könnte ein gehindertes Phenol sein. Der Verschleißschutz könnte auf einem Zinkdialkyldithiophosphat (ZDDP)-Komplex beruhen.
	Und ein Reibungsmodifikator, beispielsweise Glycerindioleat. Sie werden feststellen, dass all diese Stoffe einen polareren und einen weniger polaren Molekülteil besitzen.
	Im Allgemeinen ist es der polare Teil, der ihm seine Funktion verleiht, und der unpolare Teil, der es in Erdöl löslich macht.
	Und nun erkläre ich Ihnen, was ich mit großen Motoren meine. Hier ist ein Beispiel für eines unserer Labore.
	Also, große Motoren. Zunächst einmal: Was ist kein großer Motor? Das hier ist ein Auto. Es gehört meiner Frau. Es hat einen recht leistungsstarken Motor mit 200 PS.
	Das ist kein großer Motor. Wie sieht es mit Lkw aus, die auf der Autobahn unterwegs sind und Güter transportieren? Die haben etwa 500 PS. Das ist kein großer Motor. Mein Beispiel für einen großen Motor ist eine Eisenbahnlokomotive.
	Hier ist ein Bild vom Einbau einer Lokomotive. Die rote Umrandung zeigt die Lokomotive, und die Person, die sie einbaut, verdeutlicht die Größe.
	Stationäre Erdgasmotoren, um die es im heutigen Vortrag gehen wird.
	Hol einfach meinen Laserpointer.
	Hier ist also ein Beispiel für so ein 5900-PS-Fahrzeug. Das grüne Ding. Und ganz am Ende sieht man die Person, die daran arbeitet.
	Ein weiteres Beispiel für einen großen Motor ist ein Schiffsmotor. Hier ist ein Schiffsmotor. Dieser hier leistet 98.000 PS, und da ist derjenige, der daran arbeitet. Genau das meine ich, wenn ich von großen Motoren spreche. Sie sind wirklich riesig.
	Die Art von Fragen, die wir in der Schmierstoffforschung beantworten wollen, sind beispielsweise: Wie gut sagt dieser Labortest die tatsächliche Leistung in der Praxis voraus, wenn ich Vorversuche oder Prüfstandtests durchführe?
	Wie hängt die Leistung von der Konzentration eines Additivs ab? Wie viel muss ich hinzufügen? Wie beeinflusst die Struktur des Additivs die Leistung? Was passiert, wenn ich die Kohlenwasserstoffkette verlängere oder stärker verzweige? Was passiert, wenn ich das Verhältnis von polarem zu unpolarem Teil ändere?
	Kann ich die Leistung anhand der Zusammensetzung vorhersagen? Kann ich allein durch die Betrachtung des Moleküls vorhersagen, was es bewirken wird?
	Wie lange ist das Produkt haltbar, bevor es gewechselt werden muss? Bei Ihrem Auto wird Ihnen beispielsweise empfohlen, das Öl alle 3000, 5000, 7500 oder 10000 Meilen zu wechseln, je nachdem, wen Sie fragen.
	Wie viel besser ist mein Premiumprodukt im Vergleich zu meinem Standardprodukt? Gibt es überhaupt einen Unterschied zwischen den beiden? Gibt es ein Wertversprechen? Wie schneidet mein Produkt im Vergleich zum Produkt meiner Konkurrenten ab? Genau solche Fragen beschäftigen wir uns.
	Nun möchte ich über Nichtlinearität sprechen. Was meine ich damit? In der Welt der Gleichungen, in der Welt der Statistik, bedeutet nichtlinear, dass die Parameter nichtlinear sind, nicht die Variablen.
	Okay, spielen wir also eine sehr schnelle Runde: linear oder nicht linear...
	nichtlinear. Also y gleich mx plus b. Dies ist die klassische lineare Gleichung.
	Wenn du sonst nichts tust, weißt du das wenigstens.
	Nun, was ist mit einer quadratischen Gleichung? Ich habe x². Und das ist nicht linear. Es ist zwar eine quadratische Gleichung, aber a, b und c sind die Parameter. Diese sind linear. Das ist also auch eine lineare Gleichung.
	Und wie sieht es mit kubischen Polynomen aus? Dasselbe gilt. Jedes Polynom ist linear in den Parametern. Es handelt sich also um lineare Regression.
	a mal e hoch bx. Ich habe also einen Präexponenten (Exponentialfunktion a) und b im Exponenten. Diese Gleichung lässt sich leicht als Logarithmus umschreiben und ist dann wieder eine lineare Gleichung. Ich würde also einfach den Logarithmus von y gegen x regressieren.
	Y ist gleich A plus B x hoch C. Es handelt sich also nicht um e hoch x, sondern um x hoch irgendetwas. Und diese Gleichung ist nichtlinear. Dies ist also ein Beispiel für eine nichtlineare Gleichung.
	Y ist gleich A geteilt durch x plus b.
	Okay. A und B befinden sich an unterschiedlichen Stellen. Es gibt eine Summe, aber ich kann das umschreiben, indem ich die Kehrwerte bilde. Ich würde also 1/y gegen x regressieren, und dann wird es eine lineare Gleichung.
	Y gleich A mal x geteilt durch b plus x.
	Das ist nichtlinear. Das ist ein sehr klassisches Michaelis-Menten-Gesetz, etwas, das mit Biologie zu tun hat.
	Enzymkinetik.
	Und hier ist nun eine etwas kompliziertere Gleichung. Diese Gleichung werden wir heute verwenden. Und sie ist eindeutig nichtlinear.
	Als Beispiel habe ich heute einen Erdgasmotor gewählt.
	Durch Oxidation oxidiert das Öl im Betrieb. Dies ist ein Bild von einem der Motoren.
	Hier haben wir den Test durchgeführt. Es handelt sich um eine Kompressorstation. Die blaue Umrandung stellt den Motor dar. Die rote Umrandung zeigt den Kompressor, den er antreibt, die Pumpe, und die ziemlich große, grün hervorgehobene Struktur im Hintergrund ist der Kühler.
	Im Allgemeinen verstehen wir unter Oxidation in unserem Zusammenhang also eine durch Reaktion mit Sauerstoff verursachte Zersetzung.
	Streng genommen lernt man im Chemieunterricht, dass Oxidation auch ohne Sauerstoff stattfinden kann. Dabei werden Elektronen abgegeben, aber darum geht es hier nicht. Bekannte Beispiele sind das Braunwerden von Apfelscheiben oder das Sauerwerden von alter Milch.
	Wie bereits erwähnt, bestehen Motoröle hauptsächlich aus Kohlenwasserstoffmolekülen. Sie sind während des Motorbetriebs hohen Temperaturen ausgesetzt.
	Bei der Verbrennung von Kraftstoffen entstehen freie Radikale, die in das Öl gelangen und die Oxidation fördern. Freie Radikale sind Molekülfragmente mit ungepaarten Elektronen.
	Sie sind instabil und reaktiv und greifen andere Moleküle an, um ihre Elektronenpaare zu bilden. Bei der Verbrennung von Kraftstoffen werden die Moleküle einfach auseinandergesprengt, wodurch diese Fragmente entstehen.
	Die Oxidation des Motoröls führt zu unerwünschten Folgen wie Ölverdickung. Daher ist eine höhere Viskosität als vom Motordesign erforderlich notwendig.
	Außerdem erhöht es den Kraftstoffverbrauch, da eine dickflüssigere Flüssigkeit bewegt werden muss. Oxidation führt zur Bildung von Säuren, die Metallteile korrodieren können. Oxidation verursacht Ablagerungen, die Ölkanäle verstopfen und so die Schmierung des Motors unterbrechen oder bewegliche Teile behindern können – sie verkleben einfach alles.
	Oxidation wird in unserem Bereich häufig mittels Infrarotspektroskopie gemessen, die Einheit ist die Absorption pro Zentimeter. Motorenhersteller geben Grenzwerte an, ab denen das Öl gewechselt werden muss. Sobald die Oxidation einen bestimmten Wert erreicht, ist ein Ölwechsel erforderlich, um die Garantieansprüche zu erhalten.
	Im Testaufbau, den ich heute vorstellen werde, gab es zwei verschiedene Hersteller von Erdgasmotoren, die ich der Einfachheit halber X und Y genannt habe.
	Es gab drei Öle, die ich blau, rot und grün oder in diesem Beispiel a, b und c genannt habe. Es handelte sich um eine 3x2-Konstruktion, sodass jedes Öl in jeder Motorkonstruktion verwendet wurde.
	Insgesamt lief die Anlage etwa 14 Monate lang, was 10.000 bis 11.000 Betriebsstunden entspricht. Das sind ungefähr 15 Monate Dauerbetrieb mit über 95 % der maximalen Auslastung.
	Die Motoren wurden nur dann abgestellt, wenn ein Ölwechsel erforderlich war.
	Wenn man nun an diesen Zeitraum denkt,
	Wenn Sie Ihr Auto nahe an seiner maximalen Motorleistung fahren würden, sagen wir mit einer Durchschnittsgeschwindigkeit von 70 Meilen pro Stunde, wären das 700.000 Meilen Teststrecke.
	Im heutigen Beispiel werde ich mir nur eines der Motormodelle genauer ansehen, nämlich das, das ich x genannt habe.
	Es wurden wöchentlich bis alle zehn Tage Ölproben entnommen, sodass insgesamt etwa 600 Proben vorliegen.
	Es wurden zahlreiche Parameter zu 20 Öleigenschaften genannt.
	Wir haben auch den Motor untersucht und physikalische Messungen des Verschleißes und der Ablagerungen durchgeführt. Ich werde mich vorerst nur mit der Oxidation befassen.
	Hier ist also der Datensatz. Er wurde gekürzt. Ich habe ihn vereinfacht, um nur die für heute benötigten Informationen anzuzeigen. Also die Variablen für die Farbe.
	Die Farbe des Öls (blau, grün, rot) gibt die Zusammensetzung an. Der Ölwert ist variabel und gibt das Alter des Öls in Stunden an. Dies sind die Stunden seit dem letzten Ölwechsel. Der Testwert bezeichnet die seit Testbeginn akkumulierten Stunden, und der Wert für Ox steht für die Oxidation in Absorption pro Zentimeter.
	Sie sehen nun die Reihen; ich habe sie farblich gekennzeichnet. Das sogenannte blaue Öl ist blau markiert, das rote rot usw. Außerdem habe ich den Reihen Formen zugeordnet. Der Hersteller x hat ein Quadrat, der Hersteller y einen Kreis.
	Wie gesagt, der vollständige Datensatz ist wesentlich umfangreicher.
	Okay, nehmen wir also unseren Datensatz.
	Die Daten grafisch darstellen.
	Das ist immer das Erste, was man tut.
	Also in JMP,
	Ich werde also – und das ist noch einmal der Fall – keine Live-Demonstration von JMP durchführen. Stattdessen zeige ich die einzelnen Schritte.
	Links bedeutet der Pfeil, dass es sich um eine Aktion handelt. Ein roter Kreis zeigt an, wo diese Aktion ausgeführt wird. Nutzen Sie also die Grafikplattform. Es erscheint ein Dialogfeld mit der Aufschrift „Grafik-Generator“.
	Und damit kommen wir zu diesem Feld, dem Graph Builder.
	Nehmen wir also an, Öl sei die x-Variable. Klicken Sie einfach darauf und ziehen Sie es hierher nach unten.
	Und wenn kein Y vorhanden ist, wird es wie ein Histogramm dargestellt.
	Und dann ist ox unsere abhängige Variable; ox ist die y-Variable, und das ergibt Folgendes:
	Da haben wir einen ganz klaren Ausreißer. Selbst ich erkenne das. Den entfernen wir später.
	Es sieht also ziemlich chaotisch aus.
	Ich werde also die beiden verschiedenen OEMs, Originalgerätehersteller, trennen.
	Wenn ich also OEM nehme und das in Overlay einfüge,
	Ich habe jetzt Blau und Rot, aber JMP wählt die Farben automatisch aus. Blau entspricht also der x-Achse und Rot der y-Achse. Und man kann sehen, dass sich die beiden verschiedenen Motormodelle sehr unterschiedlich verhalten.
	Blau hat offensichtlich eine kürzere Lebensdauer; Rot hat eine längere Lebensdauer von Öl. Deshalb werden wir uns heute nur mit … beschäftigen.

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