Sains, Teknologi dan Ekonomi Bisnis

1. Manual & image analysis
2. Colouring menggunakan transmitted light or incident light

Kelemahan metode dengan standard ISO 4407 adalah: 

• Partikel size ≥2 µm dapat diukur dan dihitung dengan metode ini tetapi resolusi dan akurasi hasil tergantung pada optical system yang digunakan dan kemampuan operator [ISO 4407] [Oilsafe, 2022]
• Membutuhkan kalibrasi & filter preparation yang teliti agar image contrast antara particle dan background bisa terbaca dengan jelas [Sigmaldrich, 2022]

Metode dengan 2 standard (ISO 4406 + ISO 4407) bisa digunakan untuk mengukur jumlah, distribusi dan karakteristik partikel [Olympus-IMS, 2022]. Kelebihan tools dengan automatic optical microscope adalah: [Olympus-IMS, 2022] [Sigmaldrich, 2022]

• Reduce user error due to operator fatigue
• Increase throughput
• Reproducible imaging condition with image quality
• Excellent repeatability
• Reproducible positioning
• Integrated callibration
• Reduce time process
• Cut down on handling error
• Minimize user interaction
• Analyze sample in real time both reflective & non-reflective particle ranging from 2.5 µm-42 mm
• Exact counting particle and live image, there is no-extrapolation because extrapolation from sample can lead to a bad particle count 
• Patented illumination system automatically to detect reflective & non-reflective particle in single scan, saving time, no-user adjustment
• Complient to international standard ISO 4406, ISO 4407, NAS 1638, DIN 51455, SAE AS4059
• Bisa digunakan untuk menentukan distribusi ukuran partikel
• Mudah dalam mendeteksi perbedaan partikel ukuran besar atau fiber
• Increased speed analysis

Standard ASTM D7596 "Standard Test Method for Automatic Particle Counting and Particle Shape Classification of Oil Using a Direct Imaging Integrated Tester" menggunakan laser light untuk membaca wear elemental dan cleanliness oil dengan kelemahan tidak bisa membaca detail shape particle (misalnya fiber) dan akan over-count ketika ada bubble (belum bisa membedakan bubble atau tidak). Prinsipnya masih menggunakan teknik reflecting (metal) dan non-reflecting (non-metal atau fiber) [Olympus-IMS, 2022].

Spectroscopy ada 3 yaitu: [Dynatech, 2022]

1. Atomic ABSORPTION Spectroscopy (AAS), atom menyerap UV & cahaya tampak menjadi energi lebih tinggi dan berguna untuk mendeteksi logam pada sampel
2. Atomic EMISSION Spectroscopy (AES) atau lebih dikenal dengan Optical Emission Spectroscopy (OES), atom bereaksi dengan plasma api & berdasarkan intensitas cahaya untuk memeriksa kuantitas unsur pada sampel
3. Atomic FLUORESCENCE Spectroscopy (AFS), atom akan mengeluarkan pancaran cahaya (fluorescence) dan ditangkap dengan fluorometer, ini digunakan untuk menganalisis senyawa organik

Berdasarkan US Patent (1996), langkah-langkah metode pengukuran abnormal wear debris adalah:

1. Memfilter oil sehingga partikel yang tertangkap adalah most larger abnormal wear dan yang lolos adalah smalller size (normal wear)
2. Menempatkan filter pada x-ray spectrometer
3. Mengkonversi intensitas yang didapatkan dari pengukuran x-ray ke nilai kuantitatif dan konsentrasi abnormal wear particle & contamination partikel di oli

1. Spectrographic Analysis untuk Wear Elemental Analyis, cara kerjanya sampel oil dilarutkan kemudian diuji dengan sumber energi yang bisa mengeksitasi wear metal untuk memberikan optical emission pada visible wavelength. Teknik ini didesain untuk mengukur unsur di larutan dan tidak dapat mendeteksi partikel ≥5 µm. Partikel ≤5 µm merupakan normal wear dan umumnya tidak menjadi permasalahan/failure. Abnormal wear umumnya berukuran besar bahkan sampai ≥100 µm (seperti fiber). X-ray spectrometry mampu mendeteksi larger wear particle
2. Filtergram Microscopy untuk Contaminant Analysis, ini menggunakan optical microscope untuk observasi partikel di oli. Cara kerjanya sampel oli dilarutkan dan difilter pada membrane cellulose nitrate untuk membuang sebagian besar normal wear dan tersaring hanya abnormal wear. Filter diendapkan dengan reagent (fungsi to evaporate liquid agar cepat kering) kemudian dianalisa dengan mikroskop menggunakan transmitted & reflected light serta colour filter digunakan untuk meningkatkan definisi. Sistem mikroskop adalah preparasi cepat, pengukuran yang cukup lama karena membutuhkan komprehensif scan dari whole filtergram dengan sangat kecil field of view. Observasi colour, reflectivity, shape dan topography dari partikel memberikan informasi mekanisme dan keparahan abnormal wear tetapi bukan komposisi unsur sehingga metode ini masih semi-quantitative.

Gabungan 2 tools tersebut yaitu spectrographic & filtergram microscopy analysis adalah excellent diagnosis tool & superior untuk mendeteksi serious malfunction [US Patent, 1996]. 

Terdapat 3 syarat agar optimal oil analysis: [US Patent, 1996]

1. Slide/preparat berbahan dari acrylic plastic
2. Filter membrane berbahan dari cellulose nitrate
3. Pori-pori filter mendekati 3 µm

Cara mengeringkan sampel sebelum masuk preparat microscope adalah: [US Patent, 1996]

1. Menggunakan solvent seperti aceton, petroleum distillate
2. Menggunakan hot air oven pada suhu 90 ^oC selama 9 menit

Terdapat 3 tipe pengukuran light scattering intensity yaitu: [Xu, 2014]

1. Otical Particle Counter, mengukur partikel secara individu pada oil, water, air menggunakan optical microscope (ISO 4407)
2. Granulometer/Goniometer/Multiangle Light Scattering, mengukur partikel pada liquid suspension makromolekul (protein, polimer) pada broad angular antara 0-180^o (ISO 11500)
3. Angular Scattering Intensity/LD Instrument, mengukur dry powder, spray atau partikel di liquid menggunakan fixed detector. Teknik ini yang paling populer untuk mengukur mulai dari submicron sampai milimeter partikel didalam liquid, high reproducibility, rapid measurement dan kemampuan pengukuran secara online

Berdasarkan Leme et al., (2017) berikut kutipannya:

Berikut data yang didapatkan: [Leme et al., 2017]

• Tools uji oil contaminant yang tidak ada standard namun banyak digunakan di industri adalah photo-comparison. Metode ini tidak menyajikan real condition, sangat subjektif oleh spesialis dan hanya estimasi dari contamination level (qualitative) belum sampai ke kuantitatif (particle counting)
• Photo-comparison menggunakan cara spesialis membandingkan hasil uji dengan labelled booklet of pictures. Klasifikasi ISO code ditentukan berdasarkan gambar yang mirip
• Penggunaan particle counting terstandard belum banyak digunakan oleh industri karena high complexity sehingga aplikasi di lapangan cocok menggunakan photo-comparison untuk analisa cepat
• Untuk peningkatan hasil yang lebih reliable maka digunakan automatic optical particle counter dengan masih melibatkan judgment user untuk menghindari ketidaksengajaan error alat dan judgment tersebut ada 3 tahapan yaitu: (i) image acquisition; (ii) basic processing; (iii) decision for use or not of the extracted features
• Image from microscope ditampilkan ke user dan kemudian diteruskan ke ImageJ untuk threshold yang kemudian automatic counter by software. Pada kasus tertentu, external illumination tidak konsisten atau poor contrast antara partikel dengan background. Pada kasus tersebut maka dengan adanya threshold oleh user secara manual diharapkan kekurangan alat bisa terselesaikan

Berdasarkan ExxonMobil (2018) terdapat 2 sumber oil contamination yaitu:

1. External Source, seperti dirt, dust, particulate matter
2. Internal Source, seperti mechanical wear yang terdiri dari 4 jenis yaitu: abrasive, fatigue, adhesive, dan erosive. Berikut jenis wear dan efeknya:

Berdasarkan Ceco (2011) sebagai berikut:

Metode umum oil analysis ada 2 yaitu: manual particle analysis & automatic optical analysis. Automatic particle counting pada sistem tertutup tidak dianjurkan karena tidak bisa diobservasi oleh user secara real-time dan hasil banyak menemui error yang diakibatkan peralatan (misalnya metode laser light). Sekarang advanced image analysis digunakan untuk particle counting yang menggabungkan beberapa properties seperti quantity, form, edge detail, size, color, ratio dan reflective. Prinsipnya dengan menggabungkan properties tersebut dengan artificial neural network/fuzzy logic/knlowledge based system/advanced image analysis software sehingga dapat menyimpulkan tipe partikel di sampel oli. Photo image terkadang blurry edges dan software analysis menggunakan Laplace Filter untuk mengatasi permasalahan tersebut sehingga foto sharper/faster transition antara background & objek. Tahapan proses kerja teknologi tersebut ada pada metode optical microscope [Ceco, 2011].

Struktur pori dari filter yang sudah berisi sampel oil umumnya menjadi sumber error karena diambil pada intensitas rendah sehingga dengan adanya Laplace Filter, contaminant particle lebih mudah terlihat karena kontras dibedakan. Teknik ini di peralatan umumnya ada pada tahap pre-processing yaitu set threshold (averaging filter) untuk menekan image noise. Kedua filter (laplace + set threshold) yang sudah diterapkan menjadikan foto menjadi lebih halus dan kontras dengan background sehingga bisa lebih baik untuk dilakukan analisa. Threshold dilakukan secara manual dengan cara memilih minimum antara 2 intensity peak in histogram [Ceco, 2011], seperti ilustrasi berikut:

Berikut image before-after Laplace Filter:

Berikut image partikel after thresholding dan labelling object:

Bentuk (shape) partikel bermacam-macam dan dilakukan penilaian sendiri yaitu form factor seperti berikut:

Fungsi dari solvent pada oil analysis adalah untuk membersihkan filter dari residu oil dan agar bening tidak berwarna.

Minimum 10 pixel untuk mendeteksi akurat dimensi partikel dan 5 pixel untuk ukuran partikel kecil <20 µm. Pada percobaan Ceco (2011), pembesaran 200x dan brightness 80% adalah pendeteksian size partikel yang the best. 

Pada pengujian oil analysis, dibutuhkan filter area minimum 20 mm² dan minimum 300 partikel agar analisa benar dan sesuai ISO 4407 [Ceco, 2011].

Masih terlalu lebar gap antara Inductively Coupled Plasma (ICP) yang merupakan alat uji elemental analysis untuk digunakan di partikel size <2.5 µm dengan optical analysis yang digunakan untuk partikel >4 µm sesuai ISO 4406 [Ceco, 2011].

Berdasarkan ISO 13322 terdapat 2 metode image particle size analysis yaitu:

1. Static Image Analysis Methods, menggunakan optical microscope
2. Dynamic Image Analysis Methods, menggunakan laser light

ICP atau sering disebut ICP-AES atau ICP-OES digunakan untuk menganalisis unsur secara simultan pada tingkat 1-10 ppb. ICP menggunakan plasma argon yang diinjeksi dengan sampel cairan yang diatomisasi kemudian sampel berionisasi dalam plasma dan ion-ion memancarkan cahaya pada panjang gelombang khas yang berbeda-beda dan kemudian diukur.

Berdasarkan literatur Azom (2016), berikut data yang bisa disimpulkan:

• Terdapat 3 teknik particle counting di oil analysis yaitu: direct imaging, laser light blockage, dan pore blockage
• Macam-macam metode ferrography yaitu AES, XRF, SEM-EDX
• Alat yang menggunakan AES adalah ICP atau Rotating Disc Electrode (RDE), dengan karakteristik: (i) keterbatasan untuk analisa large particle; (2) pengembangan kelemahan terhadap large particle adalah menggunakan acid digestion + Rotrode Filter Spectroscopy (RFS)
• XRF bisa digunakan  untuk menguji unsur pada sampel oli. Umumnya metode uji adalah menempatkan sampel oli pada cup dengan volume 1-2 mL sehingga untuk large particle dan representasi kualitas oil secara statistik belum terpenuhi karena volume yang kecil dan keterbatasan focus XRF beam spot

• SEM adalah teknik pengujian visual dari partikel dengan pembesaran sangat tinggi dan EDX/EDS adalah membaca unsur pada spot partikel. SEM dibandingkan dengan metallurgical microscope ada pada depth of field, dimana SEM lebih besar. SEM-EDX tidak cocok untuk analisa rutin oli karena: (i) preparasi sampel yang sangat banyak; (ii) kasus tertentu harus menambah conductive coating pada sampel untuk meningkatkan resolusi dan sensitifitas alat; (iii) cocok untuk analisa root-cause yang mendalam bukan rutin uji [Azom, 2016]

Berdasarkan Azom (2019) metode ED-XRF adalah perfect oil analysis karena: (i) highly accurate; (ii) non-destructive; (iii) banyak unsur yang bisa terbaca; (iv) pengujian yang cepat; (v) bisa diterapkan pada fase liquid, solid dan gas; (vi) dapat mendeteksi sampai level ppm range.

Berdasarkan Kempenaers (2020) dan Xos (2022), XRF adalah metode powerfull analytical kualitatif & kuantitatif dari sampel yang berbentuk solid, liquid, slurry dan powder. Kelemahan XRF adalah: (i) tidak bisa membedakan oxide dan sebagai gantinya adalah menggunakan XRD; (ii) tidak bisa mendeteksi sampai level dibawah ppb range (ppt) sedangkan kelebihannya adalah: (i) cepat; (ii) akurat; (iii) tidak merusak; (iv) membutuhkan sampel sedikit

Terdapat 2 tipe XRF yaitu: [Xos, 2022]

1. Energy Dispersive X-Ray Fluorescence (ED-XRF), pemililihan ED-XRF dibandingkan WD-XRF adalah murah, tidak membutuhkan tempat luas, preparasi sampel yang ringan, dan simpel dalam analisa. Kekurangan ED-XRF adalah tidak bisa untuk analisa unsur dibawah Mg seperti Na, F, O, N, C, B, Be, Li) [Franci, 2020]. ED-XRF terbagi menjadi 2 yaitu: benchtop dan handheld/portable [Skyray Instruments, 2022] [Thermofischer, 2022]. Berdasarkan Guerra et al., (2014), benchtop ED-XRF dilengkapi spesial chamber yang didesain untuk beroperasi dibawah udara atmosfer, vakum atau helium sehingga resolusi lebih tinggi untuk membaca light element dibandingkan handheld EDXRF. Tipe handheld EDXRF memiliki benefit seperti: (i) pengoperasian yang simpel; (ii) mudah dibawa ke lapangan; (iii) mudah untuk menganalisa sampel yang berukuran besar, (iv) biaya operasi rendah; (v) waktu dari start on sampai running uji cuma 1 menit dibandingkan benchtop yang lebih lama yaitu minimal 30 menit untuk stabilisasi x-ray tube; (vi) uji sampel yang sangat cepat hanya 1/2x waktu yang dibutuhkan benchtop. Handheld EDXRF memiliki kekurangan yaitu sensitifitas yang rendah pada unsur dengan atom rendah (Si, P, N) karena energi x-ray terserap oleh udara atmosfer.
2. Wavelength Dispersive X-Ray Fluorescence (WD-XRF), pemilihan WD-XRF dibandingkan ED-XRF adalah bisa menganalisis semua unsur mulai dari nomor atom rendah dan light element. WDXRF kurang akurat untuk sampel berwarna misalnya pigmen dibandingkan EDXRF karena berkaitan dengan metode WDXRF yaitu mapping area dibandingkan metode EDXRF yaitu spot analysis [Franci, 2020]. WDXRF kurang akurat untuk nomor atom besar seperti Rb, Sr, Zr [Franci, 2020]

Berdasarkan Guerra et al., (2014), berikut kutipan hasil percobaan antara benchtop & handheld EDXRF:

Terdapat kemiripan hasil uji sampel antara benchtop dan handheld EDXRF untuk unsur yang terbaca seperti P, K, Ca, S, Fe, Mn, Si.

Karakteristik masing-masing tipe XRF: [Malvernpanalytical, 2022] [Guerra et al., 2014]

Karakteristik WD-XRF adalah:

• Resolusi yang tinggi, khususnya nomor atom rendah dibawah Mg, light element (seperti Na, Mg, Si, Al) dan rare earth 
• Limit deteksi yang rendah, khususnya nomor atom rendah, light element dan rare earth
• Analisis yang intensif
• Pengujian banyak

Karakteristik ED-XRF adalah:

• Desain kecil dan kompak
• Pemeliharaan yang sedikit/murah
• Tidak membutuhkan consumable (water, udara bertekanan atau gas)
• Konsumsi listrik yang kecil
• Resolusi yang cukup tinggi
• Analisis unsur yang simultan

Resolusi dan range pembacaan element tergantung pada tipe detektor yang digunakan seperti berikut: [Thermofisher, 2015]

Berdasarkan ASTM D4294 "Standard Test Method for Sulfur in Petroleum and Petroleum Products by Energy-Dispersive X-ray Fluorescence Spestrometry" minimum syarat ED-XRF yaitu:

• Sumber eksitasi x-ray >2.5 keV
• X-ray detector, resolusi tidak melebihi 800 eV
• Sample cell, sample depth minimum 4mm
• Mampu membaca unsur sulfur (S)

KESIMPULAN AKHIR SEBAGAI BERIKUT:

Tools oil analysis ada 3 tipe yaitu:

1. Kualitatif ---> parameter cleanliness menggunakan tool optical microscope dengan membandingkan image yang tertangkap dengan standard yang disebut "photo comparison". Metode ini digunakan untuk menyederhanakan pengujian dan alat yang dipakai di lapangan bukan di laboratorium. Metode uji ini merupakan tools uji oil contaminant yang tidak ada standard namun banyak digunakan industri, tidak menyajikan real condition, sangat subjektif oleh spesialis dan hanya estimasi dari contamination level (qualitative) belum sampai ke kuantitatif (particle counting) [Leme et al., 2017]
2. Semi-Kuantitatif ---> parameter cleanliness menggunakan tool particle counter (automatic optical microscope, laser light, dan pore blockage) sedangkan wear elemental belum dilakukan pengujian [US Patent, 1996]
3. Kuantitatif ----> parameter cleanliness menggunakan tool particle counter (automatic optical microscope, laser light, dan pore blockage) sedangkan wear elemental menggunakan spectrographic/x-ray untuk menghitung %komposisi unsur [US Patent, 1996]

Metode standard untuk uji contaminant/cleanliness sesuai ISO 4406/4407 adalah particle counter, alat harus open system bukan close system (seperti tools laser light). Microscopic analysis adalah metode paling efektif dalam oil analysis meliputi analisis tipe partikel, jumlah, ukuran dan morfologi partikel [Cleanoilservices, 2022] [Sigmaldrich, 2022]. Morfologi metallic wear debris meliputi shape, texture and color) [Sondhiya and Gupta, 2012].

Standard yang digunakan untuk oil cleanliness adalah standard ISO 4406 (digunakan untuk material yang sangat kecil) + ISO 4407 (Hydraulic Fluid Power-Fluid Contamination-Determination of Particulate Contamination by the Counting Methods using an Optical Microscope). Gabungan 2 standard (ISO 4406+ISO 4407) menggunakan automatic optical microscope mulai dari filter 2-5 µm untuk menghitung jumlah partikel dan hasilnya disajikan sesuai standard ISO 4406 dengan size class/100 mL [Cleancontrolling, 2022].

Beberapa teknologi tools yang bisa digunakan untuk uji contaminant/cleanliness dan wear elemental di sampel lubrication oil seperti berikut:

1. SEM ---> tools yang cara kerjanya mirip optical microscope dan sangat baik digunakan untuk mendeteksi partikel sangat kecil (≤5 µm), harga sangat mahal. SEM + EDX/EDS adalah paket lengkap untuk cek kontaminan dan wear elemental di oil [Sigmaldrich, 2022] [Sondhiya and Gupta, 2012]. SEM adalah teknik pengujian visual dari partikel dengan pembesaran sangat tinggi dan EDX/EDS adalah membaca unsur pada spot partikel. SEM dibandingkan dengan metallurgical microscope ada pada depth of field, dimana SEM lebih besar. SEM-EDX tidak cocok untuk analisa rutin oli karena: (i) preparasi sampel yang sangat banyak; (ii) kasus tertentu harus menambah conductive coating pada sampel untuk meningkatkan resolusi dan sensitifitas alat; (iii) cocok untuk analisa root-cause yang mendalam bukan rutin uji [Azom, 2016]
2. ICP + AES/OES ---> tools untuk mendeteksi kandungan chemical element pada cairan dan total sekitar 21 unsur yang bisa terbaca (Ag, Al, B, Ba, Ca, Cd, Cr, Cu, Fe, Mg, Mn, Mo, Na, Ni, P, Pb, Si, Sn, Ti, V, Zn) [Thermofisher, 2022]. ICP digunakan untuk uji elemental analysis pada partikel size <2.5 µm [Ceco, 2011]. ICP digunakan untuk menganalisis unsur secara simultan pada tingkat 1-10 ppb (konsentrasi sangat rendah) [ISO 13322]. ICP + AES/OES memiliki keterbatasan untuk analisa large particle [Azom, 2006]
3. AAS ---> tools yang digunakan untuk mendeteksi logam dengan preparasi yang cukup rumit karena adanya kimia basah [Labsystematic, 2020]
4. EDXRF atau X-Ray Spectrometry atau XRF ---> merupakan x-ray stand alone system yang familiar digunakan untuk analisis unsur [Sondhiya and Gupta (2012] [US Patent, 1996]. XRF bisa digunakan  untuk menguji unsur pada sampel oli. Umumnya metode uji adalah menempatkan sampel oli pada cup dengan volume 1-2 mL sehingga untuk large particle dan representasi kualitas oil secara statistik belum terpenuhi karena volume yang kecil dan keterbatasan focus XRF beam spot [Azom, 2016]. ED-XRF adalah perfect oil analysis karena: (i) highly accurate; (ii) non-destructive; (iii) banyak unsur yang bisa terbaca; (iv) pengujian yang cepat; (v) bisa diterapkan pada fase liquid, solid dan gas; (vi) dapat mendeteksi sampai level ppm range [Azom, 2019]. XRF adalah metode powerfull analytical kualitatif & kuantitatif dari sampel yang berbentuk solid, liquid, slurry dan powder. Kelemahan XRF adalah: (i) tidak bisa membedakan oxide dan sebagai gantinya adalah menggunakan XRD, (ii) tidak bisa mendeteksi sampai level dibawah ppb range (ppt) [Kempenaers, 2020] [Thermofisher, 2022]
5. Optical Microscope atau Filtergram Microscopy Analysis atau Static Image Analysis (ISO 13322) ---> metode colour merupakan jalan satu-satunya cara menentukan komposisi partikel yang tidak semahal SEM dan kombinasi optical microscope + ICP spectrometer digunakan untuk identifikasi komposisi partikel [Cleanoilservices, 2022]. Gabungan 2 tools yaitu spectrographic & filtergram microscopy analysis adalah excellent diagnosis tool & superior untuk mendeteksi serious malfunction in oil [US Patent, 1996]. Automatic particle counting pada sistem tertutup tidak dianjurkan karena tidak bisa diobservasi oleh user secara real-time dan hasil banyak menemui error yang diakibatkan peralatan (misalnya metode laser light atau dynamic image analysis). Sekarang advanced image analysis digunakan untuk particle counting yang menggabungkan beberapa properties seperti quantity, form, edge detail, size, color, ratio dan reflective. Prinsipnya dengan menggabungkan properties tersebut dengan artificial neural network/fuzzy logic/knlowledge based system/advanced image analysis software sehingga dapat menyimpulkan tipe partikel di sampel oli. Photo image terkadang blurry edges dan software analysis menggunakan Laplace Filter untuk mengatasi permasalahan tersebut sehingga foto sharper/faster transition antara background & objek. Tahapan proses tersebut ada pada metode optical microscope [Ceco, 2011]. Optical microscope digunakan untuk uji partikel >4 µm sesuai ISO 4406 [Ceco, 2011]. Dibutuhkan filter area minimum 20 mm² dan minimum 300 partikel agar analisa benar dan sesuai ISO 4407 [Ceco, 2011]. Metode ini bisa untuk mengukur partikel ≥2 µm tetapi resolusi dan akurasi hasil tergantung pada optical system yang digunakan dan kemampuan operator [ISO 4407] [Oilsafe, 2022]

Salah satu tools particle counter yang ekonomis yang mengandalkan coloring (light scattering) dengan threshold dari masing-masing user untuk judgment awal yang bisa membedakan antara partikel dengan background. Hal tersebut dari beberapa jurnal dan ilmuwan menganggap bisa sebagai suatu kelemahan atau kelebihan berikut detailnya:

Threshold by user dianggap KELEMAHAN karena:

• Setiap user akan berbeda dalam memberikan intrepretasi karena membutuhkan analis yang kompeten agar image contrast antara particle dan background dilakukan threshold yang tepat [Sigmaldrich, 2022]

Threshold by user dianggap KELEBIHAN karena:

• Untuk peningkatan hasil yang lebih reliable maka digunakan automatic optical particle counter dengan masih melibatkan judgment user untuk menghindari ketidaksengajaan error alat dan judgment tersebut ada 3 tahap yaitu: (i) image acquisition; (ii) basic processing; (iii) decision for use or not of the extracted features [Leme et al., 2017]
• Image from microscope ditampilkan ke user dan kemudian diteruskan ke ImageJ untuk threshold yang kemudian automatic counter by software. Pada kasus tertentu, external illumination tidak konsisten atau poor contrast antara partikel dengan background. Pada kasus tersebut maka dengan adanya threshold oleh user manual diharapkan kekurangan alat bisa terselesaikan [Leme et al., 2017]
• Struktur pori dari filter yang sudah berisi sampel oil umumnya menjadi sumber error karena diambil pada intensitas rendah sehingga dengan adanya Laplace Filter, contaminant particle lebih mudah terlihat karena kontras dibedakan. Teknik ini di peralatan umumnya ada pada tahap pre-processing yaitu set threshold (averaging filter) untuk menekan image noise. Kedua filter (laplace + set threshold) diterapkan maka foto menjadi lebih halus dan kontras dengan background sehingga bisa lebih baik untuk dilakukan analisa. Threshold dilakukan secara manual dengan cara memilih minimum antara 2 intensity peak in histogram [Ceco, 2011]. Percobaan Ceco (2011), didapatkan pembesaran 200x dan brightness 80% adalah pendeteksian size partikel yang the best sehingga disini disimpulkan pentingnya set threshold oleh user karena brigthness 100% tidak memberikan image contrast yang terbaik melainkan hanya 80% saja

 Kelebihan tools dengan automation optical microscope with particle counter adalah: [Olympus-IMS, 2022] [Sigmaldrich, 2022]

• Reduce user error due to operator fatigue
• Increase throughput
• Reproducible imaging condition with image quality
• Excellent repeatability
• Reproducible positioning
• Integrated callibration
• Reduce time process
• Cut down on handling error
• Minimize user interaction
• Analyze sample in real time both refelctive & non-reflective particle ranging from 2.5 µm-42 mm
• Exact counting particle and live image, there is no-extrapolation because extrapolation from sample can lead to a bad particle count 
• Patented illumination system automatically to detect reflective & non-reflective particle in single scan, saving time, no-user adjustment
• Complient to international standard ISO 4406, ISO 4407, NAS 1638, DIN 51455, SAE AS4059
• Bisa digunakan untuk menentukan distribusi ukuran partikel
• Mudah dalam mendeteksi perbedaan partikel ukuran besar atau fiber
• Increased speed analysis

Kutip ARTIKEL ini Sebagai REFERENSI (CITATION):

Feriyanto, Y.E. (2022). Pemilihan Tools Oil Analysis (Cleanliness/Contaminant/Wear Debris/Elemental). www.caesarvery.com. Surabaya

Referensi:

[1] Feriyanto, Y.E.(2022). Kontaminan di Oli Pelumas (Oil Tribology/Lubricating Contaminant dan Standard Nilainya. www.caesarvery.com

[2] www.thermofisher.com

[3] Cleanoilservices.com

[4] www.cleancontrolling.com

[5] www.olympus-ims.com

[6] www.oilsafe.it

[7] Azom, 2006. Comparison of Wear and Contaminant Particle Analysis Techniques in an Engine Test Cell Run to Failure. Sponsored by AMETEC Spectro Scientific. www.azom.com

[8] www.sigmaldrich.com

[9] www.dynatech-int.com

[10] Sondhiya, O. P., and Gupta, A. K. (2012). Wear Debris Analysis of Automotive Engine Lubricating Oil Using by Ferrography. J. of Engineering and Innovative Technology, Vol. 2., Issue 5

[11] US Patent. (1996). Method of Measurement of Abnormal Wear Debris and Particulate Contamination in Machine Component by Oil Analysis. US005586161A

[12] Xu, R. (2014). Light Scattering: A Review of Particle Characterization Applications. J. of Review Particuology

[13] Leme, B. C. C., Almeida, L. F., Bizarria, J. W. P., Soares, A. M. S., and Ramos, M. A. C. (2017). Development of a Low-Cost Tool for Semi-Automatic Classification and Counting of Particles in Industrial Oils. J. of IEEE Standard

[14] ExxonMobil. (2018). How to Ensure Proper Oil Cleanliness in Lubrication Systems

[15] Ceco, E. (2011). Image Analysis in the Field of Oil Contamination Monitoring. Journal Thesis, Linkoping University Institute of Technology

[16] Kempenaers, L. (2020). The Basics of Elemental Analysis with XRF. Malvern-Panalytical a Spectris Company. www.material-talks.com

[17] www.xos.com

[18] www.labsystematic.com

[19] www.studylib.net

[20] www.malvernpanalytical.com

[21] Guerra, M. B., Almeida, E., Carvalho, A. (2014). Comparison of Analytical Performance of Benchtop and Handheld EDXRF Systems for the Direct Analysis of Plant Materials. J. of Anal. at. Soectrom., Vol., 29, pp.1667

[22] Franci, G. S. (2020). Handheld X-ray Fluorescence (XRF) vs WDXRF. University Surface Science and Technology Center, Istanbul-Turkey