1、VM2200高溫粘度計產品介紹  

流體的粘度是流體的重要物理化學性質之一。雖然粘度的測量方法和測量儀器很多，但是可以用于高溫、高壓的流體粘度測量的較少。  

VM2200是公司研制出的測量流體粘度的測試儀器，可廣泛應用于潤滑油、冷凍機油、冷凍液、制冷劑等單組分或混合物的粘度和密度的檢測、標定、計量、科學研究等，適用于揮發(fā)性液體和高壓測量。  

2、VM2200高溫粘度計主要特點  

測量準確：準確度可以達到1%以內，全量程范圍內優(yōu)于3%；  

測溫范圍寬：可實現(xiàn)室溫+10~300℃粘度測量，獲得粘溫曲線；  

測壓范圍廣：配置壓力控制模塊，可實現(xiàn)0.1~20MPa范圍內不同壓力下粘度測量，獲得粘壓曲線；  

操作方便：自主開發(fā)人性化數據采集分析軟件，可自動進行數據采集、分析和保存。

3、適用范圍  

應用于潤滑油、冷凍機油、冷凍液、制冷劑等單組分或混合物的粘度和密度的檢測、標定、計量、科學研究等，適用于揮發(fā)性液體和高壓測量。  

4、應用領域  

(1)納米流體  

納米流體是指把一些固體納米粉體分散到水、醇、油等傳統(tǒng)換熱流體介質中，制備成分散均勻、性質穩(wěn)定、高導熱系數的新型換熱介質，這是納米技術應用于熱能工程這一傳統(tǒng)領域的創(chuàng)新性的研究。納米流體已經成為材料、物理、化學、傳熱學等眾領域的研究熱點。其中納米流體的熱物性如導熱系數、粘度、比熱容的測定對于研究具有重要意義。  

VM200可以幫助用戶研究添加劑、基體成分、顆粒大小、添加劑濃度、溫度等各項參數對納米流體的粘度和密度的影響，使用戶在短的時間內掌握流體的熱物理性能，從而對納米流體的改性有更深入的研究。  

(2)潤滑油  

機具摩擦會產生大量的熱量，引起摩擦部位溫度上升，如果長時間表面處于高溫，會導致表面物性發(fā)生較大的改變。解決機具摩擦帶來的問題，一方面要考慮潤滑油的潤滑效果，另一方面希望潤滑油能夠帶走摩擦產生的熱量。因此，研究潤滑油的熱物性具有很重要的意義。  

VM2200可以研究不同添加劑、不同組分、同一組分不同溫度、不同壓力下的粘度和密度，為潤滑油的應用提供重要的指導。  

(3)其他  

VM2200還可以廣泛用于替代燃料、替代制冷劑、氟化液等流體粘度的研究。  

5、技術參數  

VM2200系列主要技術參數如下所示：

6、測量方法  

測量粘度的方法很多，如振動法、毛細管法、旋轉法、落球法、錐板法等，在眾多的測量方法中，振動弦方法結構簡單、適用范圍廣、溫度范圍和壓力范圍寬，廣受研究人員的關注。  

隨著研究的深入和電子技術的發(fā)展，到目前為止，無論是理論模型、影響因素分析還是實驗裝置系統(tǒng)，振動弦方法都得到飛速的進步，其測量準確度得到進一步的提升，應用領域得到快速擴展，同時成為IATP(InternationalAssociationforTransportProperties)建立高粘度標準物質的測量方法之一。  

7、測量原理

振動弦理論的基本模型是一根無線長圓截面的絲在無限大流體中做橫向振動，根據流體對振動的阻尼作用來測量粘度。  

振動弦的振動通過電磁感應實現(xiàn)，將金屬絲放置在磁場中，給金屬絲通入正弦電流，在磁場的作用下金屬絲會做橫向振動，在磁場中振動的金屬絲又會產生感應電壓，產生的感應電壓和金屬絲的振動速度相對應，通過測量振動絲的振動信號，利用非線性回歸將共振曲線擬合成幅值和相位的表達式，就可以得到流體的粘度值。  

8、方法特點  

振動弦粘度計以固體的振動特性(含有液體，或者周圍包圍有液體)來獲得流體粘度和密度，由于這種方法不需要流體的整體運動，因而可以使得結構設計的很緊湊，且其由于粘性耗散產生的熱量很小，這種方法只需要測量質量、長度和時間這幾個基本物理量，因此可以獲得高的測量精度。  

振動弦法具有一些特別的優(yōu)勢，因而受到國際流體粘度研究領域的廣泛關注：  

工作方程嚴謹：振動弦的傳感器部分擁有一系列嚴謹的工作方程，以及有明確含義的物理參數;  

絕對測量數據：理論上可以實現(xiàn)絕對測量，不需要任何標定(已經有實驗室實現(xiàn));  

消除張力影響：振動弦裝置不受表面張力和界面張力的影響，而這些影響在毛細管設備中較為常見;  

避免逐級標定：振動弦系統(tǒng)在其可以應用的測量范圍內，均可以避免逐級標定;  

自動化程度高：由于測量量基本為電測量，理論上振動弦法可以實現(xiàn)全自動化測量;  

測試腔體密閉：振動弦方法可應用于封閉式結構，滿足不同溫度、不同壓力的條件控制，從而獲得高精度的粘溫曲線、粘壓曲線，克服了其他方法開放式設計無法耐壓、控壓的不足，有效地測量工質在溫度、壓力條件下的粘度數據。