1. RODNA
  2. CONICET
  3. CONICET
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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.creatorLara, Rodolfo Francisco-
dc.creatorAzcarate, Silvana Mariela-
dc.creatorCantarelli, Miguel Angel-
dc.creatorOrozco, Ivana Marcela-
dc.creatorCaroprese, María Eugenia-
dc.creatorSavio, Marianela-
dc.creatorCamiña, José Manuel-
dc.date2017-06-30T13:38:27Z-
dc.date2017-06-30T13:38:27Z-
dc.date2015-06-
dc.date2017-06-29T13:58:49Z-
dc.date.accessioned2019-04-29T15:55:13Z-
dc.date.available2019-04-29T15:55:13Z-
dc.identifierLara, Rodolfo Francisco; Azcarate, Silvana Mariela; Cantarelli, Miguel Angel; Orozco, Ivana Marcela; Caroprese, María Eugenia; et al.; Lubricant quality control: A chemometric approach to assess wear engine in heavy machines; Elsevier; Tribology International; 86; 6-2015; 36-41-
dc.identifier0301-679X-
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/11336/19242-
dc.identifierCONICET Digital-
dc.identifierCONICET-
dc.identifier.urihttp://rodna.bn.gov.ar:8080/jspui/handle/bnmm/305346-
dc.descriptionUsed lubricants assessment could be suitable to reveal wear mechanisms undergoing in a machine. In the proposed work an effective, reliable and cost-efficient technique combining inductively coupled plasma optical emission spectrometry (ICP-OES) and chemometrics was developed to perform wear analysis for industrial application. Thus, multielemental determination of a large amount of used lubricants from diesel heavy machines (truck, bulldozer, loaders and backhoe) was carried out by ICP-OES. Multivariate analysis was done by the non supervised method principal component analysis (PCA) and supervised method sequential discriminant analysis (SDA). The recognition ability for the groups was highly satisfactory. For PCA, the main three principal components explained 99.98% of total variance for samples lubricants. SDA allowed, in training and prediction sets, a correct classification of 97.12% and 95.75% respectively for the lubricant analyzed samples, obtaining three groups classified according to the use. The outcomes demonstrate that lubricant wear effect could be assessed quickly and accurately, having great potential to become a very useful tool in the machine monitoring industry.-
dc.descriptionFil: Lara, Rodolfo Francisco. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina-
dc.descriptionFil: Azcarate, Silvana Mariela. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Ciencias de la Tierra y Ambientales de La Pampa. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Ciencias de la Tierra y Ambientales de La Pampa; Argentina-
dc.descriptionFil: Cantarelli, Miguel Angel. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Ciencias de la Tierra y Ambientales de La Pampa. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Ciencias de la Tierra y Ambientales de La Pampa; Argentina-
dc.descriptionFil: Orozco, Ivana Marcela. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería; Argentina-
dc.descriptionFil: Caroprese, María Eugenia. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería; Argentina-
dc.descriptionFil: Savio, Marianela. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Ciencias de la Tierra y Ambientales de La Pampa. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Ciencias de la Tierra y Ambientales de La Pampa; Argentina-
dc.descriptionFil: Camiña, José Manuel. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Ciencias de la Tierra y Ambientales de La Pampa. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Ciencias de la Tierra y Ambientales de La Pampa; Argentina-
dc.formatapplication/pdf-
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dc.languageeng-
dc.publisherElsevier-
dc.relationinfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0301679X15000195-
dc.relationinfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1016/j.triboint.2015.01.009-
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccess-
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/-
dc.sourcereponame:CONICET Digital (CONICET)-
dc.sourceinstname:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas-
dc.sourceinstacron:CONICET-
dc.subjectWear metals-
dc.subjectLubricant oils-
dc.subjectMachine monitoring-
dc.subjectChemometrics techniques-
dc.subjectOtras Ingeniería Mecánica-
dc.subjectIngeniería Mecánica-
dc.subjectINGENIERÍAS Y TECNOLOGÍAS-
dc.subjectQuímica Analítica-
dc.subjectCiencias Químicas-
dc.subjectCIENCIAS NATURALES Y EXACTAS-
dc.titleLubricant quality control: A chemometric approach to assess wear engine in heavy machines-
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article-
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion-
dc.typeinfo:ar-repo/semantics/articulo-
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