Enhancement in tribological performance of plastic oil by solid lubricant additives

润滑油 基础油 摩擦学 材料科学 体积热力学 基础(拓扑) 色散(光学) 干润滑剂 化学工程 粘度 复合材料 氮化硼 热稳定性 粘度指数 摩擦系数 热力学 扫描电子显微镜 数学分析 物理 数学 光学 工程类
作者
Soumya Sikdar,Md Hafizur Rahman,Alessandro M. Ralls,Pradeep L. Menezes
出处
期刊:Lubrication science [Wiley]
卷期号:35 (6): 420-437 被引量:13
标识
DOI:10.1002/ls.1647
摘要

Abstract In this study, plastic oil (PO) as a potential lubricant was investigated. The base PO was incorporated with graphene nanoplatelets (GNP) and hexagonal boron nitride (hBN) nano additives in varying concentrations to form nano lubricants. Their viscosity, tribological, acidic/basic nature, thermal degradation and dispersion stability properties were investigated. It was observed that 1.5 wt% GNP and 1.0 wt% hBN added separately to the base PO, provided the lowest coefficient of friction (COF) and wear volume. Based on these lowest COF and wear volume insights, three nano lubricant mixtures were formulated by incorporating both GNP and hBN at different combinations using base PO. Positive synergistic behaviour was observed for COF (49%–60% reduced) and wear volume (90%–97% reduced) for two combination mixtures compared to the base PO. These improvements in the mixture were due to the polishing, mending mechanisms and tribofilm that protected the interacting surfaces.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
大模型应助frank采纳,获得10
2秒前
2秒前
yysp发布了新的文献求助10
3秒前
科研通AI6.4应助FlyingAxe采纳,获得10
3秒前
3秒前
mannich发布了新的文献求助10
3秒前
4秒前
合适的平安完成签到,获得积分10
4秒前
timesever应助迷城采纳,获得10
5秒前
lll完成签到,获得积分10
5秒前
滕青寒完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
guoduan发布了新的文献求助50
6秒前
123发布了新的文献求助10
7秒前
脑洞疼应助RId采纳,获得10
9秒前
youkang发布了新的文献求助10
9秒前
YYY发布了新的文献求助10
9秒前
金金发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
9秒前
汉堡包应助挣钱养刺猬采纳,获得10
9秒前
酷波er应助可可采纳,获得10
9秒前
9秒前
9秒前
健康的宛菡完成签到 ,获得积分10
10秒前
Jy发布了新的文献求助10
17秒前
18秒前
NN发布了新的文献求助20
18秒前
JamesPei应助科研通管家采纳,获得10
18秒前
桐桐应助科研通管家采纳,获得10
18秒前
18秒前
酷波er应助科研通管家采纳,获得10
18秒前
香蕉觅云应助科研通管家采纳,获得10
19秒前
丘比特应助科研通管家采纳,获得10
19秒前
华仔应助科研通管家采纳,获得10
19秒前
思源应助科研通管家采纳,获得10
19秒前
李爱国应助科研通管家采纳,获得10
19秒前
19秒前
彭于晏应助科研通管家采纳,获得10
19秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Römisch-Germanische Forschungen 1000
APA handbook of comparative psychology: Basic concepts, methods, neural substrate, and behavior 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
The fast track to determining transfer functions of linear circuits: The student guide 500
Electric machines: theory, operating applications, and controls 500
The Analytical and Numerical Solution of Electric and Magnetic Fields 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7604097
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9179909
关于积分的说明 19660561
捐赠科研通 7179276
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3269289
关于科研通互助平台的介绍 2433351
邀请新用户注册赠送积分活动 2263331