高效清潔度分析的關鍵因素
本文概述了影響汽車和電子制造業的高效清潔度分析過程的關鍵因素。在汽車和電子行業，零部件上細小的污染顆粒物也可能影響產品的性能，導致產品出現故障，或使用壽命縮短。對于汽車來說，過濾系統很容易受到影響。對于電子產品來說，印刷電路板（pcb）或連接器上的污染可能會導致短路。因此，清潔度在現代制造業的質量控制中占有核心地位，特別是使用由不同供應商生產的部件時，更要重點關注清潔情況。車輛或設備的關鍵部件如果受到污染，整個系統就可能發生故障。因此，高效清潔度分析過程必須始于供應商這一環。本文將討論以下幾點：
高效清潔度分析的核心因素
整體分析工作流程的優化
介紹
對于汽車和電子行業的許多產品而言，在生產和裝配的各個階段中，零部件上都不能有灰塵或雜質顆粒。顆粒物污染可能會引發部件缺陷，進而降低其性能和使用壽命。因此，這兩個行業在制造組件和產品時，常常會花費大量的時間和成本來追蹤顆粒物并去除它們。不過，如果維持技術清潔度的方法效率不高，則會增加生產成本。在汽車行業中，燃料噴射系統、燃料過濾系統、潤滑油和尿素（選擇性催化減少排放）的過濾系統、泵、發動機和變速箱控制單元、混合動力驅動部件和其他微機械部件中的殘留污染會嚴重影響產品的可靠性和使用壽命[1,2]。在電子行業中，細小的顆粒物可能會導致高功率密度的元件發生故障，因此元件的清潔度非常重要。印刷電路板（pcb）等元件經常有亞微米級的間隙和納米級的特征。例如，導電顆粒可以通過在兩個觸點之間形成直接的傳導路徑，或者通過縮短兩點之間的距離增加電介質擊穿的概率，從而導致pcb短路[3,4]。電動汽車（e-mobility）[5]同時具有機械和電子部件，因此產品需要同時滿足這兩個行業的技術清潔度要求。本文介紹了影響高效清潔度分析的核心因素，以及優化整個工作流程的方法。
高效清潔度分析的規范為了高效、經濟地開展清潔度分析，所有參與生產的各方（通常是零部件供應商和產品制造商）都必須根據產品的要求，預先就產品規格達成一致。各方必須明確標準要求，比如有可能造成損害的顆粒特性，要遵循哪些標準和規范，以及記錄結果的最佳方式等[2]。自動化進行顆粒分析有助于實現高效的清潔過程。光學顯微鏡是一種被廣泛應用的標準方法，可以快速自動分析提取的顆粒，確定它們的數量、大小和其他具體屬性[2,6,7]。通過其他技術（如粒子計數或掃描電子顯微鏡）獲得的結果不能與光學顯微鏡的結果相較，因為兩者采用的是不同的檢測方法[6,7]。
哪些測量參數是最有用的？根據顆粒的尺寸（長、寬、高）和材料特性，可以將其分為多種類別。一般來說，由碳化物、金屬或陶瓷組成的顆粒都質地堅硬，可以研磨，比如剛玉（氧化鋁）就屬于這類材料；而由塑料和其他有機材料組成的顆粒則質地柔軟，研磨性欠佳。金屬和半導體陶瓷顆粒還具有導電性，因此，它們損壞電子元件的可能性很大。就元件造成損害的風險而言，對于汽車工業來說，較高的硬質顆粒（如碳化物、金屬、陶瓷等）比長而軟的塑料纖維更容易造成損害，因為它們的研磨性和磨蝕性更高。對于電子工業來說，金屬顆粒的導電性最高，尺寸超過200μm的顆粒[3]最容易導致電路板短路。
圖2：通過聚焦在a）較低的過濾器背景和b）顆粒的頂部，用光學顯微鏡測量顆粒的高度。
圖3：利用光學顯微鏡測量彎曲纖維的寬度或長度。使用可以在光纖內部施加的最大圓形直徑（13μm），現實地評估對其造成損害的風險。在這種情況下，最小費雷特直徑（費雷特徑min = 180 µm）不適用，因為它大大高估了損壞的可能性。
圖4：根據清潔度分析中獲得的libs光譜判斷，顆粒由以下部分組成：a）主要成分是鋁（al）和b）鋼（主要是鐵）
國際和區域清潔度標準制造商和用戶可以利用標準化方法和手段獲得可靠、可重復、可比較的清潔度結果。汽車行業的主流標準是vda 19.1[6]和iso 16232[7]，它們給出了定義和常用參數的范圍，如：用于清潔度分析的顆粒等級的大小和成分，顆粒識別的閾值，圖像設置等。vda 19.1標準提到，除光學顯微鏡外，其他方法如sem、能量色散譜（eds）和激光誘導擊穿光譜（libs）也能可靠、有效地識別顆粒污染的來源[6,8]。libs可用于在空氣中用光學顯微鏡直接分析樣品，無需額外花時間制備樣品，也不需要將樣品運送到另一臺儀器上進行分析[6,8]。因此，與sem/eds相比，libs可以更快地確定顆粒成分，從而更有效地找出污染源[8]。在電子行業，清潔度的通用參考標準是zvei發布的一份指南（zvei=德國電氣和電子制造商協會），名為“電氣工程的技術清潔度”[4]。
理想的清潔度分析工作流程汽車零部件的清潔工作流程包括5個主要步驟[6,7]：
1.清洗/水洗部件；
2.通過過濾清潔液來提取顆粒；
3.分析過濾器上的顆粒；
4.記錄顆粒的尺寸和其他特征；
評估造成損害的潛在風險并確定污染源。
圖5：汽車零部件的清潔度分析工作流程。
徠卡顯微系統和pall公司簽訂了合作協議，致力于幫助終端用戶創建一套理想的整體清潔工作流程[9]。用戶可以同時與徠卡公司的顆粒分析專家和pall公司的顆粒提取專家互動，以優化他們的樣品制備和清潔過程。部分敏感的電子元件只能在無塵室中生產和清洗，才能避免空氣污染，達到可接受的技術潔凈度水平[3]。而對污染不太敏感的元件，則可以等生產結束后再行清潔[3]。向元件噴灑液體，或用溶液清洗元件，可去除元件表面殘留的顆粒。然后對液體或溶液進行過濾，將過濾器烘干，再對過濾器上的顆粒進行分析。電子元件的清潔工作流程與汽車零部件非常相似，也是5個主要步驟[3,4]：
1.向元件噴灑液體，或用溶液清洗元件；
2.通過過濾噴灑的液體或清洗液來提取顆粒；
3.分析過濾器上的顆粒；
4.記錄顆粒的尺寸和其他特征；
5.評估引發問題的潛在風險。
總結汽車和電子業零部件上的顆粒污染物會產生負面影響，可能會降低產品性能或引發早期故障。對于汽車，發動機部件或過濾系統是重災區。對于電子產品來說，印刷電路板（pcb）上的污染物會導致短路。在過去的幾年里，市場對電動汽車（e-mobility）的需求一直在增長。制造電動汽車需要滿足兩個行業的清潔標準。顯然，技術清潔對于現代制造工藝的質量控制非常重要。如果生產中需使用多個供應商提供的零部件，那么經濟高效的清潔過程必須始于供應商這一環。本文闡明了優化清潔度分析和整體工作流程的核心因素。
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端面熱電阻結構組成
二手碳酸飲料生產設備價格
實驗室污水處理器
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高效清潔度分析的關鍵因素
白色無紡土工布功能
瓶口分配器具有的化學耐受性能
纖維轉盤過濾器與常規濾池相比有哪些優勢呢
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了解一下農業四情監測站的工作內容吧
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淺談天車銅電車線規格部件及技術參數
高精度稱重傳感器的精度如何選擇?
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離心機應該如何控制震動？
高效清潔度分析的核心因素
整體分析工作流程的優化
介紹
對于汽車和電子行業的許多產品而言，在生產和裝配的各個階段中，零部件上都不能有灰塵或雜質顆粒。顆粒物污染可能會引發部件缺陷，進而降低其性能和使用壽命。因此，這兩個行業在制造組件和產品時，常常會花費大量的時間和成本來追蹤顆粒物并去除它們。不過，如果維持技術清潔度的方法效率不高，則會增加生產成本。在汽車行業中，燃料噴射系統、燃料過濾系統、潤滑油和尿素（選擇性催化減少排放）的過濾系統、泵、發動機和變速箱控制單元、混合動力驅動部件和其他微機械部件中的殘留污染會嚴重影響產品的可靠性和使用壽命[1,2]。在電子行業中，細小的顆粒物可能會導致高功率密度的元件發生故障，因此元件的清潔度非常重要。印刷電路板（pcb）等元件經常有亞微米級的間隙和納米級的特征。例如，導電顆粒可以通過在兩個觸點之間形成直接的傳導路徑，或者通過縮短兩點之間的距離增加電介質擊穿的概率，從而導致pcb短路[3,4]。電動汽車（e-mobility）[5]同時具有機械和電子部件，因此產品需要同時滿足這兩個行業的技術清潔度要求。本文介紹了影響高效清潔度分析的核心因素，以及優化整個工作流程的方法。
高效清潔度分析的規范為了高效、經濟地開展清潔度分析，所有參與生產的各方（通常是零部件供應商和產品制造商）都必須根據產品的要求，預先就產品規格達成一致。各方必須明確標準要求，比如有可能造成損害的顆粒特性，要遵循哪些標準和規范，以及記錄結果的最佳方式等[2]。自動化進行顆粒分析有助于實現高效的清潔過程。光學顯微鏡是一種被廣泛應用的標準方法，可以快速自動分析提取的顆粒，確定它們的數量、大小和其他具體屬性[2,6,7]。通過其他技術（如粒子計數或掃描電子顯微鏡）獲得的結果不能與光學顯微鏡的結果相較，因為兩者采用的是不同的檢測方法[6,7]。
哪些測量參數是最有用的？根據顆粒的尺寸（長、寬、高）和材料特性，可以將其分為多種類別。一般來說，由碳化物、金屬或陶瓷組成的顆粒都質地堅硬，可以研磨，比如剛玉（氧化鋁）就屬于這類材料；而由塑料和其他有機材料組成的顆粒則質地柔軟，研磨性欠佳。金屬和半導體陶瓷顆粒還具有導電性，因此，它們損壞電子元件的可能性很大。就元件造成損害的風險而言，對于汽車工業來說，較高的硬質顆粒（如碳化物、金屬、陶瓷等）比長而軟的塑料纖維更容易造成損害，因為它們的研磨性和磨蝕性更高。對于電子工業來說，金屬顆粒的導電性最高，尺寸超過200μm的顆粒[3]最容易導致電路板短路。
圖2：通過聚焦在a）較低的過濾器背景和b）顆粒的頂部，用光學顯微鏡測量顆粒的高度。
圖3：利用光學顯微鏡測量彎曲纖維的寬度或長度。使用可以在光纖內部施加的最大圓形直徑（13μm），現實地評估對其造成損害的風險。在這種情況下，最小費雷特直徑（費雷特徑min = 180 µm）不適用，因為它大大高估了損壞的可能性。
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1.向元件噴灑液體，或用溶液清洗元件；
2.通過過濾噴灑的液體或清洗液來提取顆粒；
3.分析過濾器上的顆粒；
4.記錄顆粒的尺寸和其他特征；
5.評估引發問題的潛在風險。
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