平成25年度

樋門開閉装置の潤滑油の色相解析診断について（独）土木研究所（独）土木研究所（独）土木研究所

寒地土木研究所
寒地土木研究所
寒地土木研究所

寒地機械技術チーム ○田中 隆夫
寒地機械技術チーム
片野 浩司
寒地機械技術チーム
山口 和哉

河川用機械設備は、その多くが設置後30年から40年を迎え、老朽化の進行に伴う信頼性の低下、それを回復するための維持管理費用の増加が懸念されており、設備の延命化や信頼性を確保しつつ効率的で効果的な維持管理が求められている。本稿では、簡易で的確な劣化診断手法と維持管理手法の検討を行うため、潤滑油をトライボロジー分析に頼らないで色相解析により簡易に診断できる手法を検討したので報告する。
キーワード：健全度、長寿命化、維持・管理

採油箇所１(ﾒｲﾝｷﾞｱﾎﾞｯｸｽ)

1. はじめに
河川用機械設備は洪水被害防止や利水取水制御のために設置されており、重要な社会基盤施設である。しかし、その多くが設置後 30 年から 40 年を迎え、老朽化に伴う信頼性の低下、維持管理費用の増加が懸念されており、設備の延命化や信頼性を確保しつつ効率的で効果的な維持管理が求められている。
本稿では、積雪寒冷地の河川用機械設備のうち設置台数が多い樋門設備の開閉装置について、潤滑油分析による傾向管理の可能性及び潤滑油の色相解析による簡易診断手法について検討を行ったので報告する。

採油箇所２（可逆装置）

採油箇所３(ｽﾀﾝﾄﾞﾎﾞｯｸｽ)

図- 1 樋門開閉装置及び採油箇所

2. 樋門設備の維持管理
河川用樋門設備は、通常時は待機状態の非常用設備であるが、出水時には確実な開閉操作が求められる。
河川用樋門設備の内、樋門開閉装置は、開閉操作に致命的な影響を与える機器であるが、詳細な劣化判断は難しく、「河川用ゲート設備点検・整備・更新検討 マニ
ュアル（案）」1)において、点検方法は、振動、異常音、油量等を目視、触診、聴覚等によることとされている。
図- 2 採油した潤滑油（検体）の例
そこで、樋門開閉装置が主にギヤ、軸受（ベアリング）で構成されており、潤滑油を使用していることから、設備劣化診断手法として潤滑油診断技術に着目した。潤滑3. 樋門開閉装置の潤滑油診断
油診断技術は、常用設備である電力設備、下水道設備において既に実用事例があるが、非常用設備である河川用(1) 潤滑油の採油箇所及び採油方法
機械設備では事例がない。
樋門開閉装置は、設置箇所により種々の型式があるが潤滑油中の摩耗粒子等を分析することでギヤ、軸受代表的なものを図-１に示す。採油箇所は、メインギヤ（ベアリング）の摩耗状況を定量的に把握し、樋門開閉ボックス、可逆装置及びスタンドボックスの３箇所とし装置の潤滑油を利用した設備劣化診断手法を確立するこた。とにより、適切な時期での維持管理、設備の延命化及び採油方法は給油口より真空引き吸引ポンプによる採油維持管理費用の低減が可能となる。とし、概ね油槽の中層部から採油した。採油量は、各箇
Takao Tanaka, Koji Katano, Kazuya Yamaguchi

採油70樋門 154検体
汚染度分析【154検体】
・計数汚染度→汚染粒子数を大きさ別に区分

計数汚染度及び水分分析の結果から50検体を抽出
磨耗分析【50検体】
・フェログラフィー→ 粒子の大きさを観察し、磨耗過酷度を判定
・金属成分（ＳＯＡＰ法） → 油中の元素と濃度から磨耗の箇所、程度を判別

スタンドボックス

可逆装置

40
検 体 数

採油性状分析（劣化）【154検体】
・動粘度 ・全酸価・水分・ＩＲ

メインギヤボックス

504030242015100

図- 3 分析項目と分析検体数（平成 23 年度）

0 1 00 2 0780991112001

4 51011111271212＜

計数汚染度（ＮＡＳ等級）

所500ml程度とし、潤滑油が油槽内部で均一な状態になるように樋門の開閉操作を十分に行ってから採油を行った。採油した潤滑油（検体）の例を図-２に示す。

図- 4 計数汚染度（NAS 等級）と採油箇所別検体数
メインギヤボックス

スタンドボックス可逆装置

5040

検 体 数

(2) 調査対象河川及び潤滑油の分析項目と検体数30
国土交通省北海道開発局が管理する河川用樋門設備は全道で約1,700基設置されている。平成23年度の調査に2017おいては、気候区分、河川流域、供用年数、設置方位等
131012を考慮して、全道10河川、70樋門を選定し、154検体の833 744 40 00 0 0
1 0 00
潤滑油分析を行った（図-３）。
131415161718
計数汚染度（仮ＮＡＳ等級）
計数汚染度及び水分分析の結果から50検体を抽出し、
図- 5 仮 NAS 等級と採油箇所別検体数
摩耗分析を行った。平成24年度は、比較検証を行うため、平成23年度に潤滑状態（摩耗過酷度指数）が「厳しい」と評価された樋門開閉装置を中心に22樋門52検体を選定(4) 計数汚染度分（NAS等級）し、同分析項目による追跡調査を実施した。
平成23年度の計数汚染度の分析結果から76検体（約49％）で計数汚染度の上限値となるNAS12等級を超過す(3) 潤滑油の性状分析
る結果となり、汚染比率が高いことを確認した。計数汚
性状分析の分析結果は次のとおりである。
染度（NAS 等級）と採油箇所別検体数を図-４に示す。
a) 粘度
次に、NAS12 等級以上の検体について、汚染度を詳細
粘度は、平成23年度に対し粘度が上昇した検体が29％、 に評価できるように NAS 等級を拡張した等級（以下「仮減少した検体が 67％となった。
NAS 等級」という）を新たに定義し、NAS12 等級以上のb) 水分潤滑油を仮 NAS13～21 等級に細分化した。NAS 等級は１
水分は、平成 23 年度に対し水分値が上昇した検体が等級上がるごとに、各サイズレンジの粒子数が２倍とな37％、減少した検体が 61％となった。また、平成 24 年
るため、同じ法則に則り仮 NAS 等級を定めた。NAS 等級度に基準値（500ppm）を超過した検体は３検体であった。 表を表-１、仮 NAS 等級表を表-２に示す。
これらの３検体は平成 23 年度分析時においても、管理仮 NAS 等級を用いて再分類を行った結果を図-５に示
基準値を超えていた検体であり、継続的な水分の混入がす。
考えられる。
なお、計数汚染度の比較検証にあたっては、平成 23c) 酸価
年度の採油後に、採油した潤滑油と同容量の新油を更油
酸価は、平成 23 年度に対し酸価が上昇した検体が１（500ml の補充）することによって、摩耗粉の濃度が希検体、減少した検体が 96％となった。また、平成 24 年釈されたため、平成 24 年度のデータを次の更油率によ
度に基準値（0.3mgKOH/g 以上）を超過した検体は３検体り補正を行った６）。
であった。
性状分析から粘度、水分、酸価については、経年変化
更油率 ＝１－(補給量)／(開閉装置の標準油量)が見られなく概ね良好な結果となった。しかし、平成23年度の採油時に部分更油された影響から性状回復したこ
検体別計数汚染度（NAS 等級及び仮 NAS 等級）比較をとが考えられるため、今回の検証結果からは、正確な劣図-６に示すが、概ね各等級が上昇する傾向が確認でき化傾向の判断は難しいものと考える。
た。
平成 23 年度と比較して NAS 等級が上昇した検体が60％、低下した検体が 15％、変わらなかった検体がTakao Tanaka, Koji Katano, Kazuya Yamaguchi

表- 1 NAS 等級表

50-100μ m

100μ m超

01250
44820

50-100μ m

616,000
2,85050690

732,000
5,700
1,012
180

100μ m超1632

5-15μ m
15-25μ m
25-50μ m

50089163121,000178
32618964,000 128,000
11,400 22,800
2,0254,050
360
720
643
2,000
356
63
112
10256,000
45,600
8,100
1,410

128

256

44,000
712
126
2245
8,000
1,425
253
458

20

11
12
512,000 1,024,000
91,200 182,400
16,20032,400
2,880
5,760
512

H23検体数 H24検体数
摩耗状態
68良好（Is≦10 3）2019
やや厳しい（10 3＜Ｉs≦10 5）43
厳しい（10 5＜Is）

8

15100μ m超5-15μ m
15-25μ m
25-50μ m
50-100μ m

100μ m超14
4,096,000
729,600
129,600
23,0404,096

158,192,000
1,459,200
259,200
46,0808,192

131,072

H23 NAS・仮NAS等級

３(103)
２(102)

101１(10 )1253021710

1033厳しい（H23)

厳しい（H24)

7良好（H24）

やや厳しい(H23) やや厳しい(H24)

摩 耗 状 態

1,024

図- 7 摩耗状態別検体数比較
16
16,384,000
2,918,400
518,400
92,16016,38417
32,768,000
5,836,800
1,036,800
184,320
32,768（ ppm ）

262,144

H24 Ｆｅ平均値

52.9
48.7

50.0
40.0
29.4

30.0

27.5

20.0

14.2
10.0

7.00.0
良好

やや厳しい

厳しい

摩耗状態

524,288

H24 NAS・仮NAS等級

H23 Ｆｅ平均値

60.0

1819
20
21
65,536,000 131,072,000 262,144,000 524,288,000
11,673,600 23,347,200 46,694,400 93,388,800
2,073,600
4,147,200
8,294,400 16,588,800
368,640
737,280
1,474,560
2,949,120
65,536４(104)

12良好（H23）

金属濃度50-100μ m

132,048,000
364,800
64,80011,5202,048７(107)

６(106)

表- 2 仮 NAS 等級表
5-15μ m
15-25μ m
25-50μ m

摩耗過酷度指数５(105)

検 体 数

5-15μ m
15-25μ m
25-50μ m

00
125
224
1025

図- 8 摩耗状態と金属濃度平均値（Fe 値）（ ppm ）

2240.02135.0

H23 Ｃｕ平均値

H24 Ｃｕ平均値

33.4

35.1

2030.01925.017

金属濃度

ＮＡＳ・仮ＮＡＳ等級

1816
151420.015.010.013125.011106.74.23.43.30.0良好

9123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051528調 査 検 体

やや厳しい

厳しい摩耗状態

図- 9 摩耗状態と金属濃度平均値（Cu 値）

図- 6 検体別計数汚染度（NAS・仮 NAS 等級）比較低下した検体が 30％、変わらなかった検体が 30％となり、特段の傾向は確認できなかった（図-７）。
b) 金属成分（SOAP法）分析
金属成分分析（SOAP 法）は、イオン化分析（粒子サイズが小さい場合）と固形分分析（粒子サイズが大きい場合）があり、今回はイオン化分析数値と固形分分析数値を合計した数値である金属濃度を用いて解析を行った。
(6) 摩耗粒子分析と金属分析
金属濃度により潤滑油中に分散している金属元素の濃度
摩耗粒子分析及び金属分析は、前年度にデータがあるを定量的に測定することができる。
18 樋門 30 検体について実施した。比較検証にあたって金属濃度（Fe 値）は、平成 23 年度にフェログラフィは、前述した更油率による補正を行った。
ーで摩耗状態（摩耗過酷度数）が「良好」と評価されたa) フェログラフィー分析
検体については、金属濃度（Fe 値）平均値が上昇する
フェログラフィー分析の結果、摩耗状態（摩耗過酷度結果となった。また、「やや厳しい」及び「厳しい」と指数）が「良好」と判断された検体は 30 検体中８検体、 評価された検体については、金属濃度（Fe 値）が減小「やや厳しい」と評価された検体は 19 検体、「厳しい」 する結果となった（図-８）。と評価された検体は３検体となった。また、平成 23 年
金属濃度（Cu 値）については、平成 23 年度に摩耗過度と比較して摩耗過酷度指数が上昇した検体が 40％、酷度数が「良好」、「やや厳しい」、「厳しい」と評価25％となった。また、等級が変わらなかった検体についても、計測粒子の増減で比較すると、69％が上昇、31％が低下していた。
このことから計数汚染度について、劣化傾向の判断要素となり得るものと考える。

Takao Tanaka, Koji Katano, Kazuya Yamaguchi

検体数

SOAP（Cu値）

ASTM色 最大1425.018.820.06.65.21010.0

3.55.10.10.8

12級

13級

ASTM色 平均1219.115.05.0

ASTM色 最小

1627.5検体数

金属濃度（Fe値）、金属濃度（Cu値）

30.0865.87.041.05.04.02.52.61.8

3.94.03.02.92.11.820.014級
15級
計数汚染度（NAS・仮NAS等級）

16級

012級

13級

14級

15級

87.5
76.5
65.554.5
43.5
32.521.5
10.50

ASTM色

SOAP（Fe値）（ ppm ）

16級

計数汚染度（NAS・仮NAS等級）

図-10 摩耗状態と金属濃度平均値（Cu 値）

図-12 計数汚染度（NAS・仮 NAS 等級）と ASTM 色測定値１

ASTM色図-11 ASTM 色の色見本（参考）

87.5
76.5
65.55
4.5
43.5
32.5
21.5
10.50

された検体ともに金属濃度（Cu値）が増加している結果となった（図-９）。
金属濃度（Cu値）の増加は、一般的に転がり軸受（ベアリング）の摩耗が進行している可能性がある。今後、転動体の保持器の摩耗が進行することで転動体とのギャ
11121314151617
計数汚染度（NAS・仮NAS等級）
ップが大きくなるとともに振動が増大し、さらに摩耗の図-13 計数汚染度（NAS・仮 NAS 等級）と ASTM 色測定値２進行につながることが懸念される。
c) 摩耗分析と計数汚染度の関係
潤滑油の計数汚染度分析により、NAS12等級以上の検ション、混油や劣化などによって変化する。
体が全体（154検体）の49％となり、汚染比率が高いこ
樋門開閉装置の点検現場において、簡易に計数汚染度とが明らかになった。
を判別するため、計数汚染度とASTM色の関連を検証しそこで、計数汚染度の高い50検体について、NAS12等ASTM色による判断が可能か検討した。
級以上の潤滑油を仮NAS13～21等級に細分化した上で摩試験機は、日本電色工業(株)製の簡易型石油製品色試耗分析を実施した。なお、対象検体は水分による錆の発験機（OIL1）を用いた。ASTM色は、石油製品の色を、淡生が金属濃度（Fe値）へ影響を与える可能性があること
い色の0.5から濃い色の8.0に数値化し分類したものであから、水分値が基準値を大幅に上回っていた６検体を除る。図-11に色見本を示す。樋門開閉装置に使用していき、44検体とした。
る潤滑油は、ギヤ油で粘度はVG22、VG32がほとんどであその結果、摩耗過酷度指数及び金属濃度（Fe値、Cu値） る。新油時のASTM色は0.5である。
は、NAS、仮NAS等級の上昇に伴い上昇し、特に仮NAS15等級以上において大幅な上昇を確認した（図-10）。
(2) 測定結果
潤滑油の汚染度の悪化は、ギヤやギヤボックスに使用試料油は、摩耗分析と計数汚染度の検証で用いた、44されるベアリング（Fe）、又はベアリング保持器（Cu）検体とした。の摩耗状態へ影響を及ぼす。特に仮NAS15等級を境にFe
図-12に計数汚染度とASTM色測定値の結果を示す。仮値、Cu値が大幅に上昇していることから油中に混入した
NAS13等級～15等級において、ASTM色測定値の平均値は、異物が一定の数量を超えた際には、機器の摩耗促進への2.6、2.9、3.9となり計数汚染度の上昇とともにASTM色大きな影響があると考える。
が濃くなる結果となった。しかし、同一等級内での測定値にばらつきが見られる（図-13）。
4. 潤滑油の色と計数汚染度
図-14に金属濃度（Fe値）とASTM色測定値との関係を(1) 潤滑油の色（ASTM色）示す。金属濃度（Fe値）の上昇とともにASTM色が濃くな潤滑油は基油に酸化防止剤や摩耗防止剤などの各種添るという傾向は把握できたものの、ここでも測定値にば加剤が配合され作られている。潤滑油の色は鉱油、合成らつきがみられたため、金属濃度（Fe値）とASTM色の明油といった基油の種類や添加剤の種類によって製品ごと確な関係は確認できなかった。に異なるものとなる。一般的には無色、黄色、褐色といそのためASTM色を用いて、簡易に計数汚染度の判別をった色合いとなり、その色はASTM色試験方法（JIS行うことは難しいことがわかった。
K2580）により判定される。潤滑油の色はコンタミネー
Takao Tanaka, Koji Katano, Kazuya Yamaguchi

MCD

450400603004025030200150201005005.010.0

15.020.0

25.030.035.0

40.0

45.0

50.055.060.0091011

金属濃度（Fe）［ppm］

NAS11NAS12

仮NAS13

仮NAS14121314151617計数汚染度（NAS・仮NAS等級）

図-14 金属濃度（Fe 値）と ASTM 色測定値
NAS10⊿ＥＲＧＢ 平均値

350

50100.0

仮NAS15

図-16 計数汚染度（NAS・仮 NAS 等級）とメンブランパッチの各色パラメータ測定値２（平均値）

仮NAS16100ＭＣＤ9080100709060805070ＭＣＤ（最大色差）

ＭＣＤ（最大色差）

ΔERGB

70ＭＣＤ（最大色差） 平均値

ASTM色87.576.565.554.543.532.521.5
10.50403020100050100150200250300

350400450⊿ＥＲＧＢ6050403020100

図-15 計数汚染度（NAS・仮 NAS 等級）とメンブランパッチの各色パラメータ測定値１0.0

10.0

20.0

30.0

40.0

50.0

60.070.0

金属濃度（Ｆｅ＋Ｃｕ）【ppm】

図-17 MCD（最大色差）と金属濃度（Fe＋Cu 値）の関係

5. メンブランパッチの色と計数汚染度)()⊿＝ √(()(1) 潤滑油をろ過したメンブランパッチの色
潤滑油は摩耗や摩擦の低減、発熱の抑制、腐食の防止、動力の伝達など様々な役割を担っている。潤滑油は使用(2) 色相判別装置と測定方法
時間や使用環境によって劣化し、機械の運転状態に影響潤滑油をメンブランフィルタにろ過する装置として、を与える。機械の故障を招く潤滑油の劣化要因は大きく(株)クリーンテック製のコンタミチェッカーを用いた。
２つに大別され、油の酸化劣化による内的要因と金属摩フィルタベース部に孔径0.8μmのメンブランフィルタ
耗粉やゴミなどの異物による外的要因である。
をセットし、試料油５mlを注入後、真空ポンプにより吸本田ら9)は、新しい油中汚染物の判定法としてセルロ引しろ過する。その後、石油エーテルにてメンブランフース・アセテートの白色フィルタ（メンブランフィルタ） ィルタの油分を除去し乾燥させる。作成したメンブランを用いて、そのフィルタ上に捕集された汚染物を色で判フィルタを色相判別装置で測定できるようにパッチ化別する手法を提案するとともに、色相判別装置（メンブランパッチ）し各色パラメータの測定を行う。
（Colorimetric patch Analyzer）を開発した。
本手法は、潤滑油をろ過したメンブランフィルタ（メ(3) 測定結果ンブランパッチ）に白色光を投射し反射光と透過光を用
試料油は、平成24年度に採油した49検体とした。最大
いて、RGB値、最大色差（MCD）、⊿ERGBの各色パラメータ色差（MCD）により劣化要因の識別がなされ、酸化劣化を測定する。
による場合は茶系色、固形粒子による場合は灰系色にな
RGB値は、各々256階調で表され、白で（255,255,255）、 る。一方、⊿ERGBは汚染度を定量的に判定でき、固形粒黒で（0,0,0）となる。最大色差はRGB値の２色間の最大子の増加に応じて増加する。
差を表しており、この値が小さいほど灰系色の色合いが図-15、16に計数汚染度と最大色差（MCD）、⊿ERGB測定強くなることを意味し、汚染要因（固形物）を判定する。 値の結果を示す。最大色差（MCD）は、NAS、仮NAS等級
また、⊿ERGBは任意のメンブランパッチから白までの距の上昇に伴い減少していき、⊿ERGBは上昇していく傾向離であり、次式で表される。この値が大きいほど濃色化を確認した。図-17に金属濃度（Fe+Cu値）と最大色差していることを意味し、汚染程度を判定することができ（MCD）との関係を示す。金属濃度（Fe+Cu値）が15ppmる。
以上の場合、最大色差（MCD）が30以下となり金属濃度
Takao Tanaka, Koji Katano, Kazuya Yamaguchi

（Fe+Cu値）の上昇とともに減少することを確認した。
表-３に計数汚染度別のメンブランパッチ画像とメンブランパッチの各色測定値の一例を示す。
計数汚染度及び金属濃度（Fe+Cu値）の上昇にともな
い最大色差（MCD）は減少、⊿ERGB値は上昇する傾向が確認できた。メンブランパッチの各色パラメータ測定により、樋門開閉装置に使用される潤滑油の交換時期の適正な判断ができるようにデータを蓄積し判定精度を高めていく必要がある。

6. まとめ表- 3 メンブランパッチの画像と色測定値
NAS・
仮NAS
等級

パッチ画像

ＲＧＢＭＣＤ⊿Ｅ RGB1024322917865821125525321738381218116312457176

樋門開閉装置が主にギヤ、軸受（ベアリング）で構成
1319016812367171
されており、潤滑油を使用していることから、設備劣化診断手法として潤滑油診断技術に着目した。
計数汚染度の分析結果から154検体中、76検体で計数14116996848280
汚染度の上限値となるNAS12等級を超過し、汚染比率が高いことを確認した。NAS12等級以上の検体を詳細に評価するため、NAS等級を拡張した等級（仮NAS等級）を新
15112997636277
たに定義し、NAS12等級以上の潤滑油を仮NAS13～21等級に細分化の上、計数汚染度と金属濃度との関係を確認した。
1627221413405
その結果、金属濃度（Fe値、Cu値）は、等級の上昇に
注 画像は明るさが同一ではなく、見た目とは違いがある。
伴い上昇し、特に仮NAS15等級以上において大幅な上昇を確認した。
このことから、計数汚染度と金属濃度は、劣化傾向の把握（傾向管理）の要素となり得ることがわかった。
参考文献
1) 国土交通省 総合政策局 建設施工企画課 河川局 治水
樋門の点検現場で簡易に計数汚染度を判別する方法と課：河川用ゲート設備点検・整備・更新検討マニュアル
してASTM色及びメンブランパッチの色を用いた判断が可（案），H20.3
能か検証した。ASTM色については、計数汚染度、金属濃度（Fe値）とも全体的な傾向としては把握できたものの、 2) 小岩祐太，佐藤大輔，蝦名健二：樋門開閉装置の効率的な維持管理手法に関する検討，第54回（平成22年度）北海道開その関連は確認できなかった。そのため、メンブランパ
発局技術研究発表会（発表論文集）,2011
ッチの色による色相解析を実施した。最大色差（MCD）
3) (社)日本トライボロジー学会：メンテナンストライボロジの値から汚染要因（固形物）、色相距離（⊿ERGB値）のー，2006.11
上昇度合いから汚染程度を判定することができ、これら
4) (財)下水道新技術推進機構：トライボロジーを活用した設の数値から計数汚染度を判別することが可能になると考備診断に関する技術マニュアル（潤滑診断による状態監視保える。
全），2009.12
今後は、樋門開閉装置の潤滑油を利用した設備劣化診
5) ドリュー・トロイヤー、ジムフィッチ、西本隆直（訳）：
断手法を確立するため、ギヤ、軸受（ベアリング）の劣オイル分析の基礎（日本語翻訳版），2008.10化状態と計数汚染度、金属濃度及びメンブランパッチの
6) ジムフィッチ：油中元素の発生源（日本語翻訳版），色との相関関係の調査を継続して行い、計数汚染度を点
2011.2
検現場で簡易に計測できる手法について引き続き検討を
7) 本田知己：潤滑油の劣化診断・検査技術，精密工学会行う。
誌,75,3(2009)

謝辞：本研究の実施に際し、資料等の提供、現地調査に関する調整等にご協力いただいた、事業振興部機械課、北海道開発局建設部河川工事課、河川管理課及び調査対
象樋門を管轄されている各開発建設部の関係各位、メンブランパッチの測定にあたり多大なご指導を賜った福井大学本田准教授らに対し謝意を表します。

Takao Tanaka, Koji Katano, Kazuya Yamaguchi8) 本田知己，田中清隆，岩井義郎，佐々木徹：メンブランパ
ッチの色によるタービン油の酸化劣化診断法の開発，第10回
評価・診断に関するシンポジウム，20129) 本田知己，佐々木徹：オンサイト型潤滑油劣化診断装置（Colorimetric patch Analyzer）,月刊潤滑経済,580,10(2013)