Impact of the technical condition of main pumps on fuel consumption in a hydraulic excavator

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

During the operation of hydraulic excavators, the technical condition of pumps deteriorates due to wear, leading to increased internal clearances, fluid leakage, a reduction in volumetric efficiency, and higher energy losses, ultimately resulting in excessive fuel consumption. The objective of this study was to determine the optimal service life of pumps, taking into account the growing fuel overconsumption during operation. The following tasks were addressed: developing a mathematical model for pump ownership costs, incorporating progressive fuel overconsumption; designing an algorithm and conducting computer simulations using Simulink-Matlab; and assessing the increase in fuel consumption. The study examines the impact of the technical condition of the main hydraulic pumps on fuel overconsumption using the Komatsu PC2000-8 hydraulic excavator as a case study. Based on the proposed pump operation cost model, which accounts for the increase in fuel consumption over time, dependencies between fuel overconsumption and pump wear were established. Computer modeling was performed in Simulink-Matlab and Excel based on the developed calculation methodology and software algorithm. Relationships between the excavator's fuel overconsumption and the technical condition of the pumps were identified. A mathematical model for pump ownership costs is presented, taking into account the progressive fuel overconsumption during operation, along with the resulting equation for determining the optimal service life of pumps to minimize total costs, including pump acquisition and fuel expenses. This expression considers the technical condition of the main pumps, their rate of deterioration, fuel costs, and pump replacement costs. A fuel overconsumption indicator was introduced, defined as the ratio of the difference between actual fuel consumption per 1 m3 of excavated material and fuel consumption at nominal efficiency of the main pumps (nominal fuel consumption) to the nominal fuel consumption. The application of this criterion, in conjunction with the proposed equation for determining the optimal pump service life, allows for a data-driven selection of the critical wear threshold for the main pumps, reducing total ownership and fuel costs by up to 17%, depending on economic and mining-engineering conditions.

About the authors

M. G. Rakhutin

University of Science and Technology MISIS

Email: rahutin.mg@misis.ru
ORCID iD: 0000-0001-5873-5550

V. H. Tran

Le Quy Don Technical University

Email: hieptv@lqdtu.edu.vn
ORCID iD: 0000-0003-0962-5835

A. E. Krivenko

University of Science and Technology MISIS

Email: Krivenko.ae@misis.ru
ORCID iD: 0000-0001-7198-4447

Q. Kh. Giang

Thanh Dong University

Email: khanhgq@thanhdong.edu.vn
ORCID iD: 0009-0006-8589-5609

References

  1. Chen Y., Zhang J., Xu B. et al. Multi-objective optimization of micron-scale surface textures for the cylinder/valve plate interface in axial piston pumps. Tribology International. 2019;138:316–329. https://doi.org/10.1016/j.triboint.2019.06.002
  2. Mnatsakanyan V. U., Surina N. V., Belyankina O. V., Sizova E. I. Assembly accuracy of power cylinders for powered roof supports in longwalls. Eurasian Mining. 2023;(1):50–54. https://doi.org/10.17580/em.2023.01.11
  3. Bergada J. M., Kumar S., Davies D. L, Watton J. A complete analysis of axial piston pump leakage and output flow ripples. Applied Mathematical Modelling. 2012;36(4):1731–1751. https://doi.org/10.1016/j.apm.2011.09.016
  4. Xia L., Quan L., Cao D. et al. Research on energy saving characteristics of large hydraulic excavator boom driven by dual hydraulic-gas energy storage cylinder. Journal of Mechanical Engineering. 2019;55(20):240–248. (In Chinese) https://doi.org/10.3901/JME.2019.20.240
  5. Yu Y., Do T. C., Yin B. et al. Improvement of energy saving for hybrid hydraulic excavator with novel powertrain. International Journal of Precision Engineering and Manufacturing-Green Technology. 2023;10:521–534. https://doi.org/10.1007/s40684-022-00437-9
  6. Lukashuk O. A., Komissarov A. P., Letnev K. Y. Increasing power efficiency of open-pit excavators. In: IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2020;709(2):022083. https://doi.org/10.1088/1757-899X/709/2/022083
  7. Zhuraev A. Study of the effect of hydraulic systems operation on the general performance of a hydraulic excavator. The American Journal of Engineering and Technology. 2021;3(10):36–42 https://doi.org/10.37547/tajet/Volume03Issue10-07
  8. Литвин О. И., Хорешок А. А., Дубинкин Д. М. и др. Анализ методик расчета производительности карьерных гидравлических экскаваторов. Горная промышленность. 2022;(5):112–120. https://doi.org/10.30686/1609-9192-2022-5-112-120
  9. Vukovic M., Leifeld R., Murrenhoff H. Reducing fuel consumption in hydraulic excavators – a comprehensive analysis. Energies. 2017;10(5):687. https://doi.org/10.3390/en10050687
  10. Бурый Г. Г., Потеряев И. К. Определение оптимальной силы и скорости копания грунта одноковшового гидравлического экскаватора с ковшом сферической формы. Устойчивое развитие горных территорий. 2022;14(2):321–329. https://doi.org/10.21177/1998-4502-2022-14-2-321-329
  11. Hidayat H., Aviva D., Muis A., Halik A. Failure analysis of excavator hydraulic pump. In: IOP Conference Series Materials Science and Engineering. 2022;1212(1):012052. https://doi.org/10.1088/1757-899X/1212/1/012052
  12. Овчинников Н. П. Оценка влияния твердой фазы шахтных вод на эффективность секционных насосов при разработке месторождений кимберлитовых руд. Горные науки и технологии. 2022;7(2):150-160. https://doi.org/10.17073/2500-0632-2022-2-150-160
  13. D'Andrea D., Epasto G., Bonanno A. et al. Failure analysis of anti-friction coating for cylinder blocks in axial piston pumps. Engineering Failure Analysis. 2019;104:126–138. https://doi.org/10.1016/j.engfailanal.2019.05.041
  14. Xu B., Hu M., Zhang J., Su Q. Characteristics of volumetric losses and efficiency of axial piston pump with respect to displacement conditions. Journal of Zhejiang University – Science A. 2016;17:186–201. https://doi.org/10.1631/jzus.A1500197
  15. Li R., Liu J., Ding X., Liu Q. Study on the influence of flow distribution structure of piston pump on the output of pulsation pump. Processes. 2022;10(6):1077. https://doi.org/10.3390/pr10061077
  16. Hong H., Zhao Ch., Zhang B. et al. Flow ripple reduction of axial-piston pump by structure optimizing of outlet triangular damping groove. Processes. 2020;8(12):1664. https://doi.org/10.3390/pr8121664
  17. Хорин В. Н. Объемный гидропривод забойного оборудования. 3-е изд., перераб. и доп. М.: Недра; 1980. 415 с.
  18. Сурина Н. В., Мнацаканян В. У. Система автоматизированного проектирования технологических процессов при ремонте горной техники. Горный журнал. 2019;(7):90–95. https://doi.org/10.17580/gzh.2019.07.08
  19. Рахутин М. Г. Методология обоснования предельных состояний элементов гидропривода горных машин. Горный информационно-аналитический бюллетень. 2011;(S1):508–519.
  20. Рахутин М. Г., Занг К. К., Кривенко А. Е., Чан В. Х. Оценка влияния температуры рабочей жидкости на потери мощности карьерного гидравлического экскаватора. Записки Горного института. 2023;261:374–383.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».