Influencia del potencial químico en el tratamiento de borurización en caja

Ángel J. Morales Robles, Martín Ortiz Domínguez, Edgar Cardoso Legorreta, Arturo Cruz Avilés
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Abstract

En este trabajo se estudió la influencia del potencial químico de boro en el crecimiento de la capa de boruro de hierro Fe2B durante el tratamiento termoquímico de borurización en caja, para esto se aplicó el tratamiento en muestras de acero ASTM A36 empleando un agente borurante comercial el cual se reutilizo en tres ciclos reduciendo su potencial; de igual forma se varió tiempo y la temperatura de tratamiento. Se estudió la cinética del proceso a partir de los resultados experimentales mediante un modelo de difusión y un modelo estadístico. Los parámetros del modelo de difusión revelaron que la energía de activación no se vio afectada por la disminución del potencial químico y se determinó un valor promedio Q=158.62 kJ·mol-1 similar a los datos de la literatura para este acero; por otro lado, el tiempo de incubación t0 y el coeficiente pre-exponencial D0 si se vieron afectados. Se planteó un diseño de experimento factorial 4x4x3 y se realizó un análisis estadístico ANOVA y un ajuste a un modelo de regresión general; los resultados revelaron que las variables ciclo, temperatura y tiempo tuvieron una contribución en el espesor de la capa Fe2B del 39 %, 25.79 %, y 19.05 % respectivamente. Ambas metodologías contribuyen al control del proceso ya que permiten simular el espesor de la capa en función de sus variables, dichos modelos se pueden optimizar empleando herramientas como los diagramas de contorno y los resultados del análisis estadístico, y con esto lograr una reducción en el consumo energético y los consumibles del proceso.
化学势对箱式硼化处理的影响
在这项工作中,研究了箱式硼化热化学处理过程中硼化学势对 Fe2B 硼化铁层生长的影响。 为此,对 ASTM A36 钢样进行了处理,使用了一种商用硼化剂,该硼化剂被重复使用了三次,降低了其化学势;处理时间和温度也发生了变化。根据实验结果,使用扩散模型和统计模型对处理过程的动力学进行了研究。扩散模型的参数显示,活化能不受化学势下降的影响,测定的平均值 Q=158.62 kJ-mol-1,与该钢的文献数据相似;另一方面,孵化时间 t0 和预指数系数 D0 受影响。提出了一个 4x4x3 的因子实验设计,并进行了方差分析和一般回归模型拟合;结果显示,周期、温度和时间变量对 Fe2B 层厚度的影响分别为 39%、25.79% 和 19.05%。这两种方法通过模拟层厚度与变量之间的函数关系,有助于工艺控制。此类模型可利用等高线图和统计分析结果等工具进行优化,从而降低能耗和工艺耗材。
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