焼入れと沸騰

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Quenching and Boiling

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10:57 min
April 30, 2023

Overview

ソース: アレクサンダー S ラトナー、サンジャイ アディカリおよび Mahdi ナビル;機械・原子力工学、ペンシルバニアの州立大学、大学公園、PA 部

急速冷却が続く可能な暖房は、処理アプリケーションの多くの材料の重要な要素です。この熱処理用のプロシージャは、材質の硬度があり、切削工具や摩耗環境で表面に重要なを増やすことができます。急速な冷却段階焼入れをと呼ばれ、しばしば流体バース (頻繁に水またはオイル) の材料を浸すことによって実行されます。熱伝達を焼入れすることができます強制対流 – クーラントを介して材料を急速に移動するアクションを駆動する熱移動プロセスおよび自然対流 – 原因材料の表面近傍の高温流体の低密度により発生します。浮力の循環と熱伝達。高素材温高められた熱伝達効果につながるクーラントは沸騰することができます。ただし、非常に熱い材料が急冷したとき比較的低い熱伝導率クーラント蒸気、悪い熱伝達につながるは覆わすることができます。

この実験では、熱処理小物の代表である温水銅シリンダー冷却熱伝達が測定されます。一時的なサンプル温度プロファイルは焼入れ中に測定して無料対流熱伝達の理論的な結果と比較しました。沸騰現象は、質的も調査されるでしょう。

Principles

焼入れの熱伝達のプロセスは、基本的に一時的です。一般に、スペースおよび冷却素材サンプル中の時間温度分布が異なる場合します。ただし、内部の伝導熱抵抗が周囲の液体 (対流) に試料表面から外部の熱抵抗と比較して小さい場合サンプル見なすことはできません瞬間、いつでもほぼ均一な温度を持っているの簡素化解析。この状態は、外部熱伝達抵抗内部伝導抵抗を比較ビオ数 (Bi) の面で表現できます。一般に、双方向場合 < 0.1、内部熱抵抗が想定される外部の熱抵抗に比べて無視できます。

Equation 1(1)

ここで、 hは外部熱伝達係数、 ksはサンプルの熱伝導率、 Lcはサンプルの特徴的な長さスケール。hは熱伝達モデルを用いて予測され、曲線適合条件が異なると流体のための文献で出版されました。この実験では、 hを測定・ パブリッシュされたモデル (代表的な結果の項参照) で予測結果と比較されます。

考えられる銅の円筒の (k = 390 W m-1 K-1直径D 9.53 mm, 長さL = = 24 mm)、特徴長さスケールはD2 = 4.8 mm hの最大熱伝達係数と仮定すると =。5000 W m-2 K-1、ピーク ビオ数は 0.06 になります。この数値が小さい (< 0.1)、内部伝導抵抗が無視できるとサンプルが均一な温度を仮定するが妥当です。Bi 値が大きいほどより複雑な分析は材料内の温度変化のアカウントが必要です。

一様温度サンプルを仮定すると、ニュートンの冷却の法則から対流熱除去率とサンプルから内部エネルギー損失を分散させることによって熱伝導率をモデリングできます。このアプローチは集中キャパシタンス分析と呼ばれます。

Equation 2(2)

ここでmはサンプル質量 (15 g)、 cはサンプル材 (385 J kg-1 K-1銅) の比熱、 Tsは試料温度、 Asはサンプルの表面積 (8.6 × 10-4m2)、およびEquation 3は周囲の流体の温度。

冷却速度を予測する (dTs/dt) 焼入れ、熱伝達係数 (h) はまた予測する必要があります。サンプル液の沸騰の温度下にある冷却水のプールで固定開催、自然対流によって主に熱が削除されます。このモードでは、循環と冷却が加熱流体試料近傍の浮力の上昇によって生成されます。大きなサンプル-流体の温度差は、増加の循環率の結果します。

試料温度が沸点超えると、蒸気がかなり高い冷却速度の結果、表面に生成できます。沸騰中に蒸気泡のフォームと高温面の小さな欠点 (核生成サイト) から伸びてください。表面温度が高いより多くの核生成サイトより大きい熱伝達係数の結果、アクティブになるし、転送レートの高い熱します。ただし、非常に高温で伝導率が比較的低い蒸気は十分に速く削除ことはできません。危機を沸騰、冷却面は蒸気絶縁のため限定でのこの結果は、熱転送率を減らします。

Procedure

注: この実験は、加熱炎を使用します。消火器の一方では、実験の近くに可燃性の材料がないことを確認します。火災安全のすべての標準的な注意事項に従ってください。

1. 焼入れのサンプルの作製 (写真、図 1 を参照)

  1. 9.53 mm 径の銅棒の小さい長さ (~ 24 mm) カットします。2 つの端の近く棒に中間について 2 つの小さな穴 (直径 1.6 mm) をドリルします。これらの穴は、熱電対の井戸になります。穴と熱電対は比較的小さいが、我々 は全体の熱伝達挙動に最小限の影響があると仮定できます。
  2. 2 つの穴に高温の熱電対プローブを貼付するのに高温エポキシ (例えば、JB Kwik) を使用します。熱電対プローブ ・ チップはエポキシ セットとして銅のサンプルの中心に押されていることを確認します。
  3. 焼入風呂として水のコンテナーを設定します。挿入 3 分の 1 は、サンプルが急冷される近く風呂に熱電対を参照します。
  4. データ集録システムには、3 つの熱電対を接続します。設定ワークシートに過渡温度測定値をログに記録する (例えば LabVIEW) のプログラムをアップします。

Figure 1
図 1: インストルメント化された銅試料冷却の a. 写真水風呂 b. 銅加熱サンプル

2. 実験を実行します。

  1. ブンゼン バーナーや焼入のお風呂の横にある摩擦の燃料容器を置きます。光炎。
  2. 安全保持距離から徐々 に (最初の実験のお勧めします ~ 50 ° C) に炎でサンプルを温めます。サンプルは、熱電対リード (図 1 b) で開催することができます。
  3. 熱電対のデータをファイルにログ記録を開始、癒し風呂でサンプルを浸します。サンプル定常強制対流熱伝達は最小限を保持します。一度サンプル風呂の温度を数度以内に近づく温度データの記録を停止します。
  4. 徐々 に高い初期サンプル温度に対してこの手順を繰り返します (~ 300 ° C まで)。100 ° C 以上の場合、サンプルを焼入れ後沸騰挙動を観察します。

3. データ分析

  1. ログに記録された温度測定の 2 つの埋め込まれた熱電対の測定値の算術平均と各時平均サンプル温度を記録します。
  2. 冷却速度の各サンプル ログイン時間jとして計算Equation 4= (Ts、j + 1Ts, j)/(tj + 1tj) (負の値になります)。ここでは、 tjはそれぞれ記録読書の時間です。それは 2-3 測定値のサンプル ウィンドウで実行中の平均を実行することによってこれらの冷却率曲線を滑らかにすることがあります。
  3. Eqn。 2 ステップ 3.2 からの冷却速度を使用しての実験熱伝達係数hの計算し、お風呂 (T) とサンプル温度 (Ts) を測定しました。これらの熱伝達率予測値 (Eqn。 4、参照結果) との比較の方法
  4. 初期温度が 100 ° C 以下の場合、初期の実験的温度測定を使用し、数値積分 Eqn。 2 時間をかけて冷却を予測します。Eqn。 4 を使用時に各熱伝達係数を予測します。曲線の測定値を比較します。数値の時間ステップ サイズΔt に (例えば0.1 s)、温度として統合することができます。
    Equation 5(3)

焼入硬度、靭性など材料特性を変更するのには一般的に使用される熱処理です。焼入れと熱処理の相補的なプロセス、材料を加熱し、その後冷却します。焼入れの材料は非常に迅速にそれは制御された方法で徐々 に冷却、熱処理とは対照的に冷却されます。熱伝達の率は、物体の周囲の流体、ジオメトリと温度分布熱伝導率を含む多くの要因によって決定されます。これらの要因間の相互作用を理解することは、特定の熱処理と材料特性の変更の結果の間のリンクを構築するために重要です。このビデオは、焼入れに焦点を当てるが、このプロセス中に熱伝達の簡単な分析を実行する方法を示します。

サンプルを加熱すると後、焼入れには、一般的に水や油などの流体のバースのサンプルを浸すことによって達成は、周囲の環境への急速な熱伝達する必要があります。周囲の流体の熱伝達で駆動可能自由対流、サンプルによる局所加熱した結果浮力循環または強制対流の液体を通してサンプルの移動先。高温サンプル、気泡の熱伝導率、沸騰改善と呼ばれる効果を増やすことができます。ただし、サンプルになる熱伝導率低い蒸気で覆われた、沸騰の危機があるし、熱伝達が減ります。一般で冷えると試料内部の温度分布は一様ではないために、サンプル温度はよく定義されたではないです。つまり、温度が時間に依存しないだけ、それもサンプル内の位置に依存します。ただし、内部熱抵抗が周囲流体の表面から外部の熱抵抗に比べて小さい場合、試料温度が全体にほぼ均一のままに想定される、分析が簡素化します。これらの 2 つの抵抗のバランスを表現定量的ビオ数によって無次元数は、19 世紀フランス物理学者、ジャン = バティスト ・ ビオにちなんで命名します。ビオ数は、外部熱伝達抵抗と内部の熱伝導抵抗の比率です。内部伝導抵抗は、その熱伝導率で割った値オブジェクトの特徴的な長さのスケールです。外部熱伝達抵抗は熱伝達係数上の 1 つです。一般的には、ビオ数は 0.1 未満で、試料内部の温度分布はほぼ均一に残ります。このレジームでは、ニュートンの冷却の法律からの対流熱除去率とサンプルの内部エネルギー損失を分散させることによって熱伝導率をモデル化する集中キャパシタンス解析を使用できます。結果は、試料温度の 1 次微分方程式です。次のセクションでは、小型熱処理部品の代表者である小さい、固体、銅の円柱の焼入れによる、これらの原則を示します。

試験片は、9.53 mm の銅棒の長さから行われます。前に、集中キャパシタンスの分析の使用を正当化するビオ数を計算します。外部伝導係数は 5,000 ワットを超えないことを前提としてメートル平方ケルビンと直径の半分であるシリンダーの特徴的な長さを使用します。銅の熱伝導率の公表された値を検索し、結果を計算します。ビオ数は 0.1 未満なので、試験片の準備を進めます。株式を取得し、端から約 25 mm カットします。作品上の大まかなエッジを削除して、質量と最終的な長さを測定します。各端に近いドリル熱灰吹炉、中心軸まで、直径 1.6 mm。井戸は全体の熱灰吹炉チップを埋め込むに十分な深さにする必要があります。これらの井戸は、彼らは全体の熱移動挙動に大きな影響があるないので、比較的小さなもの。次に、各ウェルに灰吹炉高温サーマル プローブをシールに使用高温エポキシ。プローブ ・ チップが完全に鉄骨し、エポキシ セットとして試験片の中心に押されることを確認します。それ以外の場合、プローブは試料温度の代わりに水お風呂温度を測定があります。試験片を準備すると、焼入れのバスを設定します。サンプルが急冷される近くバス参照熱灰吹炉に挿入します。すべての 3 つの熱灰吹炉用をデータ集録システムに接続します。継続的に 1 秒あたりの非定常温度分布測定の約 10 倍をログに記録するプログラムを設定します。実験を実行する準備はすべて整いました。

この実験が必要です開炎を開始する前にこれを加熱は、消火器は手に近くに可燃物がないことを確認します。火災安全のすべての標準的な注意事項に従ってください。光炎と焼入お風呂近くのバーナーを設定します。熱の灰吹炉リードと安全保持距離から試験片を拾う、徐々 に望ましい温度に達するまで炎の上に加熱します。今データ集録を開始し、焼入浴中に試験片を浸漬します。強制対流で熱伝達を最小限に抑える可能性として安定の部分を保持します。サンプルを冷却すると中を監視し、沸騰行為に注意してください。サンプル気温が下がるお風呂温度を数度以内データ収集プログラムを停止します。300 ° c 前後まで徐々 に高い初期サンプルの温度のためには、この手順を繰り返します。

データ ファイルのいずれかを開きます。すべての時間ステップで風呂の温度の 1 つの読書と試料温度の 2 つがあります。時間ごとに以下の計算を実行します。2 つのサンプルの測定値の算術平均を取って、平均サンプル温度を計算します。2 つの連続した測定値の間の時間の変化で割った値の温度変化である瞬時の冷却速度を計算します。騒音測定のいくつかを除外する 2 点移動平均により滑らかな。瞬時熱伝達率を計算するのに集中キャパシタンス分析から得られた微分方程式を使用します。熱伝達率は、理論的または実証的派生伝熱モデルを使用しても予測できます。これらのモデルは一般的に報告ヌッセルト数の面で熱伝達係数無次元量。この計算を実行する方法の詳細については、本文を参照してください。理論的熱伝達率の式では、時間をかけて冷却サンプルも予測できます。これを行うには、試料温度が 100 ° c 以下、実際に実験データの開始点を取る。小さな数値の時間ステップを選択し、浴温度が一定と仮定します。今、集中キャパシタンス分析から微分方程式数値積分します。すぐに、我々 は、我々 の測定とこの理論的予測を比較します。すべてのデータ ファイルのこの分析を繰り返すと後の結果を見てする準備が整いました。理論的な予測とともに 1 つのテストのための時間とサンプル温度をプロットします。高速の初期冷却速度は、サンプルをお風呂に落ちて強制対流による可能性が高い。後で振動はサンプルを持っている人から小動きによって引き起こされるかもしれない。気温予測がすぐに設定されているので、強制対流停止後の点から統合を初期化することをお勧めのみ自由対流が発生します。この手順を実行すると、理論は非常に正確に時間をかけてサンプルの冷却方法を予測します。今、すべてのテストの温度差を一緒にお風呂にサンプルに対する熱伝達率をプロットします。沸点以下の熱伝達係数の理論的予測を追加します。高温サンプル沸騰プロセスがより旺盛になり、急激な上昇に注意してください。この実験でのみ強化を沸騰を観察しました。低嵩流体温度は、この場合、沸騰危機の発症を防ぎます。

焼入プロセスに精通して、今、それが現実の世界で適用されているいくつかの方法を見てみましょう。熱処理焼入、焼鈍、重要なステップ耐久性の製造に金型。特定の合金鋼は加工作業の硬度を減らすためにアニールすることができます。いったんつくと、彼らは、高硬度を達成するために急冷することができます。コンピューターのプロセッサなど多くの加工部品は、ライフ サイクルにわたって大規模な温度変動を経験します。計算量の多いプログラムを実行するプロセッサは急速を加熱し、温度上昇が冷却を強化する高められたファンの速度をトリガーします。予測と熱伝達率の評価は、過熱が原因で失敗しないか、または疲労のコンポーネントを設計するため重要です。

焼入れのゼウスの概要を見てきただけ。今、焼入処理中に熱伝達に影響を与える主要な要因のいくつかだけでなく、この一般的な熱処理を実行する方法を理解しておくべき。また、温度の変化を予測する塊の容量分析を実行する方法とビオ数を使用して、この分析が正当化される場合を確認する方法を知っておく必要があります。見ていただきありがとうございます。

Results

図 2 異なる初期サンプル噴き (T0 s) の写真が掲載されています。Ts 0 = 150 ° C 蒸気泡フォームやサンプルに接続されている滞在。Ts 0 = 175 ° C 泡をデタッチし、水に浮かぶ。200 ° c より多くの泡が生成され、高温でさらに増加が観察されます。低嵩流体温度 (~ 22 ° C) のため沸騰危機型イベント (例えば、永続的な蒸気に囲まれている全体のサンプル) は認められない。

サンプルの温度が (100 ° C) 冷却水の沸騰の温度、熱伝達係数を予測する単相自然対流モデルを適用ことができます。粘度熱拡散率の比である流体のプラントル数 (Pr) に依存する自然対流熱伝達率 (Pr = 常温水 6.6) と自然対流輸送の尺度であるレイリー数 (Ra)。

Equation 6(4)

ここで、 gは重力加速度 (9.81 m s-2)、 βは流体 (温度と密度、2.28 × 10-4 K-1水の相対的な変更)、熱膨張係数、ν は流体運動粘度 (9.57 × 10-7 m2-1用水)。例としてTs 9.5 mm 径サンプル = 75 ° C、 Tで水に 22 の ° C を = レイリー数は Ra = 7.44 × 105

単相自然対流熱伝達で水平シリンダー式 4(エンビリカル データに曲線適合に基づく) 広く使用されている対流式が表示されます。

Equation 7(5)

ここで、 kは流体の熱伝導率 (0.60 W m-1 K-1水) です。数式は、ヌセルト数 (ν)、無次元の対流熱伝達率を与えます。次元熱伝達係数 (単位 W m-2 K-1h ) kを乗じて変換できます/D。例の Ra = 7.44 × 105, このモデルを予測する Nu = 16.4 と h = 1040 W m-2 K-1

図 3 測定瞬時熱伝達係数は式 4から対流理論値と比較されます。低い表面温度 (TsT < 80 K) では、質的に協定が遵守されます。高いサンプル温度で沸騰が発生し、測定した熱伝達係数値を大幅に超える単相自由対流熱伝達予測。熱伝達係数は、沸騰の条件の試料温度に従って急激に増加します。この増加は、表面温度が高いアクティブな核生成サイト数が大きいためです。

図 4 冷却曲線の測定と予測サンプル記載初期温度とケース 42.5 ° c.当初は、実験的な温度カーブ崩壊より速い。強制対流効果からお風呂にサンプルを挿入する可能性があります。時間をかけて測定のカーブにわずかな振動が、おそらくにより観察サンプルを保持している人の動き。その後、実験と予測温度のカーブはよく一致します。

Figure 2
図 2: 沸騰現象で焼入れのサンプルの写真は初期温度を増加した (T0)

Figure 3
図 3: 測定の自由対流と沸騰対流対流理論値と係数の比較

Figure 4
図 4: 初期温度の場合の予測値と実測の冷却曲線の比較T042.5 ° C を =

Applications and Summary

この実験は、焼入れにおける非定常熱伝達のプロセスを示した。材料サンプルの温度は、それは急速に水のお風呂で冷却したように追跡されていた。熱伝達係数と時間の経過とともに温度プロファイルは、自然対流冷却の理論値と比較しました。沸騰現象も論議され高い初期サンプル温度を観察しました。そのような実験と実証モデルからの情報は、理解し、製造、材料の熱処理の熱転送プロセスを設計に適用できます。

焼入れ急冷はツールを熱処理でよく使用されます。(加熱と徐々 に冷却) 特定の合金鋼を熱処理することができます硬度加工の作業を軽減します。その後加熱し、できる (例えばファイル、のこぎり刃) その他の材料の切断や耐摩耗性の用途 (例えば、ハンマー ヘッド、パンチ) の高硬度を達成するために急速に冷却します。追加熱処理での操作は、脆性破壊を防ぐために靱性を向上できます。

もっと一般に、高速過渡加熱と冷却は、多くのアプリケーションで発見されます。たとえば、コンピューターのプロセッサを加熱急速に計算量の多いプログラムを実行します。この温度上昇を引き起こす高められたファンの速度および急速冷却します。発電所がオンラインになると、蒸気発生器伝熱管は急速加熱を経験します。どちらの場合も、予測と加熱・冷却速度の評価が疲労や過熱のために失敗を材料を防ぐのため重要です。非定常熱伝達解析この調査で示されているようにこのような工学のために重要です。

Transcript

Quenching is a heat treatment commonly used to modify material properties such as hardness and ductility. During quenching and the complementary process of annealing, a material is heated and subsequently cooled. For quenching, the material is cooled very quickly in contrast to annealing where it is cooled gradually in a controlled fashion. The rate of heat transfer is determined by many factors including the thermal conductivity of an object and surrounding fluid, geometry and temperature distribution. Understanding the interplay between these factors is important for building the link between a particular heat treatment and the resulting change in material properties. This video will focus on quenching and show how to perform a simple analysis of the heat transfer during this process.

After a sample is heated, quenching requires rapid heat transfer to the surrounding environment which is commonly achieved by immersing the sample in a fluid bath such as water or oil. Heat transfer to the surrounding fluid can be driven by free convection, where local heating by the sample results in buoyancy driven circulation or forced convection, where the sample is moved through the fluid. At higher sample temperatures, bubble formation can increase the heat transfer rate, an effect known as boiling enhancement. However, if the sample becomes blanketed by low thermal conductivity vapor, there is a boiling crisis and the heat transfer will be reduced. In general, the sample temperature is not well defined because the temperature distribution inside the sample is not uniform as it cools. In other words, the temperature doesn’t just depend on time, it depends on the position within the sample as well. However, if the internal heat transfer resistance is small relative to the external thermal resistance from the surface to the surrounding fluid, the sample temperature can be assumed to remain nearly uniform throughout and the analysis is simplified. The balance between these two resistances is expressed quantitatively by the Biot number, a dimensionless quantity named after the 19th century French physicist, Jean-Baptiste Biot. The Biot number is the ratio of the internal heat conduction resistance to the external convection resistance. The internal conduction resistance is the characteristic length scale of the object divided by its thermal conductivity. The external convection resistance is one over the convection coefficient. Generally, when the Biot number is less than 0.1, the temperature distribution inside the sample will remain nearly uniform. In this regime, a lumped capacitance analysis can be used to model the heat transfer rate by balancing the internal energy loss of the sample with the convective heat removal rate from Newton’s Laws of Cooling. The result is a first order differential equation for the sample temperature. In the next section, we will demonstrate these principles by quenching a small, solid, copper cylinder which is representative of small, heat-treated parts.

The test piece will be made from a length of 9.53 mm copper rod. Before proceeding, calculate the Biot number to justify the use of a lumped capacitance analysis. Assume that the external conduction coefficient will not exceed 5,000 watts per meter squared Kelvin and use the characteristic length for a cylinder which is half the diameter. Look up a published value for the thermal conductivity of copper and calculate the result. Since the Biot number is less than 0.1, proceed with the preparation of the test piece. Take a section of stock and cut approximately 25 mm from the end. Remove any rough edges on the piece and then measure the mass and final length. Near each end, drill a thermal cupel well, 1.6 mm in diameter, down to the central axis. The well should be deep enough to embed the entire thermal cupel tip. These wells are relatively small so they will not have a significant effect on the overall heat transfer behavior. Next, use high-temperature epoxy to seal a high-temperature thermal cupel probe into each well. Ensure that the probe tips are completely encased and pressed into the center of the test piece as the epoxy sets. Otherwise, the probes may measure the water-bath temperature instead of the sample temperature. Once the test piece is prepared, set up the quenching bath. Insert a reference thermal cupel into the bath near where the sample will be quenched. Connect all three thermal cupels to a data acquisition system. Set up a program to continuously log transient temperature measurements around ten times per second. Everything is now prepared to perform the experiment.

This experiment requires open-flame heating so before you begin ensure that a fire extinguisher is on hand and that no flammable materials are nearby. Follow all standard precautions for fire safety. Set up the burner near the quenching bath and light the flame. Pick up the test piece by the thermal cupel leads and from a safe holding distance, gradually heat it over the flame until it reaches the desired temperature. Now start the data acquisition and immerse the test piece into the quenching bath. Hold the piece as steady as possible to minimize heat transfer by forced convection. While the sample is cooling, watch for and note any boiling behavior. When the sample temperature drops to within a few degrees of the bath temperature, stop the data acquisition program. Repeat this procedure for progressively higher initial sample temperatures up to around 300 degrees Celsius.

Open one of the data files. At every time step, there is one reading of the bath temperature and two of the sample temperature. Perform the following calculations for each time. Compute the average sample temperature by taking the arithmetic mean of the two sample readings. Calculate the instantaneous cooling rate which is the change in temperature divided by the change in time between two successive measurements. Then smooth the results with a two-point moving average to filter out some of the measurement noise. Use the differential equation derived from the lumped capacitance analysis to calculate the instantaneous heat transfer coefficient. The heat transfer coefficient can also be predicted using theoretical or empirical derived heat transfer models. These models generally report the convection coefficient in terms of the Nusselt number, a non-dimensional quantity. Consult the text for details on how to perform this calculation. With the equations for the theoretical heat transfer coefficient, you can also predict the sample cooling over time. To do this, take a starting point from your experimental data where the sample temperature is below 100 degrees Celsius. Choose a small numerical time step and assume that the bath temperature remains constant. Now, numerically integrate the differential equation from the lumped capacitance analysis. Soon, we will compare this theoretical prediction with our measurements. After you repeat this analysis for every data file, you are ready to look at the results. Plot the sample temperature versus time for a single test along with the theoretical prediction. The faster initial cooling rate is likely due to the forced convection as the sample is dropped into the bath. And later oscillations might be caused by small motions from the person holding the sample. Since the temperature prediction is soon set only free convection occurs, it is better to initialize the integration from a point after the forced convection stops. When this step is taken, the theory very accurately predicts how the sample cools over time. Now, plot the heat transfer coefficient against the sample to bath temperature difference for all of the tests together. Add the theoretical prediction for the heat transfer coefficient below the boiling point. Note the sharp rise at higher sample temperatures as the boiling process becomes more vigorous. In this experiment only boiling enhancement is observed. The low bulk fluid temperature in this case, prevents the onset of a boiling crisis.

Now that you are more familiar with the quenching process, let’s look at some ways in which it is applied in the real world. Heat treatment such as quenching and annealing are critical steps in the manufacture of durable tooling. Certain steel alloys can be annealed to reduce hardness for machining and working. Once formed, they can then be quenched to achieve high hardness. Many engineered components, such as computer processors, experience large temperature fluctuation throughout their life cycle. Processors heat up rapidly when running computationally intensive programs and the temperature rise triggers increased fan speeds to enhance cooling. The prediction and characterization of heat transfer rates is important for designing components that won’t fail due to overheating or fatigue.

You’ve just watched Jove’s Introduction to Quenching. You should now understand how this common heat treatment is performed as well as some of the major factors that effect heat transfer during the quenching process. You should also know how to perform a lump capacitance analysis to predict the change in temperature and how to use the Biot number to determine when this analysis is justified. Thanks for watching.