技術論文＞熱力学計算を用いた浸炭窒化処理時の表面窒素濃度予測手法開発

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技術論文
Technical Paper

熱力学計算を用いた浸炭窒化処理時の表面窒素濃度予測手法開発辻井健太＊1，山﨑歩見＊1，田中優樹＊2 ，Marian Georg SKALECKI＊3 ，Matthias STEINBACHER＊3 ，Hans-Werner ZOCH＊3

Development of a Prediction Method for Carbonitrided Surface
Nitrogen Content by Computational Thermodynamics
Kenta TSUJII, Ayumi YAMAZAKI, Yuuki TANAKA, Marian Georg SKALECKI,
Matthias STEINBACHER and Hans-Werner ZOCH
Synopsis
In this study, a new method for predicting the nitrogen content of a carbonitrided surface using computational thermodynamics
with Thermo-Calc was developed. The nitrogen content of alloyed steel, which is in equilibrium between the steel surface andthe atmosphere, was predicted using the nitriding potentials and Thermo-Calc, and the experimental and calculated results werecompared using pure iron. For lower nitrogen levels, the accuracy of prediction was sufficient. However, for higher nitrogenlevels, the experimental nitrogen content was lower than the calculated value, which was attributed to pore formation. Througha comparison of the described method with the conventional one, it was confirmed that our novel prediction method exhibits
sufficient accuracy to predict the nitrogen content following carbonitriding.

1．緒言り，浸炭処理と比べ，さらに耐摩耗性，耐ピッチング性を向上させることが可能である 2），3）．上記理由から，浸表面硬化熱処理の一つであるガス浸炭処理は，部材の炭窒化処理に関してこれまでに多くの研究が行われてい強度や摩耗，疲労特性を飛躍的に向上させることが可能

る 4）～ 10）．しかし，C と N が相互作用をおよぼすため，である．同処理では，Boudouard 平衡で反応が進行し，
1）

雰囲気から炭素（以下，C）が鋼材表面に供給される ．
この Boudouard 反応は雰囲気の管理が容易であり，技術

これまで狙いの C，N 濃度を得ることは困難とされてきた．例えば，浸炭窒化処理後の表層に過剰な C，N が存在する場合，焼入後に残留 γ が多く存在し，硬さが低下

的にも確立していることから，ガス浸炭処理は工業的にする．逆に，C，N が不足することで狙いの特性が得ら

広く用いられている．

れないことが問題視されていた．したがって，浸炭窒化

一方で，ガス浸炭窒化処理は，C に加えて窒素（以処理において，C および N 濃度を狙い通り制御するこ下，N）を同時に鋼材表面に吸収させる熱処理手法であと，および，その濃度を事前に予測することは，浸炭窒2020年 9月 29日 受付＊ 1 大同特殊鋼㈱技術開発研究所（Corporate Research & Development Center, Daido Steel Co., Ltd.）＊ 2 大同特殊鋼㈱技術開発研究所，工博（Dr. Eng., Corporate Research & Development Center, Daido Steel Co., Ltd.）＊ 3 Dr. Eng., Heat Treatment, Leibniz-Institut für Werkstofforientierte Technologien – IWT

電気製鋼 第 91 巻 2 号 2020 年

66

化処理の普及に非常に重要な技術である．
,

近年，浸炭窒化処理時の雰囲気測定と制御をおこなう
ハードウェア開発が行われている 4），5）．Bischoff らは，
NH3 分析計，H2 分析計により炉内窒化ポテンシャル（以,（2）

ここで，μ N0 2,gは標準状態での雰囲気中のNの化学ポテン
0シャル，μ N,S
は標準状態での鋼表面のNの化学ポテンシャ

下，KN）を測定し，その値を元に導入ガスの制御を行

ル，Rは気体定数，Tは絶対温度，PN2は N2分圧，P 0N2は分析計を使ったカーボンポテンシャル（以下，CP）制御

N の化学ポテンシャルは，N2 ガス中では小さい．一うことに加え，従来から行われている O2 センサ，COを同時に行うことで C と N を同時に制御することが可能と報告している．
また，Winter らは KN，CP に加えて，合金元素の影響

標準状態での N2分圧，aNは Nの活量である．

方，NH3 ガス中では大きいため，通常の浸炭窒化処理には NH3 ガスが使用される．ここで，NH3 ガスを使った

窒化反応は次式で表せる．

を考慮した C，N 濃度予測手法を報告している 11），12）．

（3）

しかしながら，合金元素や処理温度の適用範囲が不明確

ここで，[N]は NH3ガスから解離生成した Nを表す．

であり，課題があると言える．
一方，近年，熱力学計算を表面硬化熱処理の予測に利用する試みが行われている．Yang や平岡らは，ガス窒化時の相構造の予測に熱力学計算を応用している

13），．彼らは，ガス窒化時の制御に用いられる Lehrer 図を局所平衡において，ガス中の N と鋼表面の N の活量

aN は，以下のように与えられる．
/

14）

熱力学計算ソフトウェアにより作成する手法を開発し，従来の純鉄以外の合金鋼 Lehrer 図を作成し，実用材の窒化処理に応用している．上記熱力学計算ソフトウェア
では，各相中における C，N の各種熱力学パラメータがPH2は H2分圧，P0は全圧を表す．また，前述した窒化ポ

テンシャル KNは，NH3分圧と H2分圧を用いて以下のよ
うに定義される．

（5）/度の予測手法にも応用できる可能性がある．上記手法に普及だけでなく，新たな材料開発，熱処理開発の進展に（4）

ここで，Kは窒化反応の平衡定数 15），PNH3は NH3分圧，算出できるが，これらを浸炭窒化処理時の表面 C，N 濃

より C，N 濃度の予測が可能となれば，浸炭窒化処理の/単位は，Pa-1/2または atm-1/2である．

表面 N 濃度予測のための熱力学計算には，CALPHAD法を使用した計算ソフトウェアである Thermo-Calc を用も寄与すると考えられる．
しかしながら，熱力学計算を用いた浸炭窒化処理の表

いた（データベースとして，TCFE7 を使用）．Thermo-

面 C，N 濃度予測に関してはこれまでに報告されていな

Calc により，副格子モデルを用いてオーステナイト相い．そこで，本研究では，浸炭窒化処理時の表面 N 濃度について，熱力学計算を用いた予測手法の検討を行った．

や合金窒化物と C，N との固溶体におけるギブスエネル
ギーやその他熱力学パラメータを計算し，N 濃度と各熱力学特性値（化学ポテンシャルや活量など）との関係を

2．窒素濃度予測手法算出できる 16），17）．
また，浸炭窒化処理時に NH3 分析計，H2 分析計を用

浸炭窒化処理中では，浸炭反応と窒化反応がそれぞれ同時に起こるが，ここでは窒化反応に絞り，熱力学反いることで，（5）式の反応を制御できることから，処理時の表面 N 濃度を予測することが可能となる．

応について示す．窒化雰囲気において，N の化学ポテン
シャルは，熱力学的な窒化反応の大きさを示す指標とな

3．実験方法る 15）．熱力学平衡時における N の化学ポテンシャルは，
鋼表面と窒化雰囲気で同じとなるため，以下の式（1）のように記述される．
,

,

（1）

ここで，μ N2,gは雰囲気中のNの化学ポテンシャル，μ N,Sは

3.

1

供試材

本研究では，試料として純鉄に近い組成の箔を用いた．
Table 1 に化学組成を示す．この試料は厚さが 50 μm であり，浸炭窒化処理中の C，N の拡散距離に対して十分に鋼表面のNの化学ポテンシャルである．また，Nの化学

薄いため，処理中短時間で試料全体が平衡濃度に達す

ポテンシャルは，Nの活量と関係があり，以下の式で表る．そのため，この試料を用いることで平衡 N 濃度をせる．

得ることができる．

技術論文＞熱力学計算を用いた浸炭窒化処理時の表面窒素濃度予測手法開発

Table 1. Chemical composition (mass%).
C

Foil

3.

0.03

2

Si

Mn

0.03

0.18

Cu

0.03

Ni

0.02

Cr

67

1123 KMo

0.04 <0.01

Holding

浸炭窒化処理方法

Fig. 1 に浸炭窒化処理条件の概要を示す．本研究では，有効寸法 300 mm × 300 mm × 300 mm の Solo Swiss 社

CH3OH
+ N2

CH3OH+ N2
Enriched gas NH3

0.3~0.6 ks

7.2 ksには浸炭窒化処理の詳細条件を示す．炉内において，ガOilquenchingFig. 1. Carbonitriding condition.

製滴注式ガス浸炭窒化炉を用いて，箔試料に 1123 K，
7.2 ks で浸炭窒化処理を行い，油冷した．また，Table 2

Carbonitriding

3.

3

評価方法

ス導入ノズルは加熱室上部に配置され，分析ガスは炉内

本研究では，浸炭窒化処理を施した箔試料を用いて吸下部から分析計に送られる．炉の雰囲気制御のために，

収熱伝導度法により N 濃度を，燃焼赤外線吸収法によジルコニア製の O2 センサ，NDIR 式の H2，NH3，CO，

CO2 分析計を使用した．また，キャリアガスにはメタ

ノール分解ガスを，希釈用には N2 ガスを用いた．炉内

H2 濃度変更のため，メタノールを 0.26 l/h または 0.36 l/h，N2 ガスを 0.20 m /h，0.05 m /h のそれぞれ 2 水準用い
33

り C 濃度を測定した．また，箔試料の断面を光学顕微鏡で観察し，Pore（ボイド，空隙）発生有無を確認した．
合わせて，EPMA（Electron Probe Micro Analyzer，加速
電圧 15 kV）を用いて C と N の線分析を行った．

浸炭窒化処理を行った．エンリッチガスにはプロパン

4．結果および考察を使用した．本研究では N 濃度の変化に焦点を当てる

ため，C 濃度が全て 0.6 mass% となるよう CP を制御し，処理を行った．また，本炉は，NH3 ガス導入によって生4.

付いている．NH3 ガスは，狙いの NH3 濃度になるよう中のガス濃度，およびそれらを元に計算して得られた浸じる希釈効果で CP が下がらないように補正する機構がに流量を制御した．また，KN は浸炭窒化処理終盤 0.6 ksの NH3 および H2 分析値から，式（5）により計算した値

1

浸炭窒化処理中の炉内ガス分析

Fig. 2 に，浸炭窒化処理中に各分析計から得られた炉

炭ポテンシャル（以下，KC），CP，KN の推移の一例を示す．ここで KC は，以下の Boudouard 反応 12），

である．

（6）

＋

Table 2. Carbonitriding conditions.

1

CH3OH
(l/h)
0.26

N2
(m3/h)
0.20

Target CP(mass%)
0.6

3

0.36

0.05

0.6

No.
2

4

5

6

7

8

9

10
11

12

13

14

15

16

0.36

0.36

0.26

0.36

0.36

0.26

0.26

0.36

0.26

0.36

0.26

0.36

0.26

0.26

0.05

0.05

0.20

0.05

0.05

0.20

0.20

0.05

0.20

0.05

0.20

0.05

0.20

0.20

0.6

0.6

0.6

0.6

0.6

0.6

0.6

0.6

0.6

0.6

0.6

0.6

0.6

0.6

Measured Target NH3
CP (mass%)
(ppm)
0.61
276
0.58

0.58

0.59

0.61

0.58

0.58

0.59

0.60

350

450

604

604

850

1250

1250

1250

0.59

1600

0.59

1811

0.61

0.61

0.59

0.59

0.60

1811

2500

2929

3019
0

MeasuredNH3 (ppm)
273

Measured
H2 (%)
37.4

448

51.0

271

607

603

845

1247

1245

1247

1599

1809

1800

2489

2926

3066
0

50.5

52.1

38.4

50.5

51.1

37.6

37.9

50.6

40.3

52.3

40.0

KN
0.00120.00080.00120.00160.00250.00240.00340.00540.00530.00440.00710.00480.009853.6

0.0075

37.0

0

41.2

0.0116

電気製鋼 第 91 巻 2 号 2020 年

(a)

(b)

Carburizing potential, Kc

20

0.4

15

0.3
0.2

10

0.1

5

0.0

0
0

25

50
75
Time, min

100

0

125

(e)

25

50
75
Time, min

100

1500
1000
500

30
20
10

25

50
75
Time, min

100

125

2
0

0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0.0

25

50
75
Time, min

100

125

25

50
75
Time, min

100

125

0

25

50
75
Time, min

100

125

0.008
0.006
0.004
0.002
0.000

0
0

4

0.7

0.010

40

0

6

(g)
Nitriding potential, K N

H2 gas content, %

2000

0.8

8

0

50

2500

(d)

10

125

(f)

3000
NH3 gas content, ppm

(c)

0.5
CO2 content, %CO gas content, %25

Carbon potential, CP

68

0

25

50
75
Time, min

100

125

0

Fig. 2. An example of gas trend during a carbonitriding process: No. 11. (a) CO gas content, %, (b) CO2 gas content, %, (c)Carburizing potential, KC, (d) Carbon potential in the atmosphere, mass%, (e) NH3 gas content, ppm, (f) H2 gas
content, %, (g) Nitriding potential, KN.
における，CO 分圧と CO2 分圧の比により以下の式で表（7）
ここで，PCOは CO分圧，PCO2は CO2分圧である．

Fig. 2(a) から (d) に示すように，浸炭反応に関係する

CO 濃度は処理中漸減しているが，CO2 濃度も低下しているため，KC と CP はほぼ一定に保たれている．これは制御側で KC が一定となるよう，エンリッチガスの流量を調整しているためである．一方で，Fig. 2(e) に示すよN content in foil, mass%

される．

うに窒化反応に関係する NH3 濃度は，処理序盤は大きく上下するが，短時間で狙いの濃度で安定化する．また，Fig. 2(f) に示す H2 濃度も処理中は，ほぼ一定濃度である．したがって ，Fig. 2(g) に示すように（5）式で計算される KN も処理中一定であった．

4.

2

Retained NH3 gas content, ppm

Fig. 3. Relationship between retained NH3 gas content
and nitrogen content in the foil.

窒素濃度への各因子の影響

昇するほど，N 濃度も増加する．しかしながら，同一のFig. 3 に，炉内残留 NH3 濃度と吸収熱伝導度法により炉内残留 NH3 濃度においても N 濃度に 0.1 mass% 程度測定した浸炭窒化処理後箔試料の N 濃度の関係を示す．

の差異が生じる場合がある．これは炉内 H2 濃度から説の平均値であり，エラーバーはそのバラつきを示してい

ここでは，炉内残留 NH3 濃度の狙いが同じである水準

図中のプロットは，炉内 2 ～ 3 か所で測定した N 濃度
る．Fig. 3 より，今回浸炭窒化処理を実施した小型の浸炭窒化炉では炉内バラつきが小さいことが確認できるため，本研究では，各処理ごとの N 濃度平均値を解析に用いた．Bischoff らの報告通り，炉内残留 NH3 濃

4），5）

度と N 濃度は相関関係を持ち，炉内残留 NH3 濃度が上明できる．Fig. 4 に炉内 H2 濃度と N 濃度の関係を示す．

を同一の表示記号で示している．同じ炉内残留 NH3 濃

度にも関わらず，炉内 H2 濃度の増加により N 濃度の減少が認められる．よって，浸炭窒化処理において精度良
く N 濃度を制御するためには，A1 点以下の窒化処理同様 13），NH3 濃度と H2 濃度を同時に制御することが重要

技術論文＞熱力学計算を用いた浸炭窒化処理時の表面窒素濃度予測手法開発

69

であると言える．Fig. 5 に示す KN と N 濃度の関係から，計算値と実験値が重なる点もあるが，高 N 濃度領域にKN 領域ではバラつきが小さく，良い相関関係を示してる．この一要因として，浸炭窒化処理において N と同

KN 値により制御できることを示している．一方で，KN度が低下する効果を考慮していないことが考えられる．

KN と N 濃度には相関関係があり，特に KN < 0.005 の低いることがわかる．これは浸炭窒化処理時の N 濃度を>0.005 の高 KN 領域では，低 KN 領域に比べてバラつきなるに従い，計算値と実験値の乖離が拡がることがわか時に導入される C の影響，つまり，C により平衡 N 濃
一般に，熱力学平衡時の一成分の平衡濃度への他成分のが大きいことが確認できる．これは，高 N 濃度領域で影響を考える場合，活量計算が実施される．浸炭窒化処している．

衡 N 濃度 NP と Nalloy を用いて以下のように表される 12）．

は KN 値以外にバラつきが発生する要因があることを示

理における N 活量は，純鉄と合金でそれぞれ異なる平（8）
N content in foil, mass%

NH3: 604 ppm

Fe−N

ここで，f N

NH3: 1250 ppm

は純鉄における Nの活量係数，f N は以下
alloyで表される合金における Nの活量係数である．

NH3: 1811 ppm

（9）
alloy

浸炭窒化処理におけるCの影響を含めて，f N は熱力学計算ソフトウェアにより計算することが可能である．本
研究においては，C濃度を0.6 mass%として計算した．ここで，各浸炭窒化処理後の箔試料C濃度を実験値ではな
く，0.6 mass%とした理由を以下に記載する．Fig. 7に，

H2 gas content, %処理 No. 11の箔試料断面を EPMAにより線分析した結果

Fig. 4. Relationship between H 2 gas content andN content in foil, mass%

nitrogen content in the foil.

を示す．Fig. 7(a)の C濃度分布測定結果から，箔試料は表面にかけて脱炭が生じていることが確認できる．今回用いた炉において，箔試料は浸炭窒化処理後の焼入の0.7

際，炉から大気中に搬出され，焼入れ油槽に移動する．

0.6

移動時間は 5～10 sであるが，その際に表面から脱炭したものと推測される．上記短時間移動における脱炭の影

0.5

響度に関しては，有限要素法を用いた計算で妥当性を確認している．本研究では箔試料を用いたため，上述した

0.4

脱炭の影響が相対的に大きくなり，燃焼赤外線吸収法で0.3測定した試料全体の平均値としても狙いに対して低い C

0.2濃度となる試料が散見された．よって，今回は雰囲気

0.1

CPの値を計算に用いることとした．なお，脱炭影響が認められない箔試料内部においては，狙いC濃度が得られ

0.0
0.000

0.002

0.004 0.006 0.008 0.010
Nitriding potential, K N

0.012

Fig. 5. Relationship between nitriding potential andnitrogen content in the foil.

4. 3 熱力学計算で算出した窒素濃度の精度
各浸炭窒化処理における N 濃度について，2 章で説明ていることを確認している．一方で，Fig. 7(b)に示す N
濃度分布において脱窒は認められず，箔試料内で均一であり，浸炭窒化処理後のN濃度を維持していると考えられる．Fig. 8に，Cの影響を考慮して再計算した N濃度と実験値を比較した結果を示す．0.4 mass%程度までの低N濃度領域では実験値と計算値の相関が非常に高いことがわかる．よって，C影響を考慮した本計算手法を用した手法による計算値と実際の実験値との関係を Fig. 6いることで，0.4 mass%程度までは浸炭窒化処理後の Nや合金元素の影響は考えず，純鉄と N のみを計算に考N濃度領域では計算値と実験値の乖離が存在する．以下に示す．ここで KN には Table 2 の値を用いた．また，C慮し，N 濃度を算出した．Fig. 6 から低 N 濃度領域では濃度を予測可能であると言える．一方で，それより高いに，その乖離の要因について考察する．

電気製鋼 第 91 巻 2 号 2020 年

1.2

1.0

1.1

0.9

Experimental N content, mass%

Experimental N content, mass%

70

1.0
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1

0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0.0

0.0
0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 1.1 1.2
Calculated N content, mass%

Fig. 6. Relationship between the calculated nitrogencontent and the experimental nitrogen content.
This calculation does not take the influenceof alloying elements on nitrogen activity into
account.
(a)Carbon

Lower region

Higher region

0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0
Calculated N content, mass%

Fig. 8. Relationship between the calculated andexperimental nitrogen content. This calculation
takes into account the influence of carbon
content (0.6 mass%) on the nitrogen activity.
を示す．本研究においては，Fig. 9(d) に示す No. 15 での(b)Nitrogen

み明確な Pore が確認された．Pore は結晶粒界に沿って存在することから，結晶粒界に拡散した多量の N が N2

ガスとして生成したと推測する．今回 Fig. 9(b)(c) に示
す No. 11 および 14 には明確な Pore は確認されなかったが，これは，比較的 Pore の生成量が少なく，今回の観察位置には出現していなかったためと推定する．以上より，本研究において，>0.4 mass% の範囲で熱力学計算との乖離が生じ，かつ，バラつきが生じたのは Pore 生(c)

成が一要因であると推測している．

(a)(b) mass%(a) N=0.27(b) N=0.49 mass%(c) N=0.57 mass%(d) N=0.67 mass%

Thickness of foil

Fig. 7. Carbon and nitrogen distribution within the
foil using EPMA. (a) Carbon, (b) Nitrogen, (c)Backscattered electron image (Treatment No.
11).

4.

4

Pore生成の影響

従来研究から，浸炭窒化処理時に過剰な N が導入されると Pore が発生することが知られている 18）．Slycke

10 μm

ると平衡値からのずれが生じ，また，N 濃度にバラつき

Fig. 9. Optical micrographs after carbonitriding. (a) No.

らは，純鉄を用いた研究で >0.4 mass% の N が導入されが生じ出すと報告している 18）．Fig. 9 に，本研究における浸炭窒化処理後の代表的な箔試料断面の光学顕微鏡像

5: KN=0.0025, (b) No. 11: KN=0.0071, (c) No. 14:
KN=0.0075, (d) No. 15: KN=0.0116.

71

技術論文＞熱力学計算を用いた浸炭窒化処理時の表面窒素濃度予測手法開発

4.

5は，＞ 0.4 mass% の高 N 濃度領域では，従来報告手法

従来報告予測手法との比較と比較し，乖離の程度は同等，あるいはより大きいが，＜ 0.4 mass% の低 N 濃度領域では，乖離が小さい傾向

本研究で検討した熱力学計算を用いた予測手法の精度を検証するため，従来報告がある N 濃度予測手法との比較を実施した．Winter ら

11）
，12）

にあると言える．以上より，今回検討した熱力学計算を用いた予測手法は，浸炭窒化処理時の N 濃度について，によれば，浸炭窒化処

理中の雰囲気の平衡 N 濃度は以下の式で計算が可能で

従来報告手法よりも精度良く予測可能であると考える．
なお，本研究では，CP や温度を固定した条件であっある．

たため，今後は，さまざまな条件での有効性の検証が必

（10）

/

要である．また，本研究での手法は，合金元素の影響を雰囲気の平衡N濃度と合金鋼の平衡N濃度の関係より，より考慮できることから，純鉄だけでなく，合金鋼でのNalloyは以下のように表される．

N 濃度も精度よく予測可能であると考えられる．実用鋼における検証も今後必要である．

（11）

1.0
Experimental N content, mass%

また，合金元素のN活量係数への影響についても報告があり，f N は以下のように計算することが可能である11）．
alloy

（12）
ここで，eNjは，各合金における相互作用パラメータであり，wjは，各合金元素の添加量（mass%）である．

Fig. 10 に，Winterらの手法により求めた N 濃度と実験値との関係を示す．この計算における相互作用パラメータは，C 濃度を 0.6 mass% とした時の計算値を用いている．Fig. 10 から，従来報告手法を用いた計算値は

0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0.0
0.0

実験値に対して一定の相関があることが確認できる．ここで，Fig. 11(a) に本研究における手法での計算値，(b)0.1

0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8
Calculated N content, mass%

0.9

1.0

に従来報告手法での計算値をそれぞれ横軸に，実験値

Fig. 10. Relationship between the calculated nitrogenと計算値の差を縦軸にプロットした結果を示す．Fig. 11

content (using the previous study’s method11))より，従来報告手法では，全 N 濃度範囲において計算

and the experimental nitrogen content. This

値と実験値に乖離があるのに対し，本研究での手法でcalculation takes into account the influence ofcarbon content (0.6 mass%) on nitrogen activity.

Higher region

Difference between experimental N andcalculated N content, mass %

0.30

( )*

0.25

( )*

0.20
0.15
0.10
0.05

( )*

( )*
( )*

(b)
Difference between experimental N andcalculated N content, mass %Lower region

(a)

0.30

Pore formation

0.25
0.20
0.15

( )*

0.10
0.05
0.00

0.00

*

( )*

( )*
( )* ( )*0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0

0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0

Calculated N content, mass%

Calculated N content, mass%

Fig. 11. Comparison with the prediction accuracy of 2 methods.
(a) Calculation result with computational thermodynamics, (b) Calculation result with previous study’s method11).

72

電気製鋼 第 91 巻 2 号 2020 年

5.

結

言

本研究では，浸炭窒化処理後の表面 N 濃度を予測する手法として，Thermo-Calc による熱力学計算を用いた手法について検討を行った．
（1）浸炭窒化処理後の表面N濃度は，窒化ポテンシャル
KNとThermo-Calcを用いた熱力学計算により導出が可能である．
（2）N濃度の予測精度はCの影響を考慮することで向上

13）M. Yang，B. Yao，Y. H. Sohn and R. D. Sisson, Jr.：Int.
Heat Treat. Surf. Eng.，5（2011），3，122．

14）平岡泰，渡邊陽一，梅澤修：熱処理，54（2014），6，
313．

15）E. J. Mittemeijer and J. T. Slycke：Surf. Eng.，12（1996），
2，152．

16）N. Saunders and A. P. Miodownik：Calphad (Calculationof Phase Diagrams): A Comprehensive Guide，Pergamon，
Oxford，1998．

17）J. O. Andersson，T. Helander，L. Höglund，P. F. Shi

した．
（3）本手法による計算値は，低N濃度領域においては実験値と良く一致したが，高N濃度領域においては，
実験値に対し大きい値となった．この乖離は，Poreand B. Sundman：Calphad，26（2002），273．

18）J. Slycke and T. Ericsson：Heat Treatment '81，The
Metals Society，Birmingham，1983，185．

発生が一要因と推定される．
（4）本手法では，Pore発生の影響のない低N濃度領域において，従来報告手法よりも精度よくN濃度を予測

本論文は，日本鉄鋼協会英文学術論文誌「ISIJ International」
60巻（2020）9号に掲載された“Development of a Prediction

Method for Carbonitrided Surface Carbon and Nitrogen

することが可能である．

Contents by Computational Thermodynamics and Validation（文献）1）内藤武志：浸炭焼入れの実際，日刊工業新聞社，

by Carbonitriding for Pure Iron”，pp.2051-2058の内容を翻訳し，加筆修正したものである．

1999，11．

2）渡邊陽一，成田直樹，梅垣俊造，三島良直：鉄と鋼，84（1998），12，902．

3）大同特殊鋼㈱：電気製鋼，84（2013），1，71．

4）S. Bischoff，H. Klümper-Westkamp，F. Hoffmann and

H. -W. Zoch：HTM J. Heat Treat. Mater.，65（2010），

3，141．

5）S. Bischoff，H. Klümper-Westkamp，F. Hoffmann and

辻井健太

山﨑歩見

田中優樹

Marian Georg

Matthias

Hans-Werner Zoch

Skalecki

Steinbacher

H.-W. Zoch：HTM J. Heat Treat. Mater.，67，（2012），
3，217．

6）大木力：鉄と鋼，93（2007），3，220．

7）J. Slycke and T. Ericsson：J. Heat Treat.，2（1981），2，97．

8）M. G. Skalecki，H. Klümper-Westkamp，M. Steinbacherand H.-W. Zoch：HTM J. Heat Treat. Mater.，74（2019），
4，215．

9）H. Komata，Y. Iwanaga，T. Ueda，K. Ueda and

N. Mitamura：Tribol. schmierungstech.，62（2015），

54．

10）内藤武志：浸炭焼入れの実際，日刊工業新聞社，
1999，182．

11）K.-M. Winter：J. Mater. Eng. Perform.，22（2013），7，
1945．

12）M. G. Skalecki，H. Klümper-Westkamp，M. Steinbacherand H.-W. Zoch：HTM J. Heat Treat. Mater.，73（2018），

2，80．