高度な熱力学
序章
熱力学は、熱、仕事、温度とそれらのエネルギーおよびエントロピーとの関係を扱う物理学の一分野です。これは、単純な機械から複雑な化学反応まで、さまざまな物理システムの理解の基礎を形成します。高度な熱力学は、統計力学の概念を用いて、微視的な視点からシステムの挙動を分析し予測することによって、これらの原則を拡張します。
基本的な概念
システムと環境
熱力学では、しばしば「システム」とその「周囲」について語ります。システムは、宇宙の中で注目することを選んだ任意の部分であり、それ以外のすべてがその周囲と見なされます。システムと環境の境界は物理的または仮想的である可能性があります。
状態とプロセス
熱力学系の状態は、温度、圧力、体積などの巨視的な特性によって定義されます。プロセスはある状態から別の状態への変化であり、これらの特性の変化によって定量的に説明することができます。
熱力学の法則
熱力学の第一法則
熱力学の第一法則はエネルギー保存の原理であり、孤立系の総エネルギーが一定であることを述べています。これは次のように表現できます:
ΔU = Q - W
ここで、ΔU
は内部エネルギーの変化、Q
はシステムに加えられた熱、W
はシステムによって行われた仕事です。
熱力学の第二法則
熱力学の第二法則はエントロピーの概念を導入します。エントロピーは無秩序の尺度です。この法則は、あらゆるエネルギー移動または変換において、孤立系の総エントロピーが時間とともに減少することは決してないと述べています。この法則は、プロセスが一定の方向に進行し、逆方向に進行しないことを示唆しています。
熱力学の第三法則
熱力学の第三法則は、システムの温度が絶対零度に近づくと、理想結晶のエントロピーが定数の最小値に近づくと述べています。この法則は物質の絶対エントロピーを決定するのに役立ちます。
統計力学と熱力学
微視的状態と巨視的状態
統計力学は、分子の微視的特性と巨視的な熱力学量との間のリンクを提供します。「微視的状態」はシステムの構成要素の特定の構成であり、「巨視的状態」は圧力や温度などの巨視的特性によって定義されます。いくつかの微視的状態が単一の巨視的状態を形成する可能性があります。
ボルツマンのエントロピー公式
ルートヴィヒ・ボルツマンは、エントロピーの統計的定義を導入し、微視的状態数 Ω
とエントロピー S
を数式で関連付けました:
S = k_B * ln(Ω)
ここで、k_B
はボルツマン定数で、ln
は自然対数です。
熱力学の効率
内部エネルギー
内部エネルギーは「U」で表され、システム内に存在する総エネルギーです。これは、粒子の運動によって生成される運動エネルギーと、相互作用によって生成される位置エネルギーを含みます。
エンタルピー
エンタルピー「H」は、一定圧力で行われるプロセスに有用なポテンシャル関数です。次のように定義されます:
H = U + PV
ここで、P
は圧力、V
は体積です。
ヘルムホルツの自由エネルギー
ヘルムホルツの自由エネルギー「A」は、一定の体積と温度でクローズドシステムから得られる仕事を測定します。次の式で表されます:
A = U - TS
ここで、T
は温度、S
はエントロピーです。
ギブスの自由エネルギー
ギブスの自由エネルギー「G」は、圧力と温度が一定である過程において化学および生物学において非常に有用です。次のように計算されます:
G = H - TS
熱力学概念の視覚化
PV ダイアグラム
圧力-体積 (PV) ダイアグラムは、熱力学で一般的に使用されるグラフです。x 軸は体積を、y 軸は圧力を表します。PV ダイアグラムの曲線下の面積は、システムによって行われたまたはシステムに対して行われた仕事を表します。ここに簡単な例があります:
P
V
仕事
TS ダイアグラム
温度-エントロピー (TS) ダイアグラムは、プロセス中の熱移動を表す別の便利なダイアグラムです。ここに TS ダイアグラムの概要があります:
T
S
熱
実生活への応用
熱機関
熱機関は熱を仕事に変換します。作業材料は、熱源から熱を吸収し、サイクルを移動する際に仕事を行い、廃熱を熱シンクに排除します。熱機関の実際の例は、車に見られる内燃機関です。
冷蔵庫
冷蔵庫は、低温領域から高温領域への熱を移動させるために作業入力を使用します。これにより、内部が周囲温度より低く冷却されます。このプロセスは本質的に逆熱機関です。
相転移
熱力学を理解することは、融解、凍結、沸騰などの相転移を説明するために重要です。たとえば、沸点では、液体状態が気体状態に変化します。
まとめ
高度な熱力学は、さまざまな状況でのエネルギー変換と物理的特性を理解するために必要な重要な概念をカバーします。古典的および統計的熱力学の原則を使用することで、システムの挙動をより広く予測できるようになり、さまざまな科学および工学分野で重要です。