프로세스 물리학의 비가역성. 가역 및 비가역 프로세스

열역학 제2법칙은 자연의 과정이 비가역적이라는 사실을 기술하지만 이에 대한 설명은 제공하지 않습니다. 이 설명은 분자 운동 이론에 기초해서만 얻을 수 있으며 단순하지 않습니다.

마이크로 프로세스의 가역성과 매크로 프로세스의 비가역성 사이의 모순

매크로 프로세스의 비가역성은 모든 마이크로 프로세스가 시간이 지나면 가역적이기 때문에 역설적으로 보입니다. 개별 미세 입자의 운동 방정식은 고전적이든 양자적이든, 속도에 의존하는 마찰력을 포함하지 않기 때문에 시간이 지나면 가역적입니다. 마찰력은 거대한 몸체와 수많은 환경 분자의 상호 작용으로 인한 거시적 효과이며 이 힘 자체의 모양을 설명해야 합니다. 미세 입자가 상호 작용하는 힘(주로 전자기력)은 시간이 지나면 가역적입니다. 전자기 상호 작용을 설명하는 Maxwell의 방정식은 교체할 때 변경되지 않습니다. 티 에 - 티.

가장 단순한 가스 모델인 탄성 볼 세트를 취하면 전체적으로 가스가 특정 방향의 행동을 보일 것입니다. 예를 들어, 용기의 절반으로 압축되면 팽창하기 시작하여 전체 용기를 차지합니다. 그는 다시 줄어들지 않을 것입니다. 각 분자 공의 운동 방정식은 거리에 의존하고 분자 충돌에서 나타나는 힘만 포함하기 때문에 시간이 지나면 가역적입니다.

따라서 작업은 비가역성의 기원을 설명하는 것뿐만 아니라 마이크로 프로세스의 가역성 사실과 매크로 프로세스의 비가역성 사실을 조화시키는 것입니다.

이 문제를 해결하기 위한 근본적으로 올바른 접근 방식을 찾은 공은 Boltzmann에게 있습니다. 사실, 비가역성 문제의 일부 측면은 아직 완전한 해결책을 받지 못했습니다.

돌이킬 수 없는 일상의 예

사소함에도 불구하고 Boltzmann의 비가역성 문제의 해결과 직접적인 관련이 있는 간단한 일상적인 예를 들어 보겠습니다.

월요일에 새로운 삶을 시작하기로 결정했다고 가정해 보겠습니다. 이것에 대한 필수 불가결한 조건은 일반적으로 완벽하거나 책상 위의 완벽한 순서에 가깝습니다. 엄격하게 정의된 장소에 모든 물건과 책을 배열하고 국가가 테이블 위에 군림합니다. 이는 "질서"의 상태라고 부를 수 있습니다.

시간이 지나면 어떻게 될지는 잘 알려져 있습니다. 물건과 책을 엄격하게 정의된 장소에 두는 것을 잊어버리고 혼란스러운 상태가 테이블을 지배합니다. 이것이 무엇에 관한 것인지 이해하는 것은 어렵지 않습니다. "질서"의 상태는 하나의 명확한 대상 배열에 해당하고 "혼돈"의 상태는 비교할 수 없을 정도로 많은 수에 해당합니다. 그리고 물체가 당신의 의지에 의해 통제되지 않는 임의의 위치를 차지하기 시작하자마자 테이블에 훨씬 더 많은 수의 물체 분포에 의해 실현되는 더 가능성있는 혼돈 상태가 테이블에 자연스럽게 발생합니다.

원칙적으로 볼츠만은 매크로 프로세스의 비가역성을 설명하기 위해 이러한 고려 사항을 표현했습니다.

미시적 상태와 거시적 상태

우선 시스템의 거시적 상태와 미시적 상태를 구별할 필요가 있다.

거시적 상태는 몇 가지 열역학적 매개변수(압력, 부피, 온도 등)와 질량 중심의 위치, 질량 중심의 속도 등과 같은 기계적 양으로 특징지어집니다. 실질적으로 중요한 국가 전체를 특징짓는 거시적 양.

위의 테이블에 물건이 있는 일상적인 예에서 미시적 상태와 거시적 상태의 개념을 소개할 수 있습니다. 미시 상태는 대상의 특정 배열에 해당하고 거시 상태는 "질서" 또는 "혼돈"과 같은 상황 전체에 대한 평가에 해당합니다.

그것은 아주 분명하다 특정 거시 상태는 수많은 다른 미시 상태에 의해 실현될 수 있습니다.예를 들어, 한 분자가 공간의 주어진 지점에서 다른 지점으로 전이하거나 충돌로 인한 속도의 변화는 시스템의 미세 상태를 변경하지만 물론 열역학적 매개변수를 변경하지 않으며 , 결과적으로 시스템의 거시적 상태.

이제 우리는 이전 진술만큼 분명하지 않은 가설을 소개합니다. 닫힌 시스템의 모든 미시적 상태는 동일할 가능성이 있습니다. 그들 중 누구도 선택되지 않고 우대 위치를 차지하지 않습니다.이 가정은 실제로 분자의 열 운동의 무질서한 성질에 대한 가설과 동일합니다.

에너지 보존 법칙은 모든 변형에서 에너지의 양이 변하지 않고 유지된다는 것을 나타냅니다. 그러나 그는 어떤 에너지 변환이 가능한지에 대해 아무 말도 하지 않습니다. 한편, 에너지 보존 법칙의 관점에서 볼 때 상당히 용인되는 많은 과정은 실제로는 발생하지 않습니다.

가열된 신체는 스스로 냉각되어 에너지를 더 차가운 주변 신체로 전달합니다. 차가운 물체에서 뜨거운 물체로 열을 전달하는 역 과정은 에너지 보존 법칙과 모순되지 않지만 실제로는 발생하지 않습니다.

또 다른 예. 평형 위치에서 나온 진자의 진동은 감쇠합니다(그림 5.11; 1, 2, 3, 4 - 평형 위치에서 최대 편차에서 진자의 연속 위치). 마찰력의 작용으로 인해 기계적 에너지가 감소하고 진자와 주변 공기의 온도가 약간 상승합니다. 진자 자체와 환경의 냉각으로 인해 진자 진동의 진폭이 증가하는 경우 역 과정도 에너지적으로 허용됩니다. 그러나 그러한 과정은 관찰된 적이 없습니다. 기계적 에너지는 자발적으로 내부 에너지로 변환되지만 그 반대는 아닙니다. 이 경우 신체 전체의 질서 정연한 운동은 구성 분자의 무질서한 열 운동으로 바뀝니다.

그러한 예의 수는 거의 무한정 증가할 수 있습니다. 그들 모두는 자연의 과정에는 열역학 제 1 법칙에 어떤 식 으로든 반영되지 않는 특정 방향이 있다고 말합니다. 자연의 모든 과정은 특정한 한 방향으로만 진행됩니다. 반대 방향으로, 그들은 자발적으로 흐를 수 없습니다. 자연의 모든 과정은 되돌릴 수 없으며 그 중 가장 비극적인 것은 유기체의 노화와 죽음입니다.

되돌릴 수 없는 과정의 개념을 명확히 합시다. 되돌릴 수 없는 프로세스는 이러한 프로세스라고 부를 수 있으며, 그 반대는 더 복잡한 프로세스의 링크 중 하나로만 발생할 수 있습니다.. 따라서 진자의 예에서 손으로 밀어 진자의 진폭을 다시 높일 수 있습니다. 그러나 이러한 진폭의 증가는 저절로 발생하는 것이 아니라 손으로 누르는 것과 같은 보다 복잡한 프로세스의 결과로 가능해집니다. 원칙적으로 차가운 물체에서 뜨거운 물체로 열을 전달하는 것은 가능하지만, 이를 위해서는 에너지 등을 소비하는 냉동 장치가 필요합니다.

수학적으로 기계적 과정의 비가역성은 거시적 물체의 운동 방정식이 시간 부호의 변화에 따라 변한다는 사실로 표현됩니다. 변환 t -> -t에서 불변하지 않다고 합니다. 가속도는 t -> -t에 대한 부호를 변경하지 않습니다. 거리에 의존하는 힘도 부호를 바꾸지 않습니다. t를 -t로 바꾸면 속도에 따라 부호가 바뀝니다. 그렇기 때문에 속도에 의존하는 마찰력에 의해 일을 할 때 신체의 운동 에너지는 내부 에너지로 비가역적으로 변환됩니다.

자연 현상의 비가역성을 잘 보여주는 예는 거꾸로 영화를 보는 것입니다. 예를 들어 테이블에서 떨어지는 수정 꽃병은 다음과 같습니다. 바닥에 누워있는 꽃병의 파편이 서로 돌진하여 연결되어 전체 꽃병을 형성합니다. 그런 다음 꽃병이 일어나 테이블 위에 조용히 서 있습니다. 우리가 화면에서 보는 것은 프로세스가 역전될 수 있다면 실제로 일어날 수 있습니다. 어떤 일이 일어나고 있는지에 대한 불합리함은 우리가 프로세스의 특정 방향에 익숙하고 역류의 가능성을 허용하지 않는다는 사실에서 비롯됩니다. 그러나 파편에서 꽃병을 복원하는 것과 같은 과정은 에너지 보존 법칙, 역학 법칙 또는 일반 법칙과 모순되지 않습니다. 단, 열역학 제2법칙은 예외입니다. 절.

자연의 과정은 되돌릴 수 없습니다. 가장 일반적인 비가역적 프로세스는 다음과 같습니다.

뜨거운 몸에서 차가운 몸으로의 열 전달;
기계적 에너지를 내부 에너지로 변환.

정의 1

가역적 과정은 물리학에서 시스템이 동일한 상태를 통과하지만 반대 방향으로 진행되는 방식으로 반대 방향으로 수행될 수 있는 과정으로 간주됩니다.

그림 1. 되돌릴 수 있는 프로세스와 되돌릴 수 없는 프로세스. Author24 - 학생 논문의 온라인 교환

정의 2

비가역적 과정은 자발적으로 한 방향으로만 진행되는 과정으로 간주됩니다.

열역학적 과정

그림 2. 열역학적 과정. Author24 - 학생 논문의 온라인 교환

열역학적 과정은 환경과의 상호 작용의 결과로 발생하는 시스템 상태의 지속적인 변화입니다. 이 경우 적어도 하나의 상태 매개변수의 변경은 프로세스의 외부 신호로 간주됩니다.

상태 변화의 실제 프로세스는 시스템과 환경 사이에 상당한 속도와 잠재적인 차이(압력 및 온도)가 존재하는 조건에서 발생합니다. 이러한 조건에서는 비평형 상태의 시스템 부피에 따라 매개변수 및 상태 기능의 복잡하고 고르지 않은 분포가 나타납니다. 일련의 비평형 상태를 통한 시스템의 통과를 포함하는 열역학적 과정을 비평형이라고 합니다.

비평형 과정에 대한 연구는 열역학의 틀 내에서 개발된 방법이 주로 평형 상태 연구에 적용되기 때문에 과학자에게 가장 어려운 작업으로 간주됩니다. 예를 들어, 비평형 과정은 평형 조건에 적용 가능한 기체 상태 방정식을 사용하여 계산하기가 매우 어려운 반면 압력과 온도는 시스템의 전체 부피와 관련하여 동일한 값을 갖습니다.

상태 매개변수의 평균값을 방정식에 대입하여 비평형 과정의 대략적인 계산을 수행하는 것이 가능하지만 대부분의 경우 시스템의 체적에 대한 매개변수의 평균은 불가능하게 됩니다.

기술 열역학에서 실제 프로세스 연구의 틀 내에서 상태 매개변수의 분포는 일반적으로 균일한 것으로 가정됩니다. 이것은 차례로 시스템의 매개변수를 균일하게 분포시키기 위해 얻은 상태 방정식 및 기타 계산 공식을 사용할 수 있게 합니다.

일부 특정 경우에는 이러한 단순화로 인한 오류가 중요하지 않으며 실제 프로세스를 계산할 때 고려되지 않을 수 있습니다. 불균일한 결과로 공정이 이상적인 평형 모델과 크게 다른 경우 계산에 적절한 수정이 이루어집니다.

시스템의 상태가 변경될 때 시스템에 균일하게 분포된 매개변수의 조건은 본질적으로 이상적인 프로세스를 연구 대상으로 취하는 것을 의미합니다. 이 경우 이러한 프로세스는 무한히 많은 평형 상태로 구성됩니다.

그러한 과정을 매우 느리게 진행되는 과정의 형식으로 표현하는 것이 가능하므로 각 특정 순간에 시스템에서 실질적으로 평형 상태가 설정될 것입니다. 평형에 대한 그러한 과정의 근사 정도는 클수록 시스템의 변화율이 낮아집니다.

한계에서 우리는 평형 상태에 대한 지속적인 변화를 제공하는 무한히 느린 과정에 도달합니다. 이러한 평형 상태 변화 과정을 준정적(또는 정적)이라고 합니다. 이러한 유형의 프로세스는 시스템과 환경 간의 무한히 작은 전위차에 해당합니다.

정의 3

준정적 프로세스의 반대 방향으로 시스템은 직접 프로세스에서 발생하는 것과 유사한 상태를 겪을 것입니다. 준정적 프로세스의 이러한 속성을 가역성이라고 하며 프로세스 자체는 가역적입니다.

열역학의 가역적 과정

그림 3. 열역학의 가역적 과정. Author24 - 학생 논문의 온라인 교환

정의 4

가역적 과정(평형) - 시스템이 에너지 비용 없이 원래 상태로 돌아가고 거시적이지 않은 상태에서 정방향 및 반대 방향(동일한 중간 상태를 통과하기 때문에)으로 통과할 수 있는 열역학적 과정을 나타냅니다. 변경.

가역적인 과정은 어떤 독립변수의 극소량 변화로 인해 절대적으로 어떤 순간에도 반대 방향으로 흐르게 할 수 있습니다. 되돌릴 수 있는 프로세스가 가장 많은 작업을 수행할 수 있습니다. 어떤 상황에서도 시스템에서 많은 작업을 수행하는 것은 불가능합니다. 이는 가역적 프로세스에 이론적 중요성을 부여하며, 이는 실제로 구현하기에도 비현실적입니다.

그러한 과정은 무한히 느리게 진행되며, 그들에게 접근해야만 가능해진다. 공정의 열역학적 가역성과 화학적 가역성 사이의 상당한 차이에 주목하는 것이 중요합니다. 화학적 가역성은 공정의 방향과 열역학적 수행 방식을 특성화합니다.

가역적 과정과 평형 상태의 개념은 열역학에서 매우 중요한 역할을 합니다. 따라서 열역학의 각 정량적 결론은 평형 상태와 가역적 과정에만 적용됩니다.

열역학의 비가역적 과정

되돌릴 수 없는 과정은 모든 동일한 중간 상태를 통해 반대 방향으로 수행될 수 없습니다. 모든 실제 프로세스는 물리학에서 되돌릴 수 없는 것으로 간주됩니다. 다음은 그러한 프로세스의 예입니다.

확산;
열확산;
열 전도성;
점성 흐름 등

운동 에너지(거시적 운동의 경우)가 마찰을 통해 열로(계의 내부 에너지로) 전환되는 것은 되돌릴 수 없는 과정입니다.

자연에서 수행되는 모든 물리적 과정은 가역성과 비가역성으로 나뉩니다. 어떤 프로세스로 인해 고립된 시스템이 상태 A에서 상태 B로 전환한 다음 원래 상태로 돌아갑니다.

이 경우 프로세스는 유사한 중간 상태를 통해 B 상태에서 A 상태로의 역전이가 구현될 가능성이 있는 조건에서 되돌릴 수 있으므로 주변 물체에 전혀 변화가 남지 않습니다.

그러한 전환의 구현이 불가능하고 프로세스가 끝날 때 주변 기관이나 시스템 자체에 변경 사항이 보존되면 프로세스는 되돌릴 수 없는 것으로 판명됩니다.

마찰 현상이 수반되는 모든 과정은 되돌릴 수 없습니다. 왜냐하면 마찰 조건에서 작업의 일부는 항상 열로 바뀌고 소멸되며 과정(가열)의 흔적이 주변 몸체에 남아 있기 때문입니다. (마찰의 참여와 함께) 과정을 되돌릴 수 없는 것으로 바꿀 것입니다.

실시예 1

(마찰력이 없는) 보수적 시스템에서 수행되는 이상적인 기계적 프로세스는 되돌릴 수 있습니다. 이러한 프로세스의 예는 무거운 진자의 긴 서스펜션에 대한 진동으로 간주될 수 있습니다. 매체의 미미한 저항으로 인해 진자 진동의 진폭은 오랜 시간에 걸쳐 실질적으로 변하지 않으며, 이 경우 진동하는 진자의 운동 에너지는 위치 에너지로 완전히 변환되고 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.

엄청난 수의 분자가 관련된 모든 열 현상의 가장 중요한 기본 특징은 돌이킬 수 없는 특성입니다. 이러한 성질의 과정의 예는 기체(특히 이상적인 기체)가 진공으로 팽창하는 것입니다.

따라서 본질적으로 근본적으로 다른 두 가지 유형의 프로세스가 존재합니다.

거꾸로 할 수 있는;
뒤집을 수 없는.

한 번 만들어진 M. Planck의 진술에 따르면 비가역 및 가역과 같은 프로세스 간의 차이는 예를 들어 프로세스의 전기적 및 기계적 다양성보다 훨씬 더 깊습니다. 이러한 이유로 물리적 현상에 대한 고려의 틀에서 첫 번째 원칙으로 선택하는 것이 (다른 기호와 비교하여) 더 합리적입니다.

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자연에서 프로세스의 비가역성에 대한 통계적 해석

마이크로 프로세스의 가역성과 매크로 프로세스의 비가역성 사이의 모순.

사소함에도 불구하고 Boltzmann의 비가역성 문제의 해결과 직접적인 관련이 있는 간단한 일상적인 예를 들어 보겠습니다.

시간이 지나면 어떻게 될지는 잘 알려져 있습니다. 물건과 책을 엄격하게 정의된 장소에 두는 것을 잊어버리고 혼란스러운 상태가 테이블을 지배합니다. 이것이 무엇에 관한 것인지 이해하는 것은 어렵지 않습니다. "질서"의 상태는 "특정 대상 배열의 바닥과"혼돈"의 상태에만 해당합니다. 비교할 수 없을 정도로 많은 수입니다. 그리고 물체가 당신의 의지에 의해 통제되지 않는 임의의 위치를 취하기 시작하자마자 훨씬 더 많은 수로 실현되는 더 많은 혼돈 상태가 테이블에 자연스럽게 발생합니다. 테이블에 있는 물체의 정의입니다.

원칙적으로 볼츠만은 매크로 프로세스의 비가역성을 설명하기 위해 이러한 고려 사항을 표현했습니다.

우선 시스템의 거시적 상태와 미시적 상태를 구별할 필요가 있다.

미시적 상태는 시스템(거시적 몸체)을 구성하는 모든 입자의 좌표와 속도(또는 운동량)를 설정하여 일반적인 경우에 특성화됩니다. 이것은 시스템의 비교할 수 없을 정도로 더 자세한 특성이며, 거시적 몸체로 프로세스를 설명하는 데 지식이 전혀 필요하지 않습니다. 게다가, 미시 상태에 대한 지식은 거대체를 구성하는 수많은 입자로 인해 실제로 달성할 수 없습니다. 위의 테이블에 물건이 있는 일상적인 예에서 미시적 상태와 거시적 상태의 개념을 소개할 수 있습니다. 미시 상태는 대상의 특정 배열에 해당하고 거시 상태는 "질서" 또는 "혼돈"과 같은 상황 전체에 대한 평가에 해당합니다.

특정 거시 상태가 수많은 다른 미시 상태에 의해 실현될 수 있다는 것은 매우 분명합니다. 따라서 예를 들어 공간의 주어진 지점에서 다른 지점으로의 한 분자의 전이 또는 충돌의 결과로 속도의 변화는 시스템의 미세 상태를 변경하지만 물론 열역학적 매개변수를 변경하지 않으며 , 결과적으로 시스템의 거시적 상태.

이제 이전 진술만큼 명확하지 않은 가설을 소개하겠습니다. 닫힌 시스템의 모든 미시적 상태는 동일하게 개연성이 있습니다. 그들 중 누구도 선택되지 않고 우대 위치를 차지하지 않습니다. 이 가정은 실제로 분자의 열 운동의 무질서한 성질에 대한 가설과 동일합니다.

시간이 지남에 따라 미시 상태는 지속적으로 서로를 대체합니다. 특정 거시적 상태에서 시스템이 소비한 시간은 이 상태를 실현하는 미시 상태 Z 1 의 수에 분명히 비례합니다. Z가 시스템의 총 미시 상태 수를 나타내는 경우 상태 W의 확률은 다음과 같이 결정됩니다. W=Z 1 /Z

거시적 상태의 확률은 가능한 미시적 상태의 총 수에 대한 거시적 상태를 실현하는 미시적 상태의 수의 비율과 같습니다.

시스템을 가장 가능성 있는 상태로 전환

2^가 많을수록 주어진 매크로 상태의 확률이 높아지고 시스템이 이 상태에 있는 시간이 길어집니다. 따라서 시스템의 진화는 가능성이 낮은 상태에서 가능성이 높은 상태로 전환하는 방향으로 발생합니다. 개별 입자의 움직임을 지배하는 법칙의 가역성에도 불구하고 거시적 과정의 흐름의 비가역성이 연결되는 것은 바로 이것입니다. 역 과정은 불가능한 것이 아니라 가능성이 거의 없습니다. 모든 미시 상태는 확률이 동일하기 때문에 원칙적으로 소수의 미시 상태에 의해 실현되는 거시 상태가 발생할 수 있지만 이는 극히 드문 경우입니다. 우리가 그들을 보지 못한다고 해서 놀라지 말아야 합니다. 열 평형 상태일 가능성이 가장 높습니다. 가장 많은 수의 미시 상태에 해당합니다.

기계적 에너지가 자발적으로 내부 에너지로 변환되는 이유를 이해하는 것은 쉽습니다. 신체(또는 시스템)의 기계적 운동은 신체의 모든 부분이 동일하거나 유사한 방식으로 움직일 때 질서정연한 운동입니다. 질서 정연한 운동은 무작위 열 운동에 비해 적은 수의 미시 상태에 해당합니다. 따라서 질서 정연한 기계적 운동 자체의 가능성이 없는 상태는 훨씬 더 많은 수의 미시 상태에 의해 실현되는 무작위 열 운동으로 바뀝니다.

뜨거운 몸체에서 차가운 몸체로의 열 전달 과정은 덜 명확합니다. 그러나 여기에서도 불가역성의 본질은 동일하다.

열 전달이 시작될 때 두 그룹의 분자가 있습니다. 뜨거운 물체의 평균 운동 에너지가 더 높은 분자와 차가운 물체의 평균 운동 에너지가 낮은 분자입니다. 공정이 끝날 때 열 평형이 설정되면 모든 분자는 평균 운동 에너지가 동일한 동일한 분자 그룹에 속합니다. 분자를 두 그룹으로 나누는 보다 질서 있는 상태는 더 이상 존재하지 않습니다.

따라서 프로세스의 비가역성은 비평형 거시적 상태가 있을 가능성이 없다는 사실에 기인합니다. 이러한 상태는 우주의 진화의 결과로 자연적으로 발생하거나 인간에 의해 인위적으로 생성됩니다. 예를 들어, 우리는 열기관의 작동 유체를 주변 온도보다 수백도 높은 온도로 가열하여 강한 비평형 상태를 얻습니다.

4개의 분자로 이루어진 "기체"의 팽창

다양한 상태의 확률을 계산할 수 있고 시스템의 입자 수가 증가하면 미세 입자의 운동 법칙의 가역성에도 불구하고 프로세스가 되돌릴 수 없다는 사실을 명확하게 보여주는 간단한 예를 고려해 보겠습니다. .

단 4개의 분자로 구성된 용기에 "기체"가 있다고 가정합니다. 처음에 모든 분자는 칸막이에 의해 오른쪽 절반과 분리된 용기의 왼쪽 절반에 위치합니다(그림 1a). 파티션을 제거하면 "가스"가 팽창하기 시작하여 전체 용기를 차지합니다. "가스"가 다시 압축될 확률은 얼마인지 봅시다. 분자는 용기의 절반에서 재조립됩니다.

우리의 예에서 거대 상태는 어떤 분자가 여기에 있는지에 관계없이 용기의 절반에 있는 분자 수를 나타내는 특징이 있습니다. 미세 상태는 용기의 절반에 대한 분자 분포에 의해 지정되며, 이는 용기의 절반을 차지하는 분자를 나타냅니다. 우리는 1, 2, 3, 4라는 숫자로 분자에 번호를 매깁니다.

모든 분자가 용기의 절반(예: 왼쪽)에 모일 확률은 1/16과 같습니다. 이 거대 상태는 하나의 미시 상태에 해당하기 때문입니다.

분자가 균등하게 분포될 확률은 3/8로 6배 더 큽니다. 이 거대 상태는 6개의 미시 상태에 해당하기 때문입니다. 용기의 절반(예: 왼쪽 용기)에 3개의 분자(다른 하나는 각각 1개의 분자)가 있을 확률은 1/4입니다.

대부분의 경우 분자는 용기의 절반에 고르게 분포됩니다. 이것이 가장 가능성이 높은 상태입니다.

그러나 충분히 큰 관찰 시간 간격의 약 1/16에서 분자는 용기의 절반 중 하나를 차지합니다. 따라서 팽창 과정은 가역적이며 "기체"는 비교적 짧은 시간 후에 다시 압축됩니다.

따라서 거대체에 있는 많은 수의 분자 때문에 자연의 과정은 실질적으로 되돌릴 수 없는 것으로 판명되었습니다. 원칙적으로 역과정이 가능하지만 그 확률은 0에 가깝습니다. 엄밀히 말하면, 그 과정은 자연의 법칙과 모순되지 않습니다. 그 결과 분자의 무작위적인 움직임으로 인해 모든 분자가 반의 반으로 모여들고 반의 다른 반 학생들은 질식할 것입니다. . 그러나 실제로 이 사건은 과거에도 없었고 앞으로도 일어나지 않을 것입니다. 그러한 사건의 확률은 너무 작아서 현재 상태의 우주 전체가 존재하는 동안(약 수십억 년) 일어날 수 없습니다.

모든 프로세스에는 프로세스가 더 질서 있는 상태에서 덜 질서 있는 상태로 스스로 이동하는 고유한 방향이 있습니다. 체계의 질서가 많을수록 무질서에서 회복하기가 더 어렵습니다. 유리를 새로 만들어 프레임에 삽입하는 것보다 유리를 깨는 것이 비교할 수 없을 정도로 쉽습니다. 가능하다면 살아 있는 존재를 되살리는 것보다 죽이는 것이 훨씬 쉽습니다. “신은 작은 버그를 만들었습니다. 부수면 죽을 것입니다." - 미국 생화학자 Szent Györgyi는 그의 책 "Bioenergetics"에 이러한 서문을 썼습니다.

우리가 인식하는 선택된 시간 방향("시간의 화살")은 분명히 세계의 프로세스 방향과 정확하게 연결되어 있습니다.

열역학 제2법칙의 적용 한계

거시적 시스템 전체에 대해 평형 상태에서 비평형 상태로의 역전이 과정의 확률은 매우 낮습니다. 그러나 적은 수의 분자를 포함하는 소량의 경우 평형에서 벗어날 확률이 눈에 띄게 나타납니다. 평형에서 이러한 무작위 편차를 변동이라고 합니다. 지구의 대기와 하늘의 푸른 색에서 빛의 산란을 설명하는 것은 빛의 파장 정도의 영역에서 가스 밀도의 변동입니다. 소량의 압력 변동은 브라운 운동을 설명합니다.

변동의 관찰은 Boltzmann이 만든 거시 프로세스의 비가역성에 대한 통계 이론의 정확성에 대한 가장 중요한 증거입니다. 열역학 제2법칙은 입자가 많은 시스템에서만 유효합니다. 소량에서는 이 법칙의 편차가 심각해집니다.

열역학 제2법칙을 위반할 가능성이 있는 것으로 추정되는 흥미로운 예는 Maxwell에 의해 발명되었습니다. 지능적인 존재인 "악마"는 동일한 온도와 압력의 가스로 A와 B의 두 구획을 분리하는 파티션의 매우 가벼운 댐퍼를 제어합니다. "악마"는 분자가 댐퍼까지 날아가는 것을 보고 구획 B에서 구획 A로 이동하는 빠른 분자에 대해서만 댐퍼를 엽니다. 결과적으로 시간이 지남에 따라 구획 A의 가스가 가열되고 구획 B의 가스가 냉각됩니다. 이 경우 댐퍼가 실제로 무중력 상태이고 열역학 제2법칙을 위반한 것으로 보이기 때문에 작업이 수행되지 않습니다.

그러나 실제로는 제2법칙에 위배되지 않는다. 작업을 위해 "악마"는 셔터까지 날아가는 분자의 속도에 대한 정보를 받아야 합니다. 에너지를 소비하지 않고 동일한 정보를 얻는 것은 불가능합니다.

자연에서 프로세스의 비가역성은 최대 무질서에 해당하는 가장 가능성 있는 상태로 전환하려는 시스템의 욕구와 관련이 있습니다.

가역성 미세공정 거시적 열

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제어 작업, 2011년 10월 22일 추가됨

천연 가스의 밀도 및 연소 열 측정. 가스 공급 시스템의 주요 매개변수 분석. 온수 공급을 위한 열 소비 계산. 내부 및 외부 가스 파이프라인에 대한 지역 예산 계산. 연소 과정의 최적화.

논문, 2017년 3월 20일 추가됨

기체 분자의 속도. 속도에 따른 기체 분자 분포의 개념. 맥스웰 분포 함수. RMS 속도 계산. 확률의 수학적 정의. 이상 기체 분자의 분포. 속도의 절대값입니다.

프레젠테이션, 2016년 2월 13일 추가됨

주어진 기체에 대한 폴리트로피 지수, 초기 및 최종 매개변수, 엔트로피 변화의 결정. isochoric-isobaric 열 공급이 있는 왕복 내연 기관의 이상적인 사이클의 특성 지점에서 작동 유체의 매개변수 계산.

제어 작업, 2011년 3월 12일 추가됨

분자의 속도 계산. 기체 분자와 액체 분자의 속도 차이. 분자 속도의 실험적 결정. 물질 구조에 대한 분자 운동 이론의 일관성에 대한 실제적인 증거. 회전 속도 모듈.

프레젠테이션, 2011년 5월 18일 추가됨

이상 기체 모델의 실제 기체에 대한 설명. 가스에서 분자 배열의 특징. Clapeyron-Mendeleev 방정식에 의한 이상 기체의 설명. 반 데르 발스 방정식의 분석. 솔리드 바디의 구조. 위상 변환. 상태 다이어그램.