热学PPT第三章_2015
《物理化学》第三章 热力学第二定律PPT课件
例一:理想气体自由膨胀
原过程:Q=0,W=0,U=0, H=0
p2,V2
体系从T1,p1,V1 T2, 气体
真空
复原过程:
复原体系,恒温可逆压缩
WR
RT1
ln
V2 ,m V1,m
环境对体系做功
保持U=0,体系给环境放热,而且 QR=-WR
表明当体系复原时,在环境中有W的功变为Q的热,因 此环境能否复原,即理想气体自由膨胀能否成为可逆 过程,取决于热能否全部转化为功,而不引起任何其 他变化。
它们的逆过程都不能自动进行。当借助外力,系统 恢复原状后,会给环境留下不可磨灭的影响。
•化学反应 Zn+H2SO4等?
如图是一个典型的自发过程
小球
小球能量的变化:
热能
重力势能转变为动能,动能转化为热能,热传递给地面和小球。
最后,小球失去势能, 静止地停留在地面。此过程是不可逆转的。 或逆转的几率几乎为零。
能量转化守恒定律(热力学第一定律)的提出,根本上宣布 第一类永动机是不能造出的,它只说明了能量的守恒与转化及 在转化过程中各种能量之间的相互关系, 但不违背热力学第一 定律的过程是否就能发生呢?(同学们可以举很多实例)
热力学第一定律(热化学)告诉我们,在一定温度 下,化学反应H2和O2变成H2O的过程的能量变化可用U(或H) 来表示。
热力学第二定律(the second law of thermodynamics)将解答:
化学变化及自然界发生的一切过程进行 的方向及其限度
第二定律是决定自然界发展方向的根本 规律
学习思路
基本路线与讨论热力学第一定律相似, 先从人们在大量实验中的经验得出热力学第 二定律,建立几个热力学函数S、G、A,再 用其改变量判断过程的方向与限度。
非稳态传热_传热学.最全PPT
t
四、边界条件对温度分布的影响 tf
一大平壁置于高温环境中。
h
tf h
问题的分析: 存在两个传热环节:
0
x
1、 流体与物体表面的对流换热
2、 物体内部的导热
r
rh 1 h
rh
r
tf
tw
tm
t
存在3种情况:
Biv
Fov
Biv
h(V
A)
Bi h
Fov (V
A)2
/
a
换热时间 热扰动扩散到(V A)2面积所用的时间
t t
hA
e vc eBivFov
0 t0 t
瞬态热流量:
hA
h A h A0 e vc
0~ 内传给流
体的总热量:
Q
0
d
0
hA
hA0e vc d
一、无限大平板的分析解
1、问题描述
λ=const a=const
h=const
因两边对称,只研究半块平壁
2、数学模型
t 2t
tx,0at0x2
导热微分方程
初始条件
t x
|x0
0
边界条件
t x
|x
ht
,
t
引入过余温度 t t
x,0ax202 t0 t
x
|x0
0
x
| x
h ,
3、求解(用分离变量法)
假设 x, x
a
2
x 2
x d
d
a
d 2
dx2
工程热力学第三章气体和蒸汽的性质ppt课件
标准状态下的体积流量:
qV 0 Vm0qn 22.4103 288876 6474.98m3 / h
☆注意:不同状态下的体积不同。
3-2 理想气体的比热容
1、比热容的定义 ■比热容 c(质量热容)(specific heat)
1kg物质温度升高1K所需的热量, c q / dT J / (kg K)
(T 1000
)2
C3
(T 1000
)3
见附表4(温度单位为K)。
qp
T2 T1
cpdT
qV
T2 T1
cV
dT
说明:此种方法结果比较精确。
(2)平均比热容表
c
t2 t1
q t2 t1
q
t2 cdt
t1
t2 cdt
0℃
t1 cdt
0℃
c
t2 0℃
t2
c
t t1
0℃ 1
平均比热容 c t0℃的起始温度为0℃,见附表5(温
3-1 理想气体的概念
1、理想气体模型(perfect gas, ideal gas) ■理想气体的两点假设
理想气体是实际上并不存在的假想气体。 假设: (1)分子是弹性的、不占体积的质点(与空间相比) (2)分子间没有作用力。(分子间的距离很大) ■作为理想气体的条件
气体 p 0 ,v ,即要沸点较低、远离液态。
■比定压热容c p 和比定容热容 cV 比定压热容(specific heat at constant pressure):定压
过程的比热容。
比定容热容(specific heat at constant volume):定容过
程的比热容。
●可逆过程
热学第三章ppt大学物理
例4:已知:一气缸如图,A、B内各有1mol理想气 体N2 ,VA=VB,TA=TB。有335J的热量缓慢地 传给气缸,活塞上方的压强始终是1atm。 (忽略导热板的吸热,活塞重量及摩擦)
求:(1)A,B两部分温度的增量及净吸的热量.
(2)若导热隔板换成可自由滑动的绝热隔板,
1atm.
再求第(1)问的各量.
原平衡态
非平衡态
新平衡态
热力学中研究过程时,为了在理论上能利用系 统处于平衡态时的性质,引入准静态过程的概念.
二.准静态过程: 1.准静态过程是由无数个平衡态组成的过程. 2.准静态过程是实际过程的理想化模型. (无限缓慢)有理论意义,也有实际意义. 2
3.准静态过程可以用 P-V图上的一条曲线 (过程曲线)来表示.
间接法 A=-Δ E=CV.m(T1-T2)……(1)
可见,绝热过程靠减少系统的内能来对外做功.
A也可由直接计算法计算:
A
V2 PdV
V1
V2 C
V V1
dV
C V2
V V1
dV
C
1-
V21-
C -
1
P1V1
-
P2V2
- V11-
……(2)
请大家课下证明(1),(2)的结果是一样的。 22
0
e
1
2
d
3
v(10-3m3)
6
§3.3 内能、热量、 热力学第一定律
一.内能
微观上,热力学系统的内能是指其分子无规则运动 的能量(应含分子动能、分子间的势能)的总和.
内能是状态量 对于一定质量的某种气体: 理想气体的内能是
第三章 热力学第二定律
物理化学The Second Law of Thermodynamics 版权所有:武汉科技大学化学工程与技术学院Copyright © 2015 WUST. All rights reserved.•掌握热机效率的表达、卡诺循环及其重要结论;•掌握热力学第二定律以及由第二定律导出卡诺定理的方法,卡诺定理的推论;•掌握克劳修斯等式和状态函数-熵,克劳修斯不等式和熵增原理,熵判据;•掌握系统熵变(简单pVT变化、相变过程、化学变化)及环境熵变的计算;•掌握热力学第三定律的普朗克表述及熵的物理意义,理解规定摩尔熵、标准摩尔熵、标准摩尔反应熵及能斯特热定理。
•掌握亥姆霍兹自由能和吉布斯自由能定义、亥姆霍兹自由能判据、吉布斯自由能判据,理解亥姆霍兹自由能变和吉布斯自由能变的物理意义及计算,理解可逆与平衡、不可逆与自发的关系;•理解热力学基本方程和热力学关系式(麦克斯韦关系、对应系数关系,其它重要关系);•掌握热力学第二定律应用实例——克拉佩龙方程、克劳修斯-克拉佩龙方程。
本章主要内容§3.1 卡诺循环§3.2 热力学第二定律§3.3 熵增原理§3.4 单纯pVT变化熵变的计算§3.5 相变过程熵变的计算§3.6 热力学第三定律和化学变化过程熵变计算§3.7 亥姆霍兹函数和吉布斯函数§3.8 热力学基本方程§3.9 克拉佩龙方程§3.10 吉布斯-亥姆霍兹方程和麦克斯韦关系式§3.1 热力学第二定律•自发过程举例•自发过程逆向进行必须消耗功•自发过程的共同特征•热力学第二定律出现问题1.符号:宏观量与微观量2.单位:3.公式4.解题过程:d d δ δU H W Q U H W Q ∆∆d d W Q W Q U H∆∆不带单位计算;单位混用;简写Rδd amb W p V =- () =W pV W pV W pV H U W==-=∆∆∆-缺少必要说明、过程错结果正确amb d W p V=-,m 21amb 21()()V nC T T p V V -=--222p V nRT =由于绝热Q = 0,故∆U =W)1(22)1(11γγγγ--=p T p T W = ∆U = n C V , m (T 2-T 1)2211d d V V amb V V nRT W p V V V=-=-⎰⎰W = -p amb ∆V(1)(2)(3)(4)1. 自发过程举例自发变化某种变化有自动发生的趋势,一旦发生就无需借助外力,可以自动进行,这种变化称为自发变化。
第三章_热力学第二定律
引言
热力学第一定律即能量转化与守恒原理。
违背热力学第一定律的变化与过程一定不能发生。
不违背热力学第一定律过程却未必能自动发生。 例如,两物体的传热问题,温度不同的两个物体相接
触,最后达到平衡态,两物体具有相同的温度。但其
逆过程是不可能的,即具有相同温度的两个物体,不 会自动回到温度不同的状态,尽管该逆过程不违背热 力学第一定律。
热力学第二定律是实践经验的总结,反过来,它也
指导生产实践活动。
热力学第二定律关于某过程不能发生的断言是十分
肯定的。而关于某过程可能发生的断言则仅指有发生 的可能性,它不涉及速率问题。
§3.1 热力学第二定律
1. 自发过程 自发过程:在自然条件(不需外力帮助)下能 够自动发生的过程。 非自发过程:自发过程的逆过程。 一切自发过程都是不可逆的。 不过要注意自发过程并非不可逆转,但必须
将任意的一个循环用无限多个微小的循环代替 :
ó δQ ≤0 ô Ñ õ T
不可逆 可逆
如图所示由不可逆途径a 和可
逆途径b 组成的不可逆循环:
篌 δQ ir + 趑 T 貂 1
可逆途径b:
1
2
1 2
δQ r T
< 0
篌 δQ r = 趑 貂 2 T
2 1
δQ r T
2 = - D1 S
2 D1 S
R C V ,m
骣 V3 = 琪 琪 桫 V2
R C V ,m
得
V4 V3 = V1 V2
Þ
V3 V2 = V4 V1
- W = nR (T 1 - T 2 )ln
V2 V1
卡诺热机效率:
热学 (3 第三章 气体分子热运动速率和能量的统计分布率)
f ()d dN
N
dN
2
=
f
( )d
N 1
表示速率分布在→+d内的
分子数占总分子数的概率
表示速率分布在1→2内的分
子数占总分子数的概率
N
0
dN N
0
f
d
1
归一化条件
应注意的问题:
分布函数是一个统计结果,以上各种讨论都是建立在众多分子微 观运动基础上的,分子的数目越大,结论越正确。所以:
1、作速率分布曲线。 2、由N和vo求常数C。 3、求粒子的平均速率。 4、求粒子的方均根速率。
f (v)
C ( vo> v > 0) 0 ( v > vo )
f (v)
解:
f (v)dv
0
vo 0
Cdv
Cvo
1
C
C 1 vo
o
vo v
o f ()d o Cd C o2
3. 方均根速率
2
2
f
d
0
3
2
4
m
2 kT
2
e
m 2 2kT
4
d
3kT
3RT
0
mM
2 3kT 3RT
m
M
4. 三种速率的比较
最概然速率
p
2kT m
2RT M
平均速率
8kT 8RT m M
方均根速率
一、速率分布函数
气体分子处于无规则的热运动之中,由于碰撞,每个分子的速度都
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P( A B) P( A) P( B)
IV. 所有随机事件概率之和等于1
P( A1 ) P( A2 ) P( Ai ) P( Ai ) 1
V. 同时发生或依次发生的,互不关联的事件发生的概 率等于各个事件概率之乘积
P( AB) P( A) P( B)
PHYSICS: HEAT
第三章 分子热运动速度和能量 的统计分布
PHYSICS: HEAT
0.5
vmax=746 ms
0.4
-1
Distribution (%)
0.3
0.2
0.1
0.0
0
10
20
30
-1
40
v (10 ms )
2
Ni
T=2000 K
PHYSICS: HEAT
一、概率论基本知识
1.概率的基本概念 2.随机变量与概率分布 3.统计平均值
PHYSICS: HEAT 为了研究统计规律性,对随机现象进行观测,称为统 计试验。统计试验具有以下特点: I. 可在相同条件下重复进行 II. 每次试验结果明确可知,并且不止一个 III. 每次试验前不能肯定预测试验结果 我们把试验的结果中发生的现象称为事件。每次试验 结果中,如果某事件一定发生,则称为必然事件,若 某事件一定不发生,则称为不可能事件。在试验结果 中,将可能发生,也可能不发生的事件称为随机事件。
dvz dvy
P (v x , v y , v z )
概率密度为
f (vx , v y , vz )
dN (vx , v y , vz ) N
vx
dN(vx , v y , vz ) Ndvx dvy dvz
vy
PHYSICS: HEAT
在速度体积元vx~vx+dvx, vy~vy+dvy, vz~vz+dvz的概率 状态点数
d. 随机变量的分布函数
设X是随机变量,x是任意实数,则事件 “Xx”的概 率P(Xx)称为随机变量X的分布函数,记作F(x),即
F ( x ) P( X x )
a. 若X是离散随机变量,则
F ( x) p( xi )
xi x
b. 若X是连续随机变量,则
F ( x) f (t )dt
PHYSICS: HEAT 麦克斯韦速度分布
1859年麦克斯韦
m f (v x , v y , v z ) 2kT m 2kT
3/ 2
2 2 2 m(vx vy vz ) exp 2kT
3/ 2
m v2 exp 2kT
动了距离 vt ,△t时间内碰撞在△A面积器壁上
的平均分子数△N 等于柱体内的分子数
PHYSICS: HEAT
N nv At 6
1 nv 4
存在的主要问题 简化速度分布的连续性 忽略速率的分布规律
PHYSICS: HEAT
2、麦克斯韦速度分布律
在平衡态系统中,粒子的可取速度值在(-, +)区间 连续分布 速度空间 为了形象地研究微观粒子的速度分布,将每个粒 子的速度矢量通过平移放置在以vx, vy, vz为直角坐 标系的空间中,其中每个速度矢量都以坐标原点 O为起点。
PHYSICS: HEAT
2. 随机变量与概率分布 a. 随机变量
定义 设随机实验E的样本空间为={},若对于每一个样 本点,变量X都有确定的实数值与之对应,则X 是定义在上的实值函数,即X=X(),我们称这样的 变量X为随机变量。 随机变量X就是由样本空间到实数轴的单值映射
若映射的范围只是有限个或可列无穷多个,则称随机 变量是离散的;若映射的范围只是实数区间(有界或 无界),则称随机变量是连续的。
PHYSICS: HEAT
1. 概率的基本概念 a. 随机事件 举例:
抛一枚硬币,当硬币落地时,可能是正面朝上, 也可能时反面朝上,在硬币落地前我们不能肯定 地预测究竟哪一面朝上,我们把这类现象称为随 机现象 在相同条件下,对随机现象进行大量的重复观测, 对观测结果进行分析,可以发现其中的规律性, 称为统计规律性
f (v x ) dN (vx ) Ndvx
f (v y )
dN (v y ) Ndvy
dN (vz ) f (v z ) Ndvz
麦克斯韦假设 在热平衡态下分子速度任一分量的分布应与其它分量 的分布无关,即速度三个分量的分布是彼此独立的。
dN vx , v y , vz N f vx , v y , vz dvx dvy dvz f vx dvx f v y dvy f vz dvz
c. 连续随机变量的概率密度
N 处于x~x+x内的频率或概率为 N N 单位尺度内的频率 N x
当x0
N N x
f ( x)
PHYSICS: HEAT 定义 若随机变量X的取值范围是某个实数区间I(有界或无界), 且存在非负函数f(x),使得对于任意区间(a, b]I有
P(a X b) f ( x)dx
PHYSICS: HEAT
b. 样本空间
随机事件每一个可能的结果称为样本点,记作1, 2, 3,…., 随机试验的所有样本点组成的集合称为 样本空YSICS: HEAT
PHYSICS: HEAT
对于平衡系统而言,无规则运动的粒子的位置和速率可 看作是随机事件,每一个可能的位置或速率都是一个样 本点,整个系统中粒子涉及的空间或速率范围构成样本 空间。
Y和Z的边缘概率密度为
f ( x, y, z)dxdz
f Z ( z)
f ( x, y, z)dxdy
PHYSICS: HEAT 定理 连续随机变量X1, X2, …, Xn相互独立的充要条件是n个 边缘概率密度的乘积
f ( x1, x2 ,xn ) f X1 ( x1 ) f X 2 ( x2 ) f X n ( xn )
3. 统计平均值
设随机变量X的概率密度为f(x),则X的平均值为
x xf ( x)dx
X的某一函数F(x)的平均值为
F ( x) F ( x) f ( x)dx
g ( x, y)
g ( x, y) f ( x, y)dxdy
如分子热运动的方均速率
PHYSICS: HEAT 麦克斯韦边缘速度分布
f (v x )
f (v x , v y , v z )dvy dvz
3 2
2 2 2 m v m v m v m y x z exp dvy exp dvz exp 2kT 2kT 2kT 2kT 2 m vx m exp 2 kT 2kT 1 2
v
2
0
v2 f (v)dv
PHYSICS: HEAT
二、麦克斯韦速度分布
1、问题的提出
理想气体单位时间内、容器中的分子对单位面积器 壁的碰撞次数
若气体分子数密度为n,则按照理想气体分子各向同
性假设,单位体积中垂直指向长方形容器任一器壁
运动的平均分子数均为1/n 。每一分子均以平均速 率运动。△t时间内,所有向-x方向运动的分子均移
PHYSICS: HEAT 举例: 处于平衡状态下的系统中粒子的空间位置、速率 或速度分量都是随机变量,而且是连续随机变量。
b. 离散随机变量的概率分布
定义 若随机变量X只能取得有限个数值x1, x2,…, xn或可 列无穷多个数值x1, x2,…, xn,…,则称X为离散随机 变量
PHYSICS: HEAT 离散随机变量X取任一可能值xi的概率P(X=xi),记作
x
且在f(x)的连续点x处,有
f ( x) F ( x)
x
PHYSICS: HEAT
e. 多维随机变量
设X, Y, Z是定义在同一个样本空间上的连续随机变量, 若存在非负函数f(x, y, z),使得对于xyz空间上的任意区 域R有
P[( X , Y , Z ) R] f ( x, y, z)dxdydz
是n维随机变量(X1, X2, …, Xn)的联合概率密度 例 求x1~x2, y1~y2, z1~z2范围内的概率
x1 y1
x2
y2
z2
z1
f ( x, y, z)dxdydz f X ( x)dx fY ( y)dy f Z ( z)dz
x1 y1 z1
x2
y2
z2
PHYSICS: HEAT
a b
则称X为连续随机变量;函数f(x)称为连续随机变量X的概 率密度函数(简称概率密度)
f ( x) 0
f ( x) 1
归一化条件
概率密度反映的是某个随机变量附近无限小区域内的单位 尺度概率。
x2
x1
f ( x)dx 位置处于 x1到x2范围内的概率
PHYSICS: HEAT
这频率会依N不同有所变化,但随着N的增大,由 于偶然因素所起的作用相对降低,随机现象本身的 固有特性变得明显,fn(A)会稳定在某一值附近而只 有越来越小的起伏。当N较大时,频数趋于一极限:
N
lim f n ( A) PA
PA就叫事件A出现的概率。
PHYSICS: HEAT 概率的性质 I. 不可能事件的概率等于零,必然事件的概率等于1 II. 随机事件的概率小于1 P( A) 1 III. N个相互排斥事件发生的总概率是每个事件发生 概率之和