열의 이동을 계산하는 열역학 제 2법칙의 탄생

열에너지를 수학적으로 표현해야 할 필요성이 느껴졌고 그에 따라 열 흐름의 방향이 어떻게 되는지를 알려주는 법칙과 열역학 제2법칙이 어떻게 탄생하는지에 대한 내용입니다.

 

열 에너지를 수학적으로 표현해야 할 필요성

19 세기 초 프랑스에서는 영국 산업 혁명의 영향으로 열 에너지를 일로, 즉 열을 기계 에너지로 변환하는 열 엔진에 큰 관심이 있었다. 열 엔진을 에너지로 사용하는 발전소 소유주는 더 적은 비용을 지출하고 더 많은 수익을 남기기 위해 높은 열효율, 즉 더 적은 화석 연료로 많이 작동하는 열 엔진을 만들려고 했다.

 

그 결과 열기관을 제어하는 정비공의 역할이 중요 해졌고 이러한 열기관을 우수한 성능으로 만들기 위한 노력이 이루어지고 있다. 또한 열 엔진, 열전달 및 흡수, 관련 온도 변화의 기본 원리를 수학적으로 표현하는 것이 필요하게 되었다.

 

열 흐름 방향의 법칙

1824 년에 프랑스의 물리학 자이자 전문 엔지니어 인 Carnot은 에너지 신문의 칼럼에 다음과 같이 썼다. "열기관의 최대 효율은 열기관을 구성하는 두 가지 온도의 함수입니다"

 

Carnot에 이어 Cloud Gios에서 열 합계 이론에 따라 열 엔진의 최대 효율은 열 엔진을 구성하는 고열 엔진의 온도입니다. 두 개의 저온 열원 온도에 관한 것임이 입증되었다. 그는 환경에서 발생하는 열을 재 흡수하여 작업하는 것이 불가능하다는 사실을 바탕으로 카르노의 정리를 증명했다.

 

예를 들어, 거친 표면에서 움직이는 물체가 일정한 마찰력으로 인해 한 번 멈추면 마찰열로 인해 사용 가능한 운동 에너지가 방출됩니다. 그러 나이 물체가 움직이는 동안 공기 중으로 방출된 마찰열을 재 흡수할 수 있으며 존재한다면 멈추지 않고 계속 움직일 수 있다. 물론 이것은 자연스럽게 발생하지 않다.

 

Thompson은이 과정에서 만들어진 가정을 열역학 제2 법칙에 요약했다. 즉, 열 흐름 방향의 법칙이었다. 공기 중에 퍼진 열은 자연적으로 다시 모이지 않고 고온에서는 저온으로 전달되지만 저온에서는 고온에서는 자연적으로 이동하지 않다. 따라서 작업은 열의 100 %를 변경할 수 있지만 열은 매일 100 % 변경할 수 없다.

 

열역학 제2법칙의 탄생

그러나 이러한 방식으로 구성된 열역학 제2법칙은 Cloud Gyos에게 불완전한 것처럼 보였다. 일반적으로 법에서 볼 수 있는 보편성, 거룩한 규칙은 없었으며 수학적으로 표현된 것도 없었다. 1850 년에서 15 년 사이에 그는 완벽하게 조직된 수학적 표현 과보다 보편적인 표현을 찾기 위해 노력했다.

 

마지막으로, 비록 불완전하지만 통계적으로 조직된 엔트로피의 개념이 확립되었고, 1865 년에 우주의 에너지가 일정하다면 항상 그 환경에서 번성한다는 사실을 포함하는 "우주의 두 기초"가 승인되었다. 이란의 기사가 출판되었다.

 

Claudgios에 이어 Ludwig Boltzmann은 지면 상태의 엔트로피가 수학적 확률로 표현될 수 있음을 보여주었다. Boltzmann의 수학적 논의 덕분에 물리학에서 새로운 통계 역학 분야의 발견을 시작한 열역학 제2법칙의 통계적 및 확률론적 의미를 명확히 할 수 있었다.

 

그런 다음이 통계 역학을 바탕으로 분자 시스템의 엔트로피가 물리적 과정에서 증가한다는 것이 확실히 설명되었다. 그 이유는 시스템이 확률이 낮은 시스템에서 확률이 높은 시스템으로 이동하고 확률이 높을수록 엔트로피가 높아지기 때문입니다. 따라서 볼츠만은 열역학 제2 법칙을 확률 법칙의 표현으로 만들어 엔트로피를 확률로 정의했다. 그 결과 엔트로피는 제한된 열유속 정의에서 벗어나 모든 물리적 상태에 적용할 수 있는 개념을 갖게 되었다.

 

조르 소의 이론에서 완전히 벗어나 열 현상을 '무중력의 입자'로 설명하는 열의 과학, Claudgios와 Boltzmann의 열 현상의 기본 개념으로 엔트로피를 도입하고 이를 수학적으로 체계화. 엔트로피는 열역학적으로 체계화된 과학 분야가 되었으며 수학과 전자기학에서 독립적인 이론을 가지고 있다. 그것은 자연 철학에 대한 관심의 영향, 열 엔진 사용과 관련된 경험적 및 실험적 지식의 축적, 수학적 방법의 개발에 기반한다.