大学物理熵和熵增加原理
第3节:熵的定义及熵增加原理

第三节:熵
任意可逆循环的热温商
熵的引出 熵的定义 克劳修斯不等式 熵增加原理
1
第三节:熵
9
3.3 熵增加原理
当过程为绝热过程时,因系统与环境之间无热交 换,即δQ=0 ,则克劳休斯不等式可以写作: ΔS绝热 ≥0 > 不可逆过程
= 可逆过程 Tamb = T
∴(1)绝热系统中只能发生熵大于0或者等于0的过程,
即:不可逆绝热过程的熵必定增大;
(2) 绝热可逆过程的熵不变——称为恒熵过程; (3)不可能发生熵减少的绝热过程.
Q1
T1
Q2
T2
0
对于一个任一不可逆循环,同时能用无限多个小不可逆 卡诺循环代替,所以所有小不可逆卡诺循环的热温商只和也 同样小于0。即: Qi Q i = 0 式中T为环境温度 T T
不可逆
8
3.2 克劳修斯不等式
将一任意过程与一可逆途径组成一个循环, 则有
或它的环程积分等于零。
QR Q R T T 0
4
第三节:熵
5
第三节:熵
再将循环分成途径a(12)和b(21), 有
1 QR 0 1 2 T a T b 2 QR
p
a
2
1
b
或
2 QR 1 1 T a T b
Q Tamb
1
1
2
2
1 QR Q 0 2 Tamb T
增熵定律熵增定律

增熵定律熵增定律增熵定律,又称熵增定律,是一个在物理学、信息论和自然科学领域中广泛应用的原理。
下面就让我们一起深入探讨增熵定律,了解其背后的原理和指导意义。
熵是热力学中的一个数值,它描述了一个系统的无序程度或混乱程度。
当一个系统的熵增加时,系统的有序性降低,无序程度增加,混乱程度加剧。
根据增熵定律,对于一个封闭系统,熵的增加是不可逆的,即熵不会减小。
首先,让我们以一个生动的例子来说明增熵定律。
想象一下,你有一间整理得井然有序的卧室。
书籍整齐摆放在书架上,衣物被一字排开挂在衣架上,地上没有一丝尘土。
这是一个非常有序的状态,系统的熵非常低。
然而,当你开始使用这个房间时,熵开始增加。
你开始阅读一本书,将书放在桌子上,衣服逐渐脱下并丢在地上。
房间很快变得凌乱不堪,熵的增加使得无序性不断提高。
你可能会想要恢复房间的有序状态,但这需要付出额外的能量和努力。
这正是增熵定律的核心原理。
在物理学中,增熵定律可以解释为自然界中所有自发过程都会导致系统的熵增加。
这涉及到热力学第二定律,该定律指出在孤立系统中,能量总是自发地从高温区域流向低温区域,而从低温区域流向高温区域的过程是不可逆转的。
这一过程总是伴随着熵的增加。
除了在物理系统中,增熵定律也在信息论中起着重要的作用。
信息论是研究信息传输和存储的数学理论。
根据增熵定律,信息在传递和处理过程中会产生噪声,导致信息的无序性增加。
在信息传输中,我们常常需要进行纠错操作来降低噪声的影响,恢复信息的有序性。
增熵定律的指导意义在于提醒我们,在自然界和信息领域中,系统的有序性是需要付出额外能量和努力来维持的。
这可以应用到生活中的各个方面。
比如,在家庭生活中,保持房间的整洁需要定期的清理和整理工作,否则房间会逐渐变得混乱不堪。
在组织管理中,保持良好的秩序需要制定明确的规章制度和有效的管理手段。
另外,增熵定律还提醒我们,在信息处理中,我们需要通过纠错和校验来降低误差和噪声的影响,确保信息的可靠性和准确性。
大学物理课件-熵增原理

量解。:
法一
(T1V1)
等體升溫
(T2V1)
S1
(T2V1) 等溫膨脹 (T2V2) S2
S S1 S2
S1
dQ T
T2 T1
CVdT T
CV
ln
T2 T1
S2
1 T2
dQ 1 T2
V2 V1
RT2
dV V
R ln
V2 V1
S
CV
ln
T2 T1
R ln
V2 V1
法二:
(T1V1) (T1V2)
注意:
熱力學第二定律的數學表述
• 熵是一個態函數。熵的變化只取決於初、末兩個狀態, 與具體過程無關。
• 熵具有可加性。系統的熵等於系統內各部分的熵之和。
• 克勞修斯熵只能用於描述平衡狀態,而玻耳茲曼熵則可 以用以描述非平衡態。
例1. 試求 1mol 理想氣體由初態( T1, V1)經某一過程到達
終態( T2,V2)的熵變。假定氣體的定體摩爾熱容 CV 為一恒
2 dQ
1T
T2 mcpdT T T1
mcp
ln
T2 T1
1 4.18 103 ln 373 J.K 1 1.30 103 J.K 1 273
例3. 有一絕熱容器,用一隔板把容器分為V1、V2兩部分,V1 內有N個分子的理想氣體,V2為真空。若把隔板抽掉,求氣體 重新平衡後熵增加多少?
法一: 用克勞修斯熵分析: P1 , V1
S S2 S1
可逆過程: Ω1 =Ω2
k
ln Ω2
k ln Ω1 S 0
k ln
Ω2 Ω1
0
S 0
熵增加原理: 孤立系統中發生的一切不可逆過程都 將導致系統熵的增加;而在孤立系統中發生的一切 可逆過程,系統的熵保持不變 。
13-7 熵 熵增加原理

c p = 4.18 × 103 J ⋅ kg −1 ⋅ K −1
' '
由能量守恒得
0.30 × c p (363K − T ) = 0.70 × c p (T − 293K )
T = 314K
'
m1 = 0.3kg
T1 = 363K
各部分热水的熵变
m2 = 0.7 kg ' T = 314K T2 = 293K
dQ SB − S A = ∫ T A
在一个热力学过程中,系统从初态A变 在一个热力学过程中,系统从初态 变 化到末态B的时 系统的熵的增量 的时, 熵的增量等于 化到末态 的时,系统的熵的增量等于 初态A和末态 和末态B之间任意一个可逆过程 初态 和末态 之间任意一个可逆过程 的热温比的积分。 的热温比的积分。
不可逆过程的本质 系统从热力学概率小的状态向热力学 概率大的状态进行的过程 . 一切自发过程的普遍规律 概率小的状态 概率大的状态
以气体自由膨胀为例) 不可逆过程的统计性质 (以气体自由膨胀为例) 一个被隔板分为A、 相等两部分的容器 相等两部分的容器, 一个被隔板分为 、B相等两部分的容器,装有 4个涂以不同颜色分子。 个涂以不同颜色分子。 个涂以不同颜色分子 开始时,4个分子都在 部,抽出隔板后分子将 开始时, 个分子都在A部 个分子都在 部扩散并在整个容器内无规则运动。 向B部扩散并在整个容器内无规则运动。 部扩散并在整个容器内无规则运动 隔板被抽出后, 分子在容器中可能的分布情形 隔板被抽出后,4分子在容器中可能的分布情形 如下图所示: 如下图所示:
( p1 ,V1 , T )
dQ = dE + PdV = PdV
S 2 − S1 =
热力学熵与熵增

热力学熵与熵增热力学熵指的是热力学系统的无序程度或混乱程度。
它是描述热力学系统微观状态的物理量,与系统的能量分布相关。
熵增则指的是熵的增加过程,即热力学系统向更高的无序状态发展的趋势。
热力学熵的概念最早由德国物理学家鲁道夫·克劳修斯提出。
他在19世纪中叶研究蒸汽机的过程中发现,当蒸汽从热源流向冷源时,整个系统的无序程度会不断增加。
后来,克劳修斯将这种无序程度定义为熵,并引入了熵的概念来描述热力学系统的状态。
熵的数学表达式为S=klnW,其中S表示熵,k为玻尔兹曼常数,W 为系统的微观状态数。
由此可见,熵与系统的无序程度成正比。
当系统的微观状态数越多时,熵的值就越大,系统的无序程度也就越高。
根据热力学第二定律,熵在自然界中总是趋于增加的。
这可以通过熵增原理来解释。
熵增原理指出,孤立系统的熵总是趋于增加,而不会减少。
孤立系统指的是与外界不进行物质和能量交换的系统。
熵增原理可以用来解释自然界中的很多现象,如热传导、能量转化等。
在热力学的观点下,自然界中的各种过程都是为了追求更高的无序状态。
例如,在热传导过程中,热量会从热源流向冷源,这是因为冷源的熵较低,通过热传导,熵会增加,系统的无序程度也会相应增加。
除了孤立系统外,对于开放系统和闭合系统,熵增原理也适用。
开放系统指的是与外界进行物质交换但不进行能量交换的系统,闭合系统指的是与外界既进行物质交换又进行能量交换的系统。
在这些系统中,熵的增加与系统与外界的物质和能量交换有关。
总之,热力学熵是描述热力学系统无序程度的物理量,与系统的能量分布有关。
熵增原理指出,在自然界中,熵总是趋于增加的。
熵增原理在热力学中有着广泛的应用,可以解释很多现象。
熵的增加代表着系统朝着更高的无序状态发展,与自然界的整体趋势相一致。
大学物理第四章2熵与熵增加原理

理想气体的熵变公式推导
对于理想气体的任意一个平衡态,都可以用两个宏观量来 描述。例如V, T。如果要求任意平衡态的熵S(V, T), 那就必须 先求出其热力学概率 (V, T )。 以单原子理想气体为例,在一定温度和体积的条件下,其 微观态是由气体的位置与速度来决定的,而且位置和速度的影 响是相互独立的,则:
所有可逆卡诺循环加一起: 分割无限小: 定义状态函数 S,熵
c
dQ 0 T
2
Qi 0 i Ti
dQ S S 2 S1 1 T dQ 对于微小过程 dS T
克劳修斯熵公式 适用于任意可逆过程
dQ 任意系统熵变的微分形式: dS T 对有限过程,系统由宏观态1到宏观态2的熵变:
NA aV 膨胀前的热力学概率 1 1 熵 S1 NAk ln( aV ) 1 膨胀后的热力学概率 2 aV2NA 熵 S 2 NAk ln( aV2 )
此过程的熵变:
S S 2 S 1
V2 R ln V1
V2 NAk ln V1
0
19
利用克劳修斯熵公式,设计一可逆过程来计算
同理,若将一个系统分为多个部分,每个部分的熵分别为 S1, S2 ,…, Si , …则系统总熵为:
S1 k ln 1
S
S
i
4
二、熵增加原理
由热力学第二定律的微观意义: 孤立系统中的自然过程总是向着无序性(热力学概率) 增大的方向进行。 由熵定义可知,以上说法也可换成: 孤立系中自然发生的不可逆过程总是向着熵增大的方向 进行,孤立系统中的熵永不减小。 说明:
0
23
例3:1kg 0 oC的冰与恒温热库(t=20 oC )接触,
熵和熵增加原理

7
T 例如: 例如:绝热容器中 A、B 两物体相接触, A > TB , 、 两物体相接触, 这两个物体组成一个系统。 这两个物体组成一个系统。
A向B传热过程为不可逆绝热过 向 传热过程为不可逆绝热过 程。 设微小时间 ∆t 内传热 ∆Q A的熵变 ∆S A = − 的熵变
TA
A
∆Q
B
TB
∆Q
TA ∆Q B的熵变 ∆SB = 的熵变 TB 1 1 ∆Q ∆Q 系统熵变 ∆S = ∆S A + ∆SB= − = ∆Q − + TA TB TB TA Q TA > TB , ∴ ∆S > 0 对任意微小时间内熵是增加的, 孤立系统、不可逆 对任意微小时间内熵是增加的, 孤立系统、 过程熵总是增加的 过程熵总是增加的 。 对整个过程熵也是增加的。 对整个过程熵也是增加的。
由A到B沿不可逆路径热温 商的积分小于两态熵差。 商的积分小于两态熵差。 dQ 对微小过程 dS > ( )I
T
系统的温度和热源温度不 相同,所以上式中的T 相同,所以上式中的T必 须是热源的温度而不是系 统本身的温度。 统本身的温度。
5
将可逆过程和不可逆过程的公式结合在一起,有: 将可逆过程和不可逆过程的公式结合在一起,
Ω2 ∆S = S2 − S1 = k ln Ω2 − k ln Ω1 = k ln Ω1
当状态由状态‘ 变化到状态 变化到状态‘ 时系统的熵增量 时系统的熵增量: 当状态由状态‘1’变化到状态‘2’时系统的熵增量:
克劳修斯根据卡诺定理导出了热量和熵的基本关系。 克劳修斯根据卡诺定理导出了热量和熵的基本关系。
Q A ∫A dQ = T = T
B
S 2 − S1 = ∫
《熵与熵增加原理》课件

熵与信息的关系
熵与信息之间也存在一定的关系。在信息论中,熵被定义为系统不确定性的度量,即系统状态的不确 定性越大,熵就越大。
在通信过程中,信息传递的过程实际上就是熵传递的过程。通过传递信息,可以降低系统的不确定性 ,即降低系统的熵值。
05
CHAPTER
熵在现代科技中的应用
熵在能源领域的应用
能源转换与利用
02
CHAPTER
熵增加原理
熵增加原理的表述
熵增加原理是热力学第二定律的核心内 容,它表述为:在一个封闭系统中,总 熵(即系统熵与环境熵的和)总是增加 的,即自然发生的反应总是向着熵增加
的方向进行。
熵是一个描述系统混乱程度或无序度的 物理量,其值越大,系统的混乱程度或
无序度越高。
在封闭系统中,如果没有外力干预,系 统总是会自发地向着熵增加的方向演化 ,即向着更加混乱或无序的状态演化。
此外,熵增加原理还可以帮助我们理 解信息论和热力学的基本概念,以及 它们在物理学、化学和生物学等领域 的应用。
03
CHAPTER
熵与热力学第二定律
热力学第二定律的表述
热力学第二定律指出,在封闭系统中 ,自发过程总是向着熵增加的方向进 行,即系统的熵永不自发减少。
这一定律揭示了热力学的自然规律, 是热力学理论体系的重要组成部分。
熵增加原理的证明
熵增加原理可以通过热力学的基本定律来证明,特别是第二定律 。
第二定律指出,对于封闭系统,热量总是自发地从高温向低温传 递,而不是自发地从低温向高温传递。这是由于热量在传递过程 中总是伴随着熵的增加,即无序度的增加。
通过分析热力学过程,可以证明在封闭系统中,系统的熵总是自 发地增加,从而证明了熵增加原理。
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V2 T2 p1 , V1 T1 p2
CV ,m R C p,m
【例9.6】一刚性绝热容器用隔板平均分成左、 右两部分。开始时在容器的左侧充满1摩尔单原 子理想气体,并处于平衡态,容器右侧抽成真 空。打开隔板后气体自由膨胀充满整个容器并 达到平衡。求熵变。
解(1)用玻耳兹曼熵计算
1 V NA
2 (2V )NA
ΔS
k(ln
2
ln
1 )
k
ln
2 1
kNA
ln
2
R
ln
2
(2)用克劳修斯熵计算
S
CV ,m
ln
T T
R ln
2V V
Rln 2
与玻耳兹曼熵的结果一致,反映出这两种熵 的等价性。
【例9.7】设有温度为20℃ 的水。求下述过程 引起水的熵变及水和炉子所组成系统的熵变: ( 1 ) 把 水 放 到 100℃ 的 炉 子 上 加 热 到 100℃ 。 (2)把水先放到50℃的炉子加热到50℃,再放 到100℃的炉子加热到100℃。(3)把水依次与 一系列温度从20℃逐渐升高到100℃的无穷小温 差的炉子接触,最后使水达到100℃。
一个孤立系统的熵永不会减少
S S2 S1 0(孤立系统)
S1、S2:系统初、末态熵;“=” :可逆过程, “>”:不可逆过程
由熵增加原理可知:孤立系统从一个平衡态 经过某一过程到达另一平衡态,如果过程是可 逆的,则熵不变;过程不可逆,熵增加。由于平 衡态的熵最大,所以孤立系统总是自发地由非 平衡态向平衡态过渡。一旦到达平衡态,系统在 宏观上就不再发生变化。
1( R)
T
dE CV ,mdT ,
dA PdV RT dV V
S S2 S1
2 dE dA 1(R) T
CV ,m
2 dT 1(R )T
R
2 dV 1( R )V
ΔS
S2
S1
CV ,m
ln
T2 T1
R ln V2 V1
ΔS
S2
S1
C
p,m
ln
T2 T1
R ln
p2 p1
S 0(孤立系统)
熵增加原理
9.5.4 理想气体的熵 综合热力学第一、第二定律 dQ TdS(可逆过程),dQ dE dA 得热力学中的一个基本关系式
TdS dE dA(可逆过程)
1摩尔理想气体由状态1经过某一过程到达状 态2,熵增
2
2 dE dA
S S2 S1 dS
1( R)
S ln
1900 年 普 朗 克 引 入 系 数 k —玻耳兹曼常数
玻耳兹曼熵公式:
S = k ln
单位: Jk1
(1)熵和 一样,也是系统内分子热运动的无
序性的一种量度。
(2)一个宏观状态 一个 值 一个S 值
熵是系统状态的函数
(3)熵具有可加性
设1和2分别表示两个子系统的热力学概率,
整个系统的热力学概率
1009 J K1
水的熵变与加热的过程无关,因此上述结果 就是把水直接放到100℃ 炉子上加热到100℃ 所 引起的熵变。
炉子可当成恒温热源,炉子经过等温过程, 其熵变等于整个过程吸收的热量除以炉温。
炉子的熵变:
S2
dQ
1
T2
dQ
Cm(T2
T1 )
T T2 T1
T2Leabharlann 4.18103 1 (100 20)
273 100
896.5 J K1
系统的熵变:
ΔS ΔS1 ΔS2 1009 896 .5 112 .5 J K 1 0
T 1( L)
2 dQ 2 dQ
1(L) T
T 1( L)
系统的热温比沿可逆过程的积分与可逆过程
无关。由此可以定义系统的一个状态函数:克
劳修斯熵
系统从平衡态1,经某一过程到达另一平衡
态2,克劳修斯熵的增量定义为
S
S2
S1
2 1( R )
dQ T
R:连接态1和态2的任意一个可逆过程。
R 可任意选择,但设计巧妙使计算简单。
1 2
整个系统的熵:
S k ln k ln 1 k ln 2 S1 S2
把熵和概率联系起来:具有深远意义的思想
熵的概念,已经进入人文科学领域。
9.5.2 熵增加原理
孤立系统进行不可逆过程时总是向热力学概 率增加的方向进行,而进行可逆过程时系统的 热力学概率不变。
熵增加原理 (热力学第二定律的数学表述)
解(1)水在炉子上的加热是有限温差热传 导,不可逆。为计算水的熵变,设想把水依次 与一系列温度逐渐升高无穷小温差dT的炉子接 触,通过可逆的等温热传导使水温升高到100℃ 。
水的熵变:
S1
dQ
T2 CmdT
Cm ln
T2
T T1 T
T1
4.18103 1 ln 273100
273 20
孤立系统中发生的过程一定绝热,熵增加原 理可表达为
S 0(绝热过程)
在可逆绝热过程中熵不变,在不可逆绝热过 程中熵增加。
9.5.3 克劳修斯熵
两热源循环过程: Q1 Q2 0 T1 T2
推广:
dQ 0
(C) T
“=”:可逆循环;“<”:不可逆循环
克劳修斯不等式 :系统的热温比沿任一循环 的积分都小于或等于零。
对无穷小可逆过程
dS dQ T
由克劳修斯不等式,导出熵增加原理:
dQ 2 dQ 2 dQ
(C) T 1(I ) T 1(R) T
2 dQ S 0 1(I ) T
S 2 dQ , S 2 dQ
1(I ) T
1(R) T
可逆
不可逆
S 2 dQ 1(L) T
S 2 dQ 1(L) T “=”:可逆过程;“>”:不可逆过程 由于孤立系统中发生的任意过程都是绝热的, dQ=0,所以有
熵,表示系统无序性的大小。其变化,反映 孤立系统自发过程的方向性。
熵的概念是由克劳修斯在1865年首先在宏观 上引入的,并用熵增加原理表述了热力学过程 的方向性。
1877年玻耳兹曼把熵和概率联系起来,阐明 了熵和熵增加原理的微观本质。
可以证明:克劳修斯熵和玻耳兹曼熵是等价 的
9.5.1 玻耳兹曼熵 1877年玻耳兹曼在微 观上引入熵,表示系统 无序性的大小
对任意一个可逆循环 R:
dQ
0
(R) T
克劳修斯等式:系统的热温比沿任一可逆循
环的积分等于零。
劳修斯熵的引入:
L、L/:连接平衡态1和2 的任意可逆过程,C:可逆 循环1L2L/1。
dQ 2 dQ 2 dQ 0,
2 dQ 2 dQ
(C) T
T T 1(L)
1( L)
1(L) T