物理代写|热力学代写Thermodynamics代考|ENES232 How Do We Formulate Entropy Balances and the Second Law of Thermodynamics?

如果你也在 怎样代写热力学Thermodynamics ENES232这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。热力学Thermodynamics是物理学的一个分支,涉及热、功和温度,以及它们与能量、熵以及物质和辐射的物理特性的关系。这些数量的行为受热力学四大定律的制约,这些定律使用可测量的宏观物理量来传达定量描述,但可以用统计力学的微观成分来解释。热力学适用于科学和工程中的各种主题,特别是物理化学、生物化学、化学工程和机械工程,但也适用于其他复杂领域,如气象学。

热力学Thermodynamics从历史上看,热力学的发展源于提高早期蒸汽机效率的愿望,特别是通过法国物理学家萨迪-卡诺(1824年)的工作,他认为发动机的效率是可以帮助法国赢得拿破仑战争的关键。苏格兰-爱尔兰物理学家开尔文勋爵在1854年首次提出了热力学的简明定义,其中指出:”热力学是关于热与作用在身体相邻部分之间的力的关系,以及热与电的关系的课题。” 鲁道夫-克劳修斯重述了被称为卡诺循环的卡诺原理,为热学理论提供了更真实、更健全的基础。他最重要的论文《论热的运动力》发表于1850年,首次提出了热力学的第二定律。1865年,他提出了熵的概念。1870年,他提出了适用于热的维拉尔定理。

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物理代写|热力学代写Thermodynamics代考|ENES232 How Do We Formulate Entropy Balances and the Second Law of Thermodynamics?

物理代写|热力学代写Thermodynamics代考|How Do We Formulate Entropy Balances and the Second Law of Thermodynamics?

The definitions of entropy (Equations $3.4$ and 3.5) are obviously based on the second part of Equation 3.3. However, these expressions only contain reversible heat exchange, whereas an entropy balance must also accommodate irreversible processes. Let us thus analyze how the second part of Equation $3.3$ would have to be written for a very basic irreversible process such as heat conduction through a steady-state system, as shown in Figure 3.2.
It has been recognized for more than 200 years that heat always flows from a high temperature to a lower one and never the inverse. This is, therefore, an archetypical irreversible process. In Figure 3.2, $T_{\mathrm{IN}}$ must always be higher than $T_{\text {OuT }}$. If we again interpret $Q / T$ as an exchange of entropy between the system and the environment, it is obvious that more entropy leaves the system than entered it. Since no other heat enters the system, some entropy must have been generated inside. The same argument may be applied to any slice of the system shown in Figure 3.2. The amount of heat flowing through the system is constant if the system is in a steady state (and if there are no heat sources nor sinks). But since the temperature decreases along the system, the ratio $Q / T$ increases gradually from left to right. Because of the temperature gradient, the irreversible process of heat conduction clearly generates entropy within the system.

In Figure 3.2, we have considered the steady-state case where the entropy within the system is unchanged over time; we only have an increase of entropy from left to right. A general entropy balance for a closed system must account for entropy changes in the system (dS) owing to both the entropy exchanged with the environment and that generated within the system
$$
\mathrm{d} S=\frac{\delta Q}{T}+\mathrm{d} S_{\text {gen }},
$$
where $\mathrm{d} S$ denotes the entropy accumulated in the system, $\delta \mathrm{Q} / T$ the entropy added to the system from the outside in the form of heat, and $\mathrm{d} S_{\text {gen }}$ the entropy generated within the system owing to irreversibilities (see e.g. Sandler 1989).

In this form, the Second Law of Thermodynamics says: The source term $\mathrm{d} S_{\text {gen }}$ can only be zero or positive, i.e.
$$
\mathrm{d} S_{\text {gen }} \geq 0 \text {. }
$$

物理代写|热力学代写Thermodynamics代考|What Are the Consequences of the Second Law for Heat Exchange in Any Process?

As we have seen, the First Law of Thermodynamics can predict how much energy a system will absorb or release in the form of heat and work during a defined change of state, but it cannot predict that for work or heat alone. By using the Second Law, one can at least say something about the heat exchange.

Imagine a closed system undergoing a defined change of state through an exchange of heat and work with the environment. Multiplying the entropy balance in the form of Equation $3.6$ by the temperature $T$ and solving it for $\delta Q$ yields
$$
\delta Q=T \mathrm{~d} S-T \mathrm{~d} S_{\text {gen }}
$$
or, in integrated form,
$$
Q=\int T \mathrm{~d} S-\int T \mathrm{~d} S_{\text {gen. }} .
$$
The change of state will also specify the value of the first integral on the right-hand side of Equation 3.9. The exchanged heat, $Q$, will be equal to this integral if and only if the process occurs reversibly, i.e. if $\int T \mathrm{~d} S_{\text {gen }}=0$. In irreversible processes, $Q<\int T \mathrm{~d} S$ always holds because $d S_{\text {gen }}$ can only be positive. This is independent of whether heat is absorbed $(Q>0)$ or heat is released $(\mathrm{Q}<0)$.

This argument shows that the integral $\int \mathrm{Td} S$ on the right-hand side of Equation $3.9$ corresponds to the largest possible amount of energy that can be transferred to the system in the form of heat. Therefore, in irreversible endothermic $(Q>0)$ processes, less heat and more work will be transferred to the system than predicted by $\int T \mathrm{~d} S$. In irreversible exothermic $(Q<0)$ processes, more heat will be released than given by $\int T \mathrm{~d} S$.

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热力学代写

物理代写|热力学代写Thermodynamics 代考|How Do We Formulate Entropy Balances and the Second Law of Thermodynamics?


樀的定义 (方程 $3.4$ 和 3.5) 显然是基于方程 $3.3$ 的第二部分。然而, 这些表达式只包含可逆热交换, 而樀平 衡也必须适应不可逆过程。因此, 让我们分析方程的第二部分 $3.3$ 必须为一个非常基本的不可逆过程编写, 例如通过稳态系统的热传导, 如图 $3.2$ 所示。
200 多年来, 人们已经认识到, 热量总是从高温流向低温, 而不是相反。因此, 这是一个典型的不可逆过 程。在图 $3.2$ 中, $T_{\mathrm{IN}}$ 必须始终高于 $T_{\mathrm{OuT}}$ · 如果我们再次解释 $Q / T$ 作为系统与环境之间的熵交换, 显然离 开系统的樀多于进入系统的熵。由于没有其他热量进入系统,因此内部肯定产生了一些熵。相同的论点可以 应用于图 $3.2$ 所示系统的任何部分。如果系统处于稳定状态 (并且如果没有热源或散热器), 流过系统的热 荲是恒定的。但由于温度沿系统降低, 该比率 $Q / T$ 从左到右逐渐增加。由于温度梯度, 不可逆的热传导过 程显然会在系统内产生熵。
在图 $3.2$ 中, 我们考虑了系统内的熵随时间不变的稳态情况。我们只有从左到右的樀增加。封闭系统的一般 樀平衡必须考虑系统中的樀变化 (dS), 这是由于与环境交换的熵和系统内产生的熵
$$
\mathrm{d} S=\frac{\delta Q}{T}+\mathrm{d} S_{\text {gen }},
$$
在哪里 $\mathrm{d} S$ 表示系统中累积的樀, $\delta \mathrm{Q} / T$ 从外部以热的形式添加到系统中的熵, 以及 $\mathrm{d} S_{\text {gen }}$ 由于不可逆性而 在系统内产生的熵(参见例如 Sandler 1989)。
以这种形式, 热力学第二定律说: 源项 $\mathrm{d} S_{\text {gen }}$ 只能为零或正数, 即
$$
\mathrm{d} S_{\text {gen }} \geq 0 .
$$


物理代写|热力学代写Thermodynamics 代考|What Are the Consequences of the Second Law for Heat Exchange in Any Process?


正如我们所看到的, 热力学第一定律可以预测在定义的状态变化期间系统将以热和功的形式吸收或释放多少 能量, 但它不能单独预测功或热。通过使用第二定律, 我们至少可以对热交换有所了解。
想象一个封闭系统通过热交换和与环境一起工作而经历定义的状态变化。以方程的形式乘以嫡平衡 $3.6$ 由温 度 $T$ 并解决它 $\delta Q$ 产荲
$$
\delta Q=T \mathrm{~d} S-T \mathrm{~d} S_{\text {gen }}
$$
或者, 以综合形式,
$$
Q=\int T \mathrm{~d} S-\int T \mathrm{~d} S_{\text {gen. }} .
$$
状态的变化还将指定方程 $3.9$ 右侧的第一个积分的值。交换的热量, $Q$, 将等于这个积分当且仅当过程可逆 地发生, 即如果 $\int T \mathrm{~d} S_{\text {gen }}=0$. 在不可逆的过程中, $Q<\int T \mathrm{~d} S$ 总是成立, 因为 $d S_{\text {gen }}$ 只能是正面 的。这与是否吸收热荲无关 $(Q>0)$ 或释放热䵣 $(\mathrm{Q}<0)$. 这个论证表明积分 $\int \mathrm{Td} S$ 在等式的右边 $3.9$ 对应于可以以热的形式传递到系统的最大可能能量。因此, 在不 可逆吸热 $(Q>0)$ 过程中, 更少的热量和更多的功将转移到系统中, 而不是预测 $\int T \mathrm{~d} S$. 在不可逆放热 $(Q<0)$ 过程中释放的热量比 $\int T \mathrm{~d} S$.

物理代写|热力学代写Thermodynamics代考

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微观经济学代写

微观经济学是主流经济学的一个分支,研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富,各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。

线性代数代写

线性代数是数学的一个分支,涉及线性方程,如:线性图,如:以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。



博弈论代写

现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼(John von Neumann)提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理,这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后,1944年,他与奥斯卡-莫根斯特恩(Oskar Morgenstern)共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书,该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论,使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。



微积分代写

微积分,最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”,是对连续变化的数学研究,就像几何学是对形状的研究,而代数是对算术运算的概括研究一样。

它有两个主要分支,微分和积分;微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率,而积分涉及数量的累积,以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系,它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。



计量经济学代写

什么是计量经济学?
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用,使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设,并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验,然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

根据你是对测试现有理论感兴趣,还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣,计量经济学可以细分为两大类:理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。



MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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