菲克定律英文解释翻译、菲克定律的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【化】 Fick law; Fick's law

分词翻译：

菲的英语翻译：

humble; poor; unworthy
【化】 phenanthrene; phenanthrine
【医】 phenanthrene

克的英语翻译：

gram; gramme; overcome; restrain
【医】 G.; Gm.; gram; gramme

定律的英语翻译：

law
【化】 law
【医】 law

专业解析

菲克定律（Fick's laws of diffusion）是描述物质扩散现象的核心物理定律，由德国生理学家阿道夫·菲克（Adolf Fick）于1855年首次提出。该定律在化学工程、材料科学、生物物理学等领域具有广泛应用。以下从汉英词典释义角度进行详细解释：

一、基本定义

中文术语：菲克定律
英文对应：Fick's laws of diffusion
核心内涵：定量描述扩散过程中物质通量与浓度梯度之间的线性关系，即物质从高浓度区域向低浓度区域迁移的速率规律。

二、定律的数学表达与物理意义

第一定律（稳态扩散）
扩散通量 ( J )（单位时间通过单位面积的物质量）与浓度梯度 ( frac{partial c}{partial x} ) 成正比：

$$ J = -D frac{partial c}{partial x} $$

其中：
- ( D ) 为扩散系数（m²/s），表征物质在介质中的扩散能力；
- 负号表示扩散方向与浓度梯度方向相反（从高浓度向低浓度迁移）。
第二定律（非稳态扩散）
描述浓度随时间变化的扩散过程：

$$ frac{partial c}{partial t} = D frac{partial c}{partial x} $$

该方程适用于浓度场随时间演变的场景，如药物释放、半导体掺杂等过程。

三、关键参数与适用范围

扩散系数 ( D )：
受温度、介质黏度及分子大小影响，遵循阿伦尼乌斯方程 ( D = D_0 e^{-E_a/RT} )（( E_a ) 为活化能）。

适用条件：
适用于理想溶液或气体中的分子扩散，且在无对流、无化学反应的前提下成立。生物膜扩散等复杂场景需修正模型。

四、典型应用领域

化学工程：化工分离过程（如气体渗透、透析）的设计优化。
材料科学：合金热处理中的原子迁移、燃料电池电解质传质分析。
生物医学：细胞膜内外离子交换、药物在组织中的渗透动力学研究。

权威参考文献：

Fick, A. (1855). On liquid diffusion. Annalen der Physik, 170(1), 59–86. [经典原始论文]
Crank, J. (1975). The Mathematics of Diffusion (2nd ed.). Oxford University Press. [扩散理论标准教材]
维基百科"菲克定律"词条（需核实最新版本）：https://en.wikipedia.org/wiki/Fick%27s_laws_of_diffusion
《化学工程词典》（Chemical Engineering Dictionary）中"扩散定律"条目。

网络扩展解释

菲克定律（Fick's laws）是描述物质扩散现象的经典理论，由德国生理学家阿道夫·菲克于1855年提出，广泛应用于化学、材料科学、生物医学等领域。以下是其核心内容：

一、菲克第一定律（稳态扩散）

公式：
$$ J = -D frac{partial c}{partial x} $$

J：扩散通量（单位时间通过单位面积的物质量）
D：扩散系数（与物质和介质性质相关）
∂c/∂x：浓度梯度（沿扩散方向的浓度变化率）
负号：表示扩散方向与浓度梯度方向相反（物质从高浓度向低浓度扩散）。

适用条件：

稳态扩散（浓度不随时间变化）
各向同性介质（扩散性质不随方向改变）

二、菲克第二定律（非稳态扩散）

公式：
$$ frac{partial c}{partial t} = D frac{partial c}{partial x} $$

∂c/∂t：浓度随时间的变化率
∂²c/∂x²：浓度梯度的二阶导数
意义：描述浓度随时间变化的扩散过程，常用于分析动态扩散问题（如药物释放、材料热处理）。

三、应用领域

化学工程：气体/液体混合物的扩散分离
材料科学：金属中的原子迁移、半导体掺杂
生物医学：细胞膜的物质运输、药物缓释系统
环境科学：污染物在土壤或水体中的扩散

四、局限性

假设扩散系数为常数（实际可能随浓度变化）
忽略对流、化学反应等复杂因素
适用于稀溶液或低浓度梯度条件

菲克定律是扩散研究的基础，后续的修正模型（如考虑温度影响的Arrhenius方程）进一步扩展了其适用范围。如需具体案例或公式推导细节，可进一步说明！