
【化】 entropy of mixing
mix; admix; blend; compound; incorporate; interfusion; meld
【計】 mixing
【化】 admixture; mixing
【醫】 admixture; incorporate; incorporation; M. et sig.; misce; mix; mixing
permixion
entropy
【計】 average information content; entropy
【化】 entropy
【醫】 entropy
混合熵(Entropy of Mixing)是熱力學和統計物理學中描述不同物質自發混合時系統無序度增加的重要概念。其英文對應詞為"entropy of mixing",在《英漢科技大詞典》中被定義為"系統因組分混合而導緻的熵增量"。
根據吉布斯混合熵公式,兩種理想氣體混合時的熵變為: $$ Delta S = -nR(x_1ln x_1 + x_2ln x_2) $$ 其中$x_i$為各組分的摩爾分數,$R$為氣體常數,$n$為總物質的量。該公式在《物理化學簡明教程》中被證明為混合過程的基本表達式,表明當兩種純物質混合時,系統的混亂度增加。
混合熵的應用領域包括:
該術語在《牛津物理化學詞典》中被特别強調為理解溶液非理想性的關鍵參數。對于高分子混合體系,Flory-Huggins理論通過引入相互作用參數χ,将混合熵模型擴展至聚合物溶液領域。
參考文獻:
混合熵是熱力學和統計物理學中的概念,指不同物質混合時系統無序度(混亂程度)的變化量。以下是詳細解釋:
混合熵屬于熵的延伸應用,本質反映了混合過程中系統微觀狀态數的增加。根據熱力學定義,熵($S$$)是熱量變化($Q$)與溫度($T$)的商,即 $$ Delta S = int frac{dQ}{T} $$ 但對于混合過程,更常用統計物理的玻爾茲曼公式: $$ S = k ln Omega $$ 其中$Omega$為微觀狀态數,$k$為玻爾茲曼常數。
無序度增加
當兩種不同物質(如氣體)混合時,分子排列的可能性(微觀狀态數)顯著增加,導緻系統熵增大。
理想氣體的混合熵
假設兩種理想氣體自由擴散,混合熵的計算公式為:
$$
Delta S = -nR sum x_i ln x_i
$$
其中$x_i$為各組分的摩爾分數,$n$為總物質的量,$R$為氣體常數。這表明混合熵與組分比例的對數相關。
吉布斯悖論
若兩種氣體為同種物質,混合不會引起熵變,這揭示了熵的統計本質與宏觀現象的關系。
混合熵是自發過程的驅動力之一,符合熱力學第二定律的熵增原理。若需具體案例分析或公式推導,建議參考熱力學教材或專業文獻。
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