菲克定律英文解釋翻譯、菲克定律的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【化】 Fick law; Fick's law

分詞翻譯：

菲的英語翻譯：

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

克的英語翻譯：

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

定律的英語翻譯：

law
【化】 law
【醫】 law

專業解析

菲克定律（Fick's laws of diffusion）是描述物質擴散現象的核心物理定律，由德國生理學家阿道夫·菲克（Adolf Fick）于1855年首次提出。該定律在化學工程、材料科學、生物物理學等領域具有廣泛應用。以下從漢英詞典釋義角度進行詳細解釋：

一、基本定義

中文術語：菲克定律
英文對應：Fick's laws of diffusion
核心内涵：定量描述擴散過程中物質通量與濃度梯度之間的線性關系，即物質從高濃度區域向低濃度區域遷移的速率規律。

二、定律的數學表達與物理意義

第一定律（穩态擴散）
擴散通量 ( J )（單位時間通過單位面積的物質量）與濃度梯度 ( frac{partial c}{partial x} ) 成正比：

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

其中：
- ( D ) 為擴散系數（m²/s），表征物質在介質中的擴散能力；
- 負號表示擴散方向與濃度梯度方向相反（從高濃度向低濃度遷移）。
第二定律（非穩态擴散）
描述濃度隨時間變化的擴散過程：

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

該方程適用于濃度場隨時間演變的場景，如藥物釋放、半導體摻雜等過程。

三、關鍵參數與適用範圍

擴散系數 ( D )：
受溫度、介質黏度及分子大小影響，遵循阿倫尼烏斯方程 ( D = D_0 e^{-E_a/RT} )（( E_a ) 為活化能）。

適用條件：
適用于理想溶液或氣體中的分子擴散，且在無對流、無化學反應的前提下成立。生物膜擴散等複雜場景需修正模型。

四、典型應用領域

化學工程：化工分離過程（如氣體滲透、透析）的設計優化。
材料科學：合金熱處理中的原子遷移、燃料電池電解質傳質分析。
生物醫學：細胞膜内外離子交換、藥物在組織中的滲透動力學研究。

權威參考文獻：

Fick, A. (1855). On liquid diffusion. Annalen der Physik, 170(1), 59–86. [經典原始論文]
Crank, J. (1975). The Mathematics of Diffusion (2nd ed.). Oxford University Press. [擴散理論标準教材]
維基百科"菲克定律"詞條（需核實最新版本）：https://en.wikipedia.org/wiki/Fick%27s_laws_of_diffusion
《化學工程詞典》（Chemical Engineering Dictionary）中"擴散定律"條目。

網絡擴展解釋

菲克定律（Fick's laws）是描述物質擴散現象的經典理論，由德國生理學家阿道夫·菲克于1855年提出，廣泛應用于化學、材料科學、生物醫學等領域。以下是其核心内容：

一、菲克第一定律（穩态擴散）

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

J：擴散通量（單位時間通過單位面積的物質量）
D：擴散系數（與物質和介質性質相關）
∂c/∂x：濃度梯度（沿擴散方向的濃度變化率）
負號：表示擴散方向與濃度梯度方向相反（物質從高濃度向低濃度擴散）。

適用條件：

穩态擴散（濃度不隨時間變化）
各向同性介質（擴散性質不隨方向改變）

二、菲克第二定律（非穩态擴散）

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

∂c/∂t：濃度隨時間的變化率
∂²c/∂x²：濃度梯度的二階導數
意義：描述濃度隨時間變化的擴散過程，常用于分析動态擴散問題（如藥物釋放、材料熱處理）。

三、應用領域

化學工程：氣體/液體混合物的擴散分離
材料科學：金屬中的原子遷移、半導體摻雜
生物醫學：細胞膜的物質運輸、藥物緩釋系統
環境科學：污染物在土壤或水體中的擴散

四、局限性

假設擴散系數為常數（實際可能隨濃度變化）
忽略對流、化學反應等複雜因素
適用于稀溶液或低濃度梯度條件

菲克定律是擴散研究的基礎，後續的修正模型（如考慮溫度影響的Arrhenius方程）進一步擴展了其適用範圍。如需具體案例或公式推導細節，可進一步說明！