물리:수송계수

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물리:수송계수 [2017/01/26 15:46] – [엔트로피 생성] admin물리:수송계수 [2017/01/26 15:56] – [예: 열확산] admin
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 각 구획 안에서는 [[물리:평형]]이 이룩되어 있다고 했으므로 구획마다 [[물리:엔트로피]] $S(a)$를 정의할 수 있고, 엔트로피는 크기 변수이므로 계 전체의 엔트로피는 $S_{\rm tot} = \sum_a S(a)$가 된다. 변수 $Q_i$의 켤레가 되는 세기 변수(intensive variable) $\gamma_i$를 다음처럼 정의하자: 각 구획 안에서는 [[물리:평형]]이 이룩되어 있다고 했으므로 구획마다 [[물리:엔트로피]] $S(a)$를 정의할 수 있고, 엔트로피는 크기 변수이므로 계 전체의 엔트로피는 $S_{\rm tot} = \sum_a S(a)$가 된다. 변수 $Q_i$의 켤레가 되는 세기 변수(intensive variable) $\gamma_i$를 다음처럼 정의하자:
 $$ \gamma_i (a) \equiv \frac{\partial S_{\rm tot}}{\partial Q_i(a)} = \frac{\partial S(a)}{\partial Q_i(a)}.$$ $$ \gamma_i (a) \equiv \frac{\partial S_{\rm tot}}{\partial Q_i(a)} = \frac{\partial S(a)}{\partial Q_i(a)}.$$
-혹은 좀더 작은 척도로 들어가서+혹은 좀더 작은 척도로 들어가서 위치 $\mathbf{r}$과 시간 $t$를 지정한다면
 $$ \gamma_i (\mathbf{r},t) \equiv \frac{\partial S_{\rm tot}}{\partial \rho_i(\mathbf{r}, t)}$$ $$ \gamma_i (\mathbf{r},t) \equiv \frac{\partial S_{\rm tot}}{\partial \rho_i(\mathbf{r}, t)}$$
 로 적는다. 예를 들어 $Q_i$가 입자 개수 $N$이라면 이에 해당하는 세기 변수는 [[물리:열역학 퍼텐셜|화학 퍼텐셜]] $\mu$를 [[물리:온도]] $T$로 나누고 부호를 뒤집은 $\gamma_N = -\mu/T$가 될 것이고, $Q_i$가 [[물리:내부 에너지]] $U$라면 로 적는다. 예를 들어 $Q_i$가 입자 개수 $N$이라면 이에 해당하는 세기 변수는 [[물리:열역학 퍼텐셜|화학 퍼텐셜]] $\mu$를 [[물리:온도]] $T$로 나누고 부호를 뒤집은 $\gamma_N = -\mu/T$가 될 것이고, $Q_i$가 [[물리:내부 에너지]] $U$라면
 $\gamma_U = 1/T$가 될 것이다. $\gamma_U = 1/T$가 될 것이다.
  
-인접한 구획 사이에는 이 세기 변수에서 차이가 있을 수 있다 (예컨대 [[물리:온도]] 차이). 그 차이를 $\Gamma_i(a,b) \equiv \gamma_i(b) - \gamma_i (a)$로 적고 친화성(affinity)라고 부른다. 좀더 국소적으로 기술하면, $\beta$ 방향으로 이동할 때 느껴지는 세기 변수의 변화를 $\Gamma_i^\beta(\mathbf{r}, t) = \partial \gamma_i / \partial r^{\beta}$로 적을 수도 있을 것이다.+인접한 구획 사이에는 이 세기 변수에서 차이가 있을 수 있다 (예컨대 [[물리:온도]] 차이). 그 차이를 $\Gamma_i(a,b) \equiv \gamma_i(b) - \gamma_i (a)$로 적고 친화성(affinity)라고 부른다. 좀더 국소적으로 기술하면, 특정 위치 $\mathbf{r}$에서 $\beta$ 방향으로 이동할 때 느껴지는 세기 변수의 변화를 $\Gamma_i^\beta(\mathbf{r}, t) = \partial \gamma_i / \partial r^{\beta}$로 적을 수도 있을 것이다.
  
 만일 $\Gamma_i$가 충분히 작다면, ([[수학:테일러 전개]]에 기반해서) 유량이 친화성에 비례할 것으로 예측할 수 있다. 즉 적절한 계수 $L_{ij}$가 존재해서 만일 $\Gamma_i$가 충분히 작다면, ([[수학:테일러 전개]]에 기반해서) 유량이 친화성에 비례할 것으로 예측할 수 있다. 즉 적절한 계수 $L_{ij}$가 존재해서
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 처럼 쓸 수 있다는 가정인데, 이 때 $L_{ij}(a,b)$를 두 구획 사이의 수송계수(transport coefficient)라고 부른다.  처럼 쓸 수 있다는 가정인데, 이 때 $L_{ij}(a,b)$를 두 구획 사이의 수송계수(transport coefficient)라고 부른다. 
  
-국소적으로 기술했을 때에 이 수송계수는 일반적으로 [[수학:텐서]]여서 $L_{ij}^{\alpha \beta}$처럼 쓰여진다. 흐름을 성분별로 본다면+특정 위치 $\mathbf{r}$을 기준으로 국소적으로 기술했을 때에 이 수송계수는 일반적으로 [[수학:텐서]]여서 $L_{ij}^{\alpha \beta}$처럼 쓰여진다. $Q_i$의 흐름을 성분별로 본다면
 $$j_i^\alpha = \sum_j L_{ij}^{\alpha \beta} \Gamma_j^\beta = \sum_j L_{ij}^{\alpha \beta} \frac{\partial \gamma_i}{\partial r^{\beta}}$$ $$j_i^\alpha = \sum_j L_{ij}^{\alpha \beta} \Gamma_j^\beta = \sum_j L_{ij}^{\alpha \beta} \frac{\partial \gamma_i}{\partial r^{\beta}}$$
 이다. 이다.
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 픽(Fick)의 확산 법칙에 의하면 온도 기울기가 충분히 작을 때 열의 흐름은 그 기울기에 비례해서 $\mathbf{j}_U = -\kappa \nabla T$이고 이 때 $\kappa$는 열전도도(heat conductivity)이다. 위에서 이미 $\gamma_U= 1/T$라고 하였으므로 픽(Fick)의 확산 법칙에 의하면 온도 기울기가 충분히 작을 때 열의 흐름은 그 기울기에 비례해서 $\mathbf{j}_U = -\kappa \nabla T$이고 이 때 $\kappa$는 열전도도(heat conductivity)이다. 위에서 이미 $\gamma_U= 1/T$라고 하였으므로
 $$j_U^\alpha = \sum_\beta L_{UU}^{\alpha \beta} \frac{\partial(1/T)}{\partial r^\beta} = -\frac{1}{T^2} \sum_\beta L_{UU}^{\alpha \beta} \frac{\partial T}{\partial r^\beta}$$ $$j_U^\alpha = \sum_\beta L_{UU}^{\alpha \beta} \frac{\partial(1/T)}{\partial r^\beta} = -\frac{1}{T^2} \sum_\beta L_{UU}^{\alpha \beta} \frac{\partial T}{\partial r^\beta}$$
-이고 따라서 수송계수는 $L_{UU}^{\alpha \beta} = \kappa \T^2 \delta^{\alpha \beta}$이다. 이 때 $\delta^{\alpha \beta$는 [[수학:크로네커 델타]]를 의미한다.+이고 따라서 수송계수는 $L_{UU}^{\alpha \beta} = \kappa T^2 \delta^{\alpha \beta}$이다. 이 때 $\delta^{\alpha \beta$는 [[수학:크로네커 델타]]를 의미한다.
  
 ======엔트로피 변화====== ======엔트로피 변화======
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 \end{eqnarray*} \end{eqnarray*}
 [[물리:열역학 제2법칙]]에 의해 이 양은 0보다 크거나 같아야 한다. [[물리:열역학 제2법칙]]에 의해 이 양은 0보다 크거나 같아야 한다.
 +
 +
 +======함께 보기======
 +[[물리:준정적과정]]
 +
 +[[물리:온사거 상환관계]]
  
  
 ======참고문헌====== ======참고문헌======
   *[[https://www.apctp.org/plan.php/statws2016|The 13th KIAS-APCTP Winter School on Statistical Physics]]   *[[https://www.apctp.org/plan.php/statws2016|The 13th KIAS-APCTP Winter School on Statistical Physics]]
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