Энтропия и вещество. Изменение энтропии в химических реакциях

При повышении температуры растет скорость различных видов движения частиц. Отсюда число микросостояний частиц, а соответственно и термодинамическая вероятность W, и энтропия вещества растут. При переходе вещества из твердого состояния в жидкое увеличивается неупорядоченность частиц и соответственно энтропия (ΔS_плавл). Особенно резко растет неупорядоченность и соответственно энтропия при переходе вещества из жидкого состояния в газообразное(AS_кипен). Энтропия увеличивается при превращении кристаллического вещества в аморфное. Чем выше твердость вещества, тем меньше его энтропия. Увеличение атомов в молекуле и усложнение молекул ведет к увеличению энтропии. Энтропия измеряется в Кал/моль·К (энтропийная единица) и в Дж/моль·К При расчетах применяют значения энтропии в так называемом стандартном состоянии, то есть при 298,15 К (25 °C). Тогда энтропию обозначаютS⁰₂₉₈. Например, энтропия кислорода 0₃–S⁰₂₉₈= 238,8 ед. э., а 0₂–S⁰₂₉₈= 205 ед. э.

Абсолютные значения энтропии многих веществ являются табличными и приведены в справочниках. Например:

Н₂0(ж) = 70,8; Н₂0(г) = 188,7; СО(г) = 197,54;

СН₄(r) = 186,19; Н₂(г) = 130,58; НС1(г) = 186,69; НСl(р) = 56,5;

СН₃0Н(ж) = 126,8; Са(к) = 41,4; Са(ОН)₂(к) = 83,4; С(алмаз) = 2,38;

С(графит) = 5,74 и т. д.

Примечание: ж – жидкость, г – газ, к – кристаллы; р – раствор.

Изменение энтропии системы в результате химической реакции (ΔS) равно сумме энтропий продуктов реакции за вычетом энтропий исходных веществ. Например:

СН₄+Н₂0(г) = С0 + 3Н₂– здесь ΔS⁰₂₉₈=S⁰_co.298+ 3S⁰_H2.298–S⁰_H4.298–S⁰_H2.298=

197,54 = 3 · 130,58 – 188,19 – 188,7 = 214,39 Дж/моль · К.

В результате реакции энтропия возросла (AS > 0), возросло число молей газообразных веществ.

Информационная энтропия. Энтропия в биологии

Информационная энтропия служит мерой неопределенности сообщений. Сообщения описываются множеством величин x₁, x₂ x_n, которые могут быть, например, словами:p₁, p₂…,p_n. Информационную энтропию обозначаютS_nилиH_u. Для определенного дискретного статистического распределения вероятностейP_iиспользуют следующее выражение:

при условии:

Значение S_n= 0, если какая‑либо вероятностьP_i= 1, а остальные вероятности появления других величин равны нулю. В этом случае информация достоверна, то есть неопределенность в информации отсутствует. Информационная энтропия принимает наибольшее значение, когдаP_iравны между собой и неопределенность в информации максимальна.

Общая энтропия нескольких сообщений равна сумме энтропий отдельных сообщений (свойство аддитивности).

Американский математик Клод Шеннон, один из создателей математической теории информации, использовал понятие энтропии для определения критической скорости передачи информации и при создании «помехоустойчивых кодов». Такой подход (использование из статистической термодинамики вероятностной функции энтропии) оказался плодотворными в других направлениях естествознания.

Понятие энтропии, как показал впервые Э. Шредингер (1944 г.), а затем Л. Бриллюэн и др., существенно и для понимания многих явлений жизни и даже деятельности человека.

Теперь ясно, что с помощью вероятностной функции энтропии можно анализировать все стадии перехода системы от состояния полного хаоса, которому соответствуют равные значения вероятностей и максимальное значение энтропии, к состоянию предельно возможной упорядоченности, которому соответствует единственно возможное состояние элементов системы.

Живой организм с точки зрения протекающих в нем физико‑химических процессов можно рассматривать как сложную открытую систему, находящуюся в неравновесном, нестационарном состоянии. Для живых организмов характерна сбалансированность процессов обмена, ведущих к уменьшению энтропии. Конечно, с помощью энтропии нельзя охарактеризовать жизнедеятельность в целом, так как жизнь не сводится к простой совокупности физико‑химических процессов. Ей свойственны другие сложные процессы саморегуляции.

1Формулировка принадлежит известному физику Д. Бому.

2ОТО – одна из самых сложных областей современной физики. Она базируется на громоздком математическом аппарате уравнений Эйнштейна, которые представляют собой систему ковариантных уравнений в частных производных.