Статистическое понятие пористости

Статистическое понятие пористости [c.166]

Для задач массопереноса используют понятие поверхностной пористости, или просвета П — отношение суммарной площади сечения всех пор к поверхности пористого тела. Статистический анализ закономерностей усреднения характеристик переноса массы в пористых средах [9] позволил сделать вывод, что в первом приближении усреднения по площади и объему идентичны на этом основании можно принять П=П8 = Пг. Величина представляет суммарную поверхность всех пор в единице объема пористого тела и определяется экспериментально по адсорбционной емкости монослоя [1]. Средний радиус пор определяют по известным значениям пористости и удельной поверхности для капилляров круглого сечения (гп) = 2П/Зу. [c.41]

Ранее было отмечено, что в приложении статистической физики к пористым средам можно выделить два направления в одном делаются попытки связать статистическое описание самих пористых сред с общей статистикой, тогда как в другом рассматриваются различные процессы в пористых средах на основании общих положений физической статистики. Кратко рассмотрим возможности общего описания самих пористых сред. Принципиально к системам случайного сложения большого числа элементов допустимо применять многие понятия статистики. Можно говорить об энтропии такой системы, вводить понятие статистического ансамбля и пр. Однако нужно иметь в виду, что для обычной засыпки тепловое движение частиц отсутствует (истинное движение молекул в частицах не имеет определяющего значения), т. е. эти системы следует считать находящимися при абсолютном нуле температуры. Вводя понятие ансамблей таких систем, можно показать, что они вообще дают [c.284]

Эти примеры показывают, что точное описание пористых сред — задача практически безнадежная. Наиболее разумные результаты тут люгут быть получены, по-видимому, только с помощью статистического подхода. Поэтому часто пользуются плотностью распределения пор по размерам / (г). Правда, само понятие размер поры остается достаточно неопределенным. Кроме того, для описания многих процессов в пористых средах недостаточно знать геометрические свойства элементов, из которых состоит среда. Необхо.димо располагать информацией о правилах чередования этих элементов, т. е. о корреляционных функциях второго и более высоких порядков. Эта информация о структуре среды задается обычно с помощью принятой модели. Наибольшее распространение получили две модели пористых сред модель уложенных сфер и капиллярная модель. Если первая оперирует с частицами скелета, то вторая основана на описании размера и формы пор. Эти модели, каждой из которых присущи определенные недостатки, в известной степени являются дополнительными. [c.111]

Целью настоящего сообщения является анализ путей статистического описания пористых сред. Прежние представления о структуре этих систем были основаны на возможности индивидуализации поры как образования, которому всегда можно приписывать определенные геометрические размеры и форму однако для большинства пористых систем четкого определения понятия поры дать невозможно [1]. С этим вопросом связана также трудность описания структуры пористых систем, которые, как правило, в этом отношении также неопределенны. Поэтому следует согласиться с Шейдеггером, что правильная характеристика геометрических свойств пористых сред может быть получена только при использовании статистических методов [2]. Рассмотрим сначала некоторые общие вопросы свойств пористых систем и затем дадим пути применения статистики к наиболее распространенным типам пористых сред. [c.270]

Третье направление находит отражение в двух областях. Во-первых, при дальнейшем развитии метода молекулярных аналогий допустимо в принципе построение для пористых систем, аналогичное статистике Гиббса. Затем, рассматривая статистические ансамбли пористых систем и вводя гамильтониан системы, содержащий вместо энергии ее аналог в виде новых переменных, определяющих собой сохранение массы, можно обычные понятия и теоремы физической статистики перенести и на пористые системы [7, 9]. Второй путь заключается в статистическом описании различных процессов переноса в пористых средах. Это направление ведет начало от классических работ Кирквуда с учениками [10 и в настоящее время развивается многими авторами [11]. Таким путем, не рассматривая подробностей структуры пористых тел, удается статистически вывести и обосновать закон Дарси [2] и дать наиболее общее обоснование эффекта продольной диффузии в зерненом слое. Кинетика процесса мас-сообмена в неоднородной пористой среде неоднократно рассматривалась в форме случайного блуждания в работах Шейдеггера [7] и Гиддингса [12]. Особенностью этого направления является отвлечение от описания структуры пористой системы и анализ процессов в условной неоднородной среде, которая здесь представляется столь сложной, что детали вообще не могут быть рассмотрены. [c.276]

Для общей характеристики газонаполненной системы обычно пользуются количественным понятием пористости (норозности) Р, которое для подавляющего большинства систем является их простейшим статистическим параметром. Для газонаполненных полимеров логично, на наш взгляд, заменить термин пористость на газонаполненность и соответственно термин коэффициент пористости на коэффициент газонаполненности . [c.166]

С увеличением размера и объема пор набухаемость уменьшается. Следует отметить некоторые отличия в понятиях пористость и доступность структуры ионитов. Доступная структура еш,е не является достаточным условием пористости ионитов, хотя, безусловно, и определяется ею. Так, иониты гелевой структуры, несмотря на ничтожно малую пористость, в какой-то мере являются доступными для реагента вследствие их набухания. Доступность гранул сополимера и ионита определяется суммарным объемом пор, размером пор и морфологией структуры (табл. 3). В целом структура пористых сополимеров определяется типом порообразователя. Электронно-микроскопические исследования показали, что структура пористых сополимеров, синтезированных в присутствии спиртов, имеет глобулярный характер (рис. 1, а, б). Для сополимеров, полученных с изомерными спиртами, характерно наличие тонкопористых включений в общей глобулярной структуре (рис. 1, а, в). В случае спиртов нормального строения этого не наблюдается. Тонкопористые включения представляют собой рыхлую массу, пронизанную каналами, размер которых не превышает 200—250 А. Глобулярная структура сополимера явно выражена, так как глобулы мало деформированы (рис. 1,6). Размер глобул в случае изооктилового спирта находится в пределах г=300- -600 А и имеет поры радиусом 600 и 200 А. Статистическая обработка электронно-микроскопических данных этого образца показала, что около 47% всех глобул имеет средний радиус 525 А, 12% глобул с г=435 А и 17% с г=350 А. Следствием глобулярной структуры таких пористых сополимеров является большой размер пор. Теоретический расчет по методу [ ] показал, что для образования макронор имеющимися глобулами числа контактов составляют 4, 6, 8. Опытной проверкой на 5 модельных гранулах пористого сополимера, сформированных из свинцовых шариков, отношение радиусов которых составляло 1 1.23 1.27, а количественное содержание соответствовало данным рис. 1, б, при условии произвольного взаиморасположе- [c.80]

В основе первоначальной характеристики пористой системы лежит понятие цористости (порозности) Р, которое для подавляющего большинства систем сложения является простейшей их статистической характеристикой. Будем рассматривать пористые системы состоящими из очень большого числа отдельных элементов и промежутков между ними, причем эти промежутки могут быть или пустыми, или заполненными либо газом, либо жидкостью или сплошным твердым телом, с присутствием которых мы не будем считаться. Сами элементы для простоты будем полагать непористыми. Тогда приходим к общеизвестному онределению пористости. [c.272]

Трудность, а иногда и невозможность [2] четкого определения понятий ячейка и нора для реальных пеносистем вызывает и неопределенность описания морфологии ячеистых и пористых систем и объектов в целом. Поэтому следует согласиться с широко разделяемым сейчас мнением Шейдеггера, что строгая и правильная характеристика пористых сред может быть получена только при использовании статистических методов [3]. [c.164]