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Des réactions d'élèves de seconde Bibliographie NDLR sur la mise à jour 2004 Depuis la première publication, sur le site de l'EPI en juin 2003, l'équipe « Simulation Gaz » a poursuivi ses travaux, au Lycée ce qui a permis d'affiner les scénarios d'utilisation et donc les documents d'accompagnement et à l'Université en proposant une autre facette de la simulation où la paroi oscille en suivant les fluctuations des chocs des particules. Tout ceci justifie amplement le remaniement de cet article. Attention l'applet a aussi été largement remanié (même si c'est peu visible), si vous téléchargez cette version de mai 2004 détruisez les versions antérieures. En 2005, à la suite de la mise à jour par Sun de sa plate-forme Java®, l'exécution de l'applet présente parfois une anomalie au premier affichage de l'onglet visualisation. Pour une parade cliquer ICI. Simulation gaz parfait film. ___________________ Association EPI Mai 2003, mai 2004
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Le calcul, pour être un peu "piégé" (mais sans aucune difficulté mathématique), n'en conduit pas moins à un résultat étonnamment simple: On appelle pression partielle du constituant d'un mélange le produit de la pression totale par la fraction molaire de ce constituant: Nous venons ainsi de montrer que, dans un mélange de gaz parfaits, la fugacitéde chaque constituant est égale à sa pression partielle: On notera que le potentiel chimique du constituant peut s'exprimer de deux façons équivalentes:
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Traduit en français par E. KEITH professeur de mathématiques au Collège Eugène Delacroix (France). Certaines parties dépassant mes compétences scientifiques, je serais heureux d'améliorer certaines traductions grâce à vos remarques faites à l'adresse
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Un piston peut également se mouvoir entre deux gaz. Pour atteindre le programme exécutable, cliquez sur le lien ci-dessous lancement du programme
5: n += 1 somme_n += n*1. 0/N somme_n2 += n*n*1. 0/(N*N) moy_n = somme_n/P var_n = somme_n2/P-moy_n**2 dn = (var_n) print(moy_n, dn) return (moy_n, dn) Voici un exemple. On calcule la moyenne et l'écart-type pour trois valeurs différentes de N: liste_N = [10, 100, 1000, 10000] liste_n = [] liste_dn = [] P = 1000 for N in liste_N: (n, dn) = position_direct(N, P) (n) (dn) figure() errorbar(liste_N, liste_n, yerr=liste_dn, fmt=None) xlabel("N") ylabel("n") xscale('log') grid() axis([1, 1e4, 0, 1]) On voit la décroissance de l'écart-type lorsque N augmente. Il décroît comme l'inverse de la racine carré de N. Physiquement, cet écart représente l'amplitude des fluctuations de densité dans le gaz. Lorsque le nombre de particule est de l'ordre du nombre d'Avogadro, ces fluctuations sont extrêmement faibles. 2. c. Échantillonnage de Metropolis Dans cette méthode, la position des particules est mémorisée. Simulation gaz parfait de. Au départ, on les répartit aléatoirement. Pour obtenir une nouvelle configuration, on ne déplace qu'une seule particule.
M. (dt) 2. Utilisation: Avec le curseur, choisir la valeur de la température T (vitesse des particules). Choisir le nombre de billes N. Le bouton [Départ] relance la simulation. Le programme affiche la valeur H de la hauteur du piston. Vérifier, pour une durée suffisante de la simulation, que H = a. Calcul des pertes de charge gaz : comment aller au-delà de la loi des gaz parfaits - CASPEO. T. Il est nécessaire d'attendre au moins une minute avant que la position du piston soit stabilisée. Comme les positions initiales et les directions des vitesses sont aléatoires et que le nombre de billes est faible (20 à 80), l'incertitude sur la position d'équilibre du piston est assez grande mais on vérifie assez bien la loi. Remarque importante: Dans la simulation, on recherche la date du premier choc d'une des billes avec une paroi et on effectue alors la mise à jour de l'affichage. Cette méthode conduit à un déroulement non linéaire du temps et ne rend pas compte de la vitesse réelle des billes. Deux billes est coloriées de manières différentes pour permettre de suivre leurs mouvements.