tl; dr - Obecna technologia pochłania gradienty temperatury, a nie ciepło. Gdy gradienty temperatury stają się arbitralnie duże, ich zawartość informacyjna prawie zbliża się do zawartości informacyjnej ciepła, tak że pozorna sprawność cieplna $$
{\ eta} _ {\ text {Carnot ~ efektywność}} ~~ {\ equiv} ~~ \ frac {E _ {\ text {użyteczne}}} {E _ {\ text {ciepło}}} ~~ {\ około} ~~ 1- \ frac {T _ {\ text {zimno}}} {T _ {\ text {gorąco}}}
\ ,, $$ prawie zbliża się do jedności, co pokazuje, że możemy prawie absorbować ciepło, gdy gradient temperatury jest wystarczająco duży.
Hipotetyczna / przyszła technologia: pochłanianie ciepła jako energii
Możesz okiełznać ciepło z niemal idealną wydajnością! Wystarczy znaleźć demona Maxwella. Demona Maxwella może być trudno znaleźć, ale demon Laplace'a może ci powiedzieć, gdzie jest.
Najfajniejsze w demonie Maxwella jest to, że lubi oddzielać rzeczy na podstawie bardzo precyzyjnej percepcji i ruchu:
.
W zasadzie mówisz demonowi Maxwella, aby wypuszczał cząstki o dużej prędkości, gdy osiągają one prawie styczne prędkości, aby zasilić dynamo. I bam! Energia elektryczna.
Problem z tym schematem polega na tym, że tak naprawdę nie wiemy, czym jest ciepło. Chodzi mi o to, że rozumiemy, że cząstki odbijają się dookoła i tak dalej, ale nie znamy wszystkich dokładnych lokalizacji, prędkości i tym podobnych dla wszystkich cząstek. Biorąc pod uwagę tę ignorancję, w zasadzie nie jesteśmy w stanie nic zrobić z ciepłem.
Z wyjątkiem, oczywiście, sytuacji, gdy nasza ignorancja nie jest pełna. Na poziomie makroskopowym możemy docenić takie rzeczy jak gradienty temperatury; im większy gradient temperatury, tym więcej mamy informacji o względnym ruchu cząstek w różnych temperaturach.
I możemy wykorzystać te informacje do momentu, w którym je usunęliśmy. Na przykład, możemy użyć ciepła do zagotowania wody, produkcji pary, a tym samym podniesienia ciśnienia, używając tego ciśnienia do obracania turbiny. Gdy para obraca turbinę, przechodząc z obszaru o wyższym ciśnieniu do niższego ciśnienia, ponownie tracimy rozróżniające informacje o systemie, aż nasza ignorancja ponownie się zakończy; ale z umowy czerpiemy użyteczną energię.
Koncepcyjnie wszystko sprowadza się do informacji. Ilekroć mamy informacje o czymś, możemy być w stanie wprowadzić te informacje w życie do momentu, w którym przestaniemy je mieć. Chociaż możemy powiedzieć, że niekoniecznie tracimy wszystkie informacje, ponieważ energia, którą uzyskujemy z transakcji, nie jest tak naprawdę „ energią ”, a raczej systemem, który mamy relatywnie więcej informacji, dzięki czemu możemy łatwiej wykorzystywać.
Demon Maxwella i demon Laplace'a to potężne stworzenia, ponieważ mają mnóstwo informacji. Mając zawsze informacje, zawsze mogą skonstruować systemy, które mogą wykorzystać do wydobycia energii. Z drugiej strony, ludzie mają zwykle ograniczone informacje.
I na tym polega problem z arbitralnym pochłanianiem " ciepła " : ciepło to niejasny opis rzeczy poruszających się. W rzeczywistości nawet znajomość temperatury jest sama w sobie dość bezużyteczną informacją; potrzebujemy raczej gradientów temperatury, czyli informacji rozróżniających, aby świadomie skonstruować system, który zachowuje się tak, jak chcemy, np. generator prądu.
W prawdziwym życiu istnieje zainteresowanie tworzeniem maszyn molekularnych, takich jak obserwowane w klasycznym przykładzie syntazy ATP, jako technologii przyszłości. Jak @J ... wskazał, demon Maxwella w powyższym działa jako prostownik termiczny , który jest obecnie badany ( przykład).
Obecna technologia: pochłanianie gradientów temperatury, a nie ciepła
Dlaczego wytwarzanie energii elektrycznej przez pochłanianie ciepła jest tak nieefektywne?
Powyżej opisano system wytwarzania energii elektrycznej z ciepła. Jednak obecna technologia nigdy tego nie robi.
Przy obecnej technologii absorbujemy gradienty temperatury . Może to brzmieć pedantycznie, ale fakt, że pochłaniamy gradienty, a nie samo ciepło, jest właśnie powodem, dla którego nie możemy uzyskać energii równej ciepłu z procesu.
Ponieważ pochłaniamy gradienty, wydajność Carnota ma tendencję do zwiększania się wraz z rozmiarem gradientu, $$
{\ eta} _ {\ text {Carnot ~ efektywność}} ~~ {\ approx} ~~ 1- \ frac {T _ {\ text {zimno}}} {T _ {\ text {gorąco}}}.
$$
Koncepcyjnie powodem tego jest to, że gradient temperatury $$
{\ Delta} T ~~ {\ equiv} ~~ T _ {\ text {gorący}} - T _ {\ text {zimny}}
$$ staje się arbitralnie duże, informacja zawarta w znajomości gradientu temperatury zbliża się do informacji, którą poznałby demon Laplace'a, w którym momencie wydajność zbliżyłaby się do jedności: $$
\ lim _ {{\ Delta} T {\ rightarrow} \ infty} {\ left (1- \ frac {T _ {\ text {zimno}}} {T _ {\ text {zimno}} + {\ Delta} T} \ right)} ~~ {\ rightarrow} ~~ 1,
$$ tj. 100% wydajności.
To z pewnością nie znasz dokładnych prędkości wszystkich cząstek, ale to, czego nie wiesz, jest przyćmione tym, co wiesz, tj. ekstremalnym względnym gradientem temperatury .