Bepaling van warmtecapaciteit van een onbekend materiaal

Introductie¶

Onbekende materialen kunnen geïdentificeerd worden door hun eigenschappen te meten. Een van deze eigenschappen is de warmtecapaciteit. In dit practicum gaan we de warmtecapaciteit van een onbekend materiaal bepalen door middel van een calorimeter experiment. Daarbij wordt een bepaalde massa van het materiaal naar een bekende temperatuur gebracht waarna het in een bekende hoeveelheid water met bekende temperatuur wordt geplaatst. Door de temperatuur van het water te meten na het mengen kan de warmtecapaciteit van het onbekende materiaal worden berekend.

Theorie¶

De soortelijke warmte $c$ van een materiaal is gedefinieerd als de hoeveelheid warmte $Q$ die nodig is om de temperatuur $T$ van een kilogram van het materiaal met één graad Celsius (of één Kelvin) te verhogen:

c = \frac{Q}{m \Delta T}

(1)

Waarbij $Q$ de hoeveelheid warmte in Joules is, $m$ de massa in kilogram is en $\Delta T$ de verandering in temperatuur is. Gegeven de wet van Black, die stelt dat de totale hoeveelheid warmte in een geïsoleerd systeem constant blijft, kunnen we de warmte die het onbekende materiaal verliest gelijkstellen aan de warmte die het water opneemt:

Q_{materiaal} = -Q_{water}

(2)

wanneer we de massa’s en de begintemperaturen van beide systemen kennen, maar slechts een van de twee soortelijke warmtes, kunnen we de onbekende soortelijke warmte berekenen. We combineren vergelijkingen (1) en (2) om de volgende vergelijking te krijgen:

T_e = \frac{c_w m_w T_{w,b}+c_m m_m T_{m,b}}{c_w m_w + c_m m_m}

(3)

Waarbij de subscripts $b$ en $e$ respectievelijk staan voor begintoestand en eindtoestand, $w$ voor water en $m$ voor het onbekende materiaal.

Bij metingen aan verschillende massa’s van het onbekende materiaal en vervolgens een least square fit aan bovenstaande vergelijking kunnen we een precieze waarde voor de soortelijke warmte van het onbekende materiaal bepalen. Dat is, wanneer de warmtecapaciteit van bijvoorbeeld de beker te verwaarlozen is.

Methode en materialen¶

Ontwerp¶

De bovenstaande theorie wordt gebruikt om de soortelijke warmte van een onbekend materiaal te bepalen. Het experiment bestaat uit het verwarmen van verschillende massa’s van het onbekende materiaal tot een bekende temperatuur, waarna het in een bekende hoeveelheid water met bekende temperatuur wordt geplaats. Door de temperatuur van het water te meten na het mengen kan de warmtecapaciteit van het onbekende materiaal worden berekend. Om de tijd voor het meten van meerdere materialen te reduceren, worden de data van de verschillende groepen in het lokaal samengevoegd. Van tevoren is afgesproken welke massa’s door welke groep worden gemeten, en hoeveel water er gebruikt wordt.

Materialen¶

Hieronder staat de lijst van benodigde materialen bij deze proef:

Calorimeter
Thermometer of temperatuursensor
Verwarmingsbron
Diverse massablokjes van onbekend materiaal
Weegschaal
Water
Maatcilinder of maatbeker

Figure 1:Een schematische weergave van de opstelling

Procedure¶

Bespreek wie welke massa’s van het onbekende materiaal gaat meten. Bespreek ook hoeveel water er gebruikt gaat worden. Bepaal de begintemperaturen. Hevel het aantal afgesproken massa’s in de maatbeker. Roer voorzicht zodat de temperatuur homogeen is. Noteer de hoogste gemeten temperatuur, dit is $T_e$ . Wissel de metingen uit met de andere groepen en voer de data-analyse uit.

Resultaten¶

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit

#gegevens
#m_m = np.array([13.1, 26.1, 39.0, 51.8, 65.3])/1000  # kg
m_m = np.array([65.3, 51.8, 39.0, 26.1, 13.1])/1000 #kg
T_bwater = np.array([26.1, 25.5, 24.5, 23.2, 21.6])+ 273.15  # K
T_bblok = np.array([72.4, 72.5, 72.5, 72.4, 72.5]) + 273.15 # K
T_e = np.array([26.3, 26.1, 25.6, 24.6, 23.2]) + 273.15    # K
m_w = 0.1777      # kg water
c_w = 4186        # J/(kg·K), soortelijke warmte water


#lineaire curve fit voor T_e vs massa
def linear_model(m, a, b):
    return a * m + b

params, covariance = curve_fit(linear_model, m_m, T_e)
a, b = params
errors = np.sqrt(np.diag(covariance))

print(f"\nCurve fit: T(m) = {a:.4f}·m + {b:.4f}")
print(f"Helling a = {a:.4f} ± {errors[0]:.4f}, Intercept b = {b:.4f} ± {errors[1]:.4f}")

#plot
m_fit = np.linspace(min(m_m), max(m_m), 100)
T_fit = linear_model(m_fit, a, b)

T_bblok_mean = np.mean(T_bblok)
T_e_mean = np.mean(T_e)

c_m_fit = a * (m_w * c_w) / (T_bblok_mean - T_e_mean)

print(f"\nSoortelijke warmte uit curve fit:")
print(f"c_m (fit) = {c_m_fit:.0f} J/(kg·K)")
a_err = errors[0]

c_m_fit_err = a_err * (m_w * c_w) / (T_bblok_mean - T_e_mean)

print(f"c_m (fit) = {c_m_fit:.0f} ± {c_m_fit_err:.0f} J/(kg·K)")

plt.figure()
plt.plot(m_m, T_e, 'k.', label="Metingen")      # omzetten naar gram voor de plot
plt.plot(m_fit, T_fit, '-', label="Lineaire fit")
plt.xlabel("m (kg)")
plt.ylabel("T (K)")
plt.title("temperatuur vs Massa van het blok")
plt.legend()
plt.savefig("warmtecapaciteit", dpi=450)
plt.show()


Curve fit: T(m) = 59.0773·m + 296.0024
Helling a = 59.0773 ± 11.0864, Intercept b = 296.0024 ± 0.4787

Soortelijke warmte uit curve fit:
c_m (fit) = 929 J/(kg·K)
c_m (fit) = 929 ± 174 J/(kg·K)

# Sla figuren op met  
# 
# plt.savefig("Figuren/naam.png", dpi=450)
# waarbij naam vervangen wordt door de bestandsnaam. 
# Onderstaande voorbeeld code en output grafiek 
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0,10,11)
y = 2*x

# Maken van de grafiek
plt.figure()
plt.xlabel('$x$(m)')
plt.ylabel('$y(m)$')

plt.plot(x,y,'k.')
#plt.savefig("figures/naam.png", dpi=450)
plt.show()

Figure 2:Hier is het onderschrift van de figuur.

Discussie en conclusie¶

De soortelijke warmte van de onbekende stof uit de curve-fit is 929 ± 174 J/(kg·K). Hieruit kan je zien dat het materiaalvan de onbekende stof waarschijnlijk aluminium is, want die heeft een c van 880, wat in het waardegebied van de metingen ligt.

De meting heeft een grote onzekerheid, wat kan komen omdat er maar 5 meetpunten zijn waardoor de meting vrij onnauwkeurig is. Verder geeft een kleine meetfout in de t_e een grote onzekerheid omdat er gewerkt word met heel kleine massa’s.