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Crystallization Dynamics. Elisabeth Glantschnig, Martina Hauer, Reingard Auer, Sandra Burda. Kristallographie. Kristalle sind Festkörper mit dreidimensional-periodischer Anordnung von Elementarbausteinen (Atome, Ionen, Moleküle) in Raumgittern
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Crystallization Dynamics Elisabeth Glantschnig, Martina Hauer, Reingard Auer, Sandra Burda
Kristallographie • Kristalle sind Festkörper mit dreidimensional-periodischer Anordnung von Elementarbausteinen (Atome, Ionen, Moleküle) in Raumgittern • Das Kristallgitter des Idealkristalls ist vollkommen regelmäßig aus Elementarzellen aufgebaut • Man unterscheidet sieben verschiedene Kristallsysteme
Kristallographie Nukleation: die Kristallisation eines amorphen Körpers beginnt nicht überall gleichmäßig Voraussetzung: System besteht aus einer Phase, obwohl eine andere Phase thermodynamisch stabiler ist
Kristallographie • Johnson-Mehl-Avrami-Kolmogorov-Gleichung beschreibt zahlreiche Prozesse in den Materialwissenschaften • Kristallisation in einem amorphen Festkörper • Phasenumwandlungen mit der Temperatur
Kristallographie • In vielen Fällen beschreibt die JMAK-Gleichung vor allem den Anfang der Umwandlung gut, während gegen Ende der Umwandlung Abweichungen vom JMAK-Verhalten auftreten können
Text „Crystallization Dynamics“ Chapter 1 aus „Mathematica Modelling“ von Reinhard Illner et al
Voronoi Diagramm Animation mit Geogebra
Einleitung • unbekannten zweiphasigen C02C2H2-Kristallisation • metastabil • Kristallisationsprozess dauert circa 5 Stunden • Modelle, die diesen Prozess beschreiben können
Kolmogorov-Avrami-Modell • Kurz: K-A-Modell • Klassisches Werkzeug zur Vorhersage von Wachstumskurven
Herleitung • großes (makroskopisches) Volumen V • N unabhängige Fremdstoffe gleichverteilt • Q ...spezieller KristallisationskernP...fester, aber beliebiger Punkt in V • Für a>0 erhalten wir:.
Daraus folgt: • Unter der Annahme, dass die Kristallisationskerne gleichverteilt sind.
Verteilungsfunktion von X • N=λV • N∞, λ fest
Radius des Kristalls vergrößert sich mit Geschwindigkeit v • Allgemein:
Herleitung der Poissonverteilung • N Kerne gleich verteilt und unabhängig von einander im Volumen V • Ω ist Teilmenge von V • p Wahrscheinlichkeit das beliebiger Kern in Ω liegt • Wahrscheinlichkeit, dass k Kerne in Ω enthalten sind • nicht geeignet für große N
Intensität • Wahrscheinlichkeitsverteilung ist Poissonverteilung
Test des K-A Modells • K-A Modell für CO2 * C2H2 anwendbar? • Vergleich von empirischen Daten und theoretischen Vorhersagen vom K-A Modell • Umformen und Logarithmusfunktion anwenden
Datenpunkte verlaufen nicht linear, daher ist K-A Model nicht anwendbar • Wir brauchen ein Neues Model
Neues Modell • Berücksichtigung des nicht kristallinen Abfalls C2H2
Wachstumskurve eines individuellen Kügelchens • Wachstum solange kubisch, bis die Voronoi Zelle voll ist • s sei die Hälfte des Volumens der Voronoi Zelle • Damit das Wachstum von g(t) bei s aufhört gilt:
ideale Wachstumskurve ist kubisch und danach konstant • In der Realität wird Wachstum langsamer wenn Grenzen von Zelle erreicht werden
Berechnung des zu erwarteten kristallisierten Anteils gesucht: passende Dichtefunktion f(s)
Die Bestimmung der Dichtefuntkion • tatsächliche Verteilung von f(s) ist unbekannt • betrachten zwei verschiedene Varianten: • Empirische Bestimmung • Systematische Herleitung
1) Empirische Bestimmung v. f(s) Vernünftiger Vorschlag: Als Hilfe dient uns: Erhalten die Bedingungen:
2) Systematische Herleitung v. f(s) • N Keime seien Poisson-verteilt • wähle einen willkürlich, aber fix • X...Distanz zw. diesem Keim und seinem nähersten Nachbarn • Verteilungsfunktion für den Radius:
Für , und erhalten wir: • S...Volumen der größten Sphäre • ... Radius dieser Sphäre
Dichtefunktion... f(s) = F ‘ (s) • durch Einsetzen in und anschließendem Integrieren, erhalten wir: