GASES, FLÜSSIGKEITEN UND SOLIDEN Anwendung des Partikelmodells für die drei Zustände der Materie-Partikelmodelle, die die Eigenschaften von Gasen, Flüssigkeiten und Feststoffen beschreiben und erklären Doc Browns Chemie KS4 Wissenschaft GCSEIGCSE Revision Notes Vergleich der Eigenschaften von GASES, FLÜSSIGKEITEN UND SOLIDS Staaten Von Materie gasliquidsolid Revisionshinweise Teil 1 Das kinetische Partikelmodell und Beschreibung und Erklärung der Eigenschaften von Gasen, Flüssigkeiten und Feststoffen, Zustandsänderungen und Lösungen (Abschnitte 1a bis 3d) Sie sollten wissen, dass die drei Zustände der Materie fest, flüssig und gas sind. Schmelzen und Einfrieren findet am Schmelzpunkt statt, Kochen und Verdichten findet am Siedepunkt statt. Die drei Zustände der Materie können durch ein einfaches Modell dargestellt werden, in dem die Teilchen durch kleine feste Kugeln dargestellt werden. Partikeltheorie kann helfen, das Schmelzen, Kochen, Einfrieren und Kondensieren zu erklären. Die Menge an Energie, die benötigt wird, um den Zustand von Festkörper zu Flüssigkeit und von Flüssigkeit zu Gas zu ändern, hängt von der Stärke der Kräfte zwischen den Teilchen der Substanz und der Natur der beteiligten Teilchen ab, hängt von der Art der Bindung und der Struktur der Substanz ab. Je stärker die Kräfte zwischen den Partikeln sind, desto höher der Schmelzpunkt und der Siedepunkt der Substanz. Für Details siehe Struktur und Bonding Notes. Der physikalische Zustand, den ein Material annimmt, hängt von seiner Struktur, Temperatur und Druck ab. Staatssymbole, die in Gleichungen verwendet werden: (g) Gas (l) flüssige (wässrige Lösung) wässrige Lösung (n) feste wässrige Lösung bedeutet etwas, das in Wasser aufgelöst ist. Die meisten Diagramme der Teilchen auf dieser Seite sind 2D-Darstellungen ihrer Struktur und ihres Zustands BEISPIELE DER DREI PHYSIKALISCHEN STAATEN VON MATTERGASEN zB Die Luftmischung um uns herum (einschließlich des für die Verbrennung benötigten Sauerstoffs) und des Hochdruckdampfes im Kessel und der Zylinder der Dampflokomotive. Alle Gase in der Luft sind unsichtbar, farblos und transparent. Beachten Sie, dass der Dampf, den Sie außerhalb eines Kessels oder einer Dampflokomotive sehen, tatsächlich feine Flüssigkeitströpfchen von Wasser ist, die aus dem ausgestoßenen Dampfgas gebildet wird, das sich kondensiert, wenn es auf die kalte Luft trifft, die Zustandsänderung von Gas zu Flüssigkeit (gleiche Wirkung bei Nebel und Nebelbildung) . FLÜSSIGKEITEN z. B. Wasser ist das häufigste Beispiel, aber so sind, Milch, heiße Butter, Benzin, Öl, Quecksilber oder Alkohol in einem Thermometer. SOLIDS z. B. Stein, alle Metalle bei Raumtemperatur (außer Quecksilber), Gummi von Stiefel und die Mehrheit der physischen Gegenstände um dich herum. Tatsächlich sind die meisten Gegenstände nutzlos, es sei denn, sie haben eine feste Struktur Auf dieser Seite werden die grundlegenden physikalischen Eigenschaften von Gasen, Flüssigkeiten und Feststoffen in Form von Struktur, Partikelbewegung (kinetische Partikeltheorie), Auswirkungen von Temperatur - und Druckänderungen und Partikelmodellen beschrieben Verwendet, um diese Eigenschaften und Eigenschaften zu erklären. Hoffentlich werden Theorie und Tatsache zusammenpassen, um den Schülern ein klares Verständnis der materiellen Welt um sie in Bezug auf Gase, Flüssigkeiten und Feststoffe zu geben, die als die drei physischen Zustände der Materie bezeichnet werden. Die Zustandsänderungen, die als Schmelzen, Fixieren, Kochen, Verdampfen, Kondensieren, Verflüssigen, Einfrieren, Verfestigen, Kristallisieren bekannt sind, werden mit Partikelmodell-Bildern beschrieben und erläutert, um das Verständnis zu verstehen. Es gibt auch eine Erwähnung von mischbaren und nicht mischbaren Flüssigkeiten und erklärt die Begriffe flüchtig und Volatilität bei der Anwendung auf eine Flüssigkeit. Diese Revisionshinweise zu den Zuständen der Materie sollten sich für die neuen AQA, Edexcel und OCR GCSE (91) Chemiewissenschaftlichen Kurse als nützlich erweisen. Subindex für Teil I Abschnitte (diese Seite): 1.1. Die drei Zustände der Materie sind fest, flüssig und gas. Entweder können Schmelzen und Gefrieren am Schmelzpunkt stattfinden, während Kochen und Kondensieren am Siedepunkt stattfinden. Verdampfen kann bei jeder Temperatur von einer flüssigen Oberfläche stattfinden. Sie können die drei Zustände der Materie mit einem einfachen Partikelmodell darstellen. In diesen Modilen werden die Partikel durch kleine feste Sphären dargestellt (Elektronenstruktur wird ignoriert). Kinetische Partikeltheorie kann helfen, Zustandsänderungen wie Schmelzen, Kochen, Einfrieren und Kondensieren zu erklären. Die Energiemenge, die benötigt wird, um den Zustand von Festkörper zu Flüssigkeit oder von Flüssigkeit zu Gas zu ändern, hängt von der Stärke der Kräfte zwischen den Teilchen der Substanz ab. Diese Kräfte können relativ schwache intermolekulare Kräfte (intermolekulare Bindung) oder starke chemische Bindungen (ionisch, kovalent oder metallisch) sein. Die Art der beteiligten Teilchen hängt von der Art der chemischen Bindung und der Struktur der Substanz ab. Je stärker die Anziehungskräfte zwischen den Partikeln sind, desto höher der Schmelzpunkt und der Siedepunkt der Substanz WAS SIND DIE DREI STAATEN DER MATERIAL Die meisten Materialien können einfach als Gas, Flüssigkeit oder Feststoff beschrieben werden. WARUM SIND SIE WIE SIE WAS SIE SIND Nur zu wissen, ist nicht genug, wir brauchen eine umfassende Theorie der Gase, die ihr Verhalten erklären und Vorhersagen darüber machen können, was passiert, z. B. Wenn wir Temperatur oder Druck ändern. WIE KÖNNEN WIR ERKLÄREN, WIE SIE HABEN Wir brauchen ein theoretisches Modell, z. B. Partikel-Theorie, die durch experimentelle Beweise unterstützt wird. KANN PARTIKEL MODELLE HELFEN UNS VERSTEHEN IHRE EIGENSCHAFTEN UND EIGENSCHAFTEN WARUM IST WICHTIG, DIE EIGENSCHAFTEN VON GASEN, FLÜSSIGKEITEN UND SOLIDEN ZU KENNEN Es ist wichtig, in der chemischen Industrie über das Verhalten von Gasen, Flüssigkeiten und Feststoffen in chemischen Prozessen, z. B. Was passiert mit den verschiedenen Zuständen mit Temperatur - und Druckänderungen. Was ist die KINETISCHE PARTIKEL-THEORIE von Gasen, Flüssigkeiten und Festkörpern Die kinetische Teilchentheorie der Zustände der Materie beruht auf der Idee aller Materialien, die als sehr sehr winzige Teilchen existieren, die einzelne Atome oder Moleküle sein können und deren Wechselwirkung auch Durch Kollision in Gasen oder Flüssigkeiten oder durch Vibration und chemische Bindung in Festkörpern. KÖNNEN WIR MACHEN, DIE AUF IHRE EIGENSCHAFTEN AUFGEFÜHRT WERDEN Diese Seite führt allgemeine physikalische Beschreibungen von Substanzen in das einfachste physikalische (nichtchemische) Klassifizierungsniveau ein, d. h. es ist ein Gas, ein flüssiger oder ein Feststoff. ABER, diese Webseite stellt auch Teilchenmodelle vor, in denen ein kleiner Kreis ein Atom oder ein Molekül darstellt, d. h. ein bestimmtes Teilchen oder eine einfachste Einheit einer Substanz. Dieser Abschnitt ist ziemlich abstrakt in einer Weise, weil Sie über Partikel reden, die Sie nicht einzeln sehen können, Sie nur das Schüttgut und seinen physischen Charakter und Eigenschaften. Gibt es BESCHRÄNKUNGEN zum Partikelmodell Die Partikel werden als einfache unelastische Sphären behandelt und verhalten sich einfach wie kleine Snooker-Kugeln, die herumfliegen, nicht ganz richtig, aber sie fliegen herum zufällig non-stop Obwohl die Partikel als harte Sphären und unelastisch angenommen werden , In Wirklichkeit sind sie alle Arten von Formen und verdrehen und beugen auf Kollision mit anderen Partikeln und wenn sie reagieren, teilen sie sich in Fragmente, wenn Bindungen brechen. Das einfache Modell nimmt keine Kräfte zwischen den Partikeln an, unwahr, das Modell berücksichtigt wenig die Kräfte zwischen den Partikeln, auch bei Gasen bekommt man sehr schwache intermolekulare Kräfte. Das Teilchenmodell berücksichtigt nicht die tatsächliche Größe der Teilchen, z. B. Ionenmoleküle können in der Grße z. B. Vergleiche ein Ethenmolekül mit einem Poly (ethen) - Molekül Die Räume zwischen den Partikeln WAS IST DER GASEOUS-STAAT DER MATERIE WAS SIND DIE EIGENSCHAFTEN EINES GASES WIE SIND GASEOUS PARTICLES BEHAVE Wie erklärt die kinetische Partikel-Theorie der Gase die Eigenschaften von Gasen Hat keine feste Form oder Volumen, sondern breitet sich immer aus, um jeden Behälter zu füllen - die Gasmoleküle werden in jeden verfügbaren Raum diffundieren. Es gibt fast keine Anziehungskräfte zwischen den Partikeln, so dass sie völlig frei von einander sind. Die Teilchen sind weit beabstandet und verstreut, wenn sie sich schnell zufällig im gesamten Behälter bewegen, so dass es keine Ordnung im System gibt. Die Teilchen bewegen sich linear und schnell in alle Richtungen. Und häufig zusammenstoßen und die Seite des Behälters. Die Kollision von Gaspartikeln mit der Oberfläche eines Behälters bewirkt einen Gasdruck. Wenn wir von einer Oberfläche abprallen, üben sie eine Kraft aus. Mit zunehmender temperatur Die Teilchen bewegen sich schneller, wenn sie kinetische Energie gewinnen. Erhöht sich die Kollisionsrate zwischen den Partikeln selbst und der Behälteroberfläche und dies erhöht den Gasdruck zB in einer Dampflokomotive oder das Volumen des Behälters, wenn er zB wie ein Ballon expandieren kann. Gase haben eine sehr geringe Dichte (Licht), da die Partikel im Container (Dichtemassenvolumen) so weit voneinander entfernt sind. Dichte Ordnung: feste gt Flüssigkeit gtgtgt Gase Gase fließen frei, weil es keine wirksamen Anziehungskräfte zwischen den Molekülen der gasförmigen Teilchen gibt. Einfache Strömungsreihenfolge Gase gt Flüssigkeiten gtgtgt Feststoffe (keine wirkliche Strömung in festem, wenn Sie es nicht pulverisieren) Wegen dieser Gase und Flüssigkeiten werden als Flüssigkeiten beschrieben. Gase haben keine Oberfläche. Und keine feste Form oder Volumen. Und wegen des Mangels an Partikel-Anziehung, sie immer ausbreiten und füllen jeden Container (so Gas Volumen Container Volumen). Gase werden aufgrund des leeren Raumes zwischen den Partikeln leicht komprimiert. Einfache Kompressionsordnung. Gase gtgtgt Flüssigkeiten gt Feststoffe (fast unmöglich, einen Feststoff zu komprimieren) Gasdruck Wenn ein Gas in einem Behälter eingeschlossen wird, werden die Partikel einen Gasdruck verursachen und ausüben, der in Atmosphären (atm) oder Pascal (1,0 Pa 1,0 Nm 2) gemessen wird, Druck ist Kraft, dh die Wirkung aller Kollisionen auf der Oberfläche des Behälters. Der Gasdruck wird durch die Kraft verursacht, die durch Millionen von Stößen der winzigen einzelnen Gaspartikel an den Seiten eines Behälters erzeugt wird. Wenn beispielsweise die Anzahl der gasförmigen Partikel in einem Behälter verdoppelt wird, wird der Gasdruck verdoppelt, da die Verdoppelung der Anzahl der Moleküle die Anzahl der Stöße auf der Seite des Behälters verdoppelt, so dass auch die Gesamtschlagkraft pro Flächeneinheit verdoppelt wird. Diese Verdoppelung der Partikel wirkt auf die Verdoppelung des Druckes ist in den beiden folgenden Abbildungen dargestellt. Wenn das Volumen eines versiegelten Behälters konstant gehalten wird und das Gas im Inneren auf eine höhere Temperatur erhitzt wird, erhöht sich der Gasdruck. Der Grund dafür ist, dass, wenn die Partikel erhitzt werden, sie kinetische Energie gewinnen und sich im Durchschnitt schneller bewegen. Deshalb kollidieren sie mit den Seiten des Behälters mit einer größeren Kraft des Aufpralls. So dass der Druck erhöht. Es gibt auch eine größere Häufigkeit der Kollision mit den Seiten des Behälters, aber dies ist ein kleiner Faktor im Vergleich zu der Wirkung der erhöhten kinetischen Energie und der Zunahme der durchschnittlichen Kraft des Aufpralls. Daher ist eine feste Menge an Gas in einem versiegelten Behälter mit konstantem Volumen, je höher die Temperatur, desto größer der Druck und je niedriger die Temperatur, desto geringer der Druck. Für Gasdrucktemperaturberechnungen siehe Teil 2 CharlessGayLussacs Gesetz Wenn sich das Behältervolumen ändern kann, erweitern sich die Gase aufgrund der fehlenden Partikelanziehung leicht auf die Erwärmung und ziehen sich beim Abkühlen leicht ab. Beim Erhitzen gewinnen Gasteilchen kinetische Energie. Schneller bewegen und die Seiten des Containers häufiger treffen. Und deutlich, sie treffen mit einer größeren Kraft. Je nach Behältersituation erhöht sich entweder der Druck oder das Volumen oder umgekehrt beim Abkühlen. Anmerkung: Es ist das Gasvolumen, das NICHT die Moleküle ausdehnt, sie bleiben gleich groß Wenn es keine Volumenbegrenzung gibt, ist die Expansion beim Erwärmen für Gase viel größer als Flüssigkeiten oder Feststoffe, da es keine signifikanten Anziehungskraft zwischen gasförmigen Partikeln gibt. Die erhöhte durchschnittliche kinetische Energie wird den Gasdruck steigen lassen, und so wird das Gas versuchen, sich im Volumen zu erweitern, wenn es z. B. Ballons in einem warmen Raum sind deutlich größer als der gleiche Ballon in einem kalten Raum Für Gasvolumentemperaturberechnungen siehe Teil 2 CharlessGayLussacs Gesetz DIFFUSION in Gases: Die natürliche schnelle und zufällige Bewegung der Partikel in alle Richtungen bedeutet, dass sich Gase leicht ausbreiten oder diffundieren. Die Nettobewegung eines bestimmten Gases wird in der Richtung von niedrigerer Konzentration zu einer höheren Konzentration, dem sogenannten Diffusionsgradienten, liegen. Die Di-Fusion fährt fort, bis die Konzentrationen im gesamten Gülle-Behälter gleichmäßig sind, aber alle Teilchen bewegen sich mit ihrer immer vorhandenen kinetischen Energie. Diffusion ist in Gasen schneller als Flüssigkeiten, wo es mehr Platz für sie gibt (nachstehend illustriert) und die Diffusion ist Vernachlässigbar in Feststoffen durch die enge Packung der Partikel. Diffusion ist verantwortlich für die Ausbreitung von Gerüchen auch ohne Luftstörung z. B. Verwendung von Parfüm, Eröffnung eines Glas Kaffee oder der Geruch von Benzin um eine Garage. Die Geschwindigkeit der Diffusion nimmt mit zunehmender Temperatur zu, da die Teilchen kinetische Energie gewinnen und sich schneller bewegen. Andere Beweise für zufällige Partikelbewegungen einschließlich Diffusion. Wenn Rauchpartikel unter einem Mikroskop betrachtet werden, scheinen sie herum zu tanzen, wenn sie mit einem Lichtstrahl bei 90 o zur Betrachtungsrichtung beleuchtet werden. Dies liegt daran, dass die Rauchpartikel durch reflektiertes Licht und Tanz aufgrund der Millionen von zufälligen Hits aus den schnell bewegten Luftmolekülen auftauchen. Dies wird als Brownsche Bewegung bezeichnet (siehe unten in Flüssigkeiten). Zu jedem gegebenen Zeitpunkt werden die Hits nicht gleich sein, so dass die Rauchpartikel ein größeres Bashing in einer zufälligen Richtung bekommen. Ein zwei gasförmiges Molekül-Diffusionsexperiment ist oben dargestellt und wird nachfolgend erläutert. Ein langes Glasrohr (24 cm Durchmesser) wird an einem Ende mit einem in konz. Salzsäure, die mit einem Gummi-Spund (für Gesundheit und Sicherheit) versiegelt ist, und der Schlauch wird perfekt gehalten, in einer horizontalen Position festgeklemmt. Ein ähnlicher Stecker von conc. Ammoniak-Lösung wird am anderen Ende platziert. Die getränkten Baumwollwollstopfen geben Dämpfe von HCl bzw. NH 3 ab, und wenn das Röhrchen trotz des Mangels an Röhrenbewegung ungestört und horizontal bleibt, z. B. KEIN Schütteln, um zu mischen und die Abwesenheit der Konvektion, eine weiße Wolke bildet ungefähr 1 3 rd entlang von der conc. Salzsäure. Erläuterung: Was passiert, sind die farblosen Gase, Ammoniak und Chlorwasserstoff, diffundieren das Röhrchen und reagieren auf feine weiße Kristalle des Salzes Ammoniumchlorid. Ammoniak Chlorwasserstoff gt Ammoniumchlorid NH 3 (g) HCl (g) gt NH 4 Cl (s) Beachten Sie die Regel: Je kleiner die Molekülmasse ist, desto größer ist die durchschnittliche Geschwindigkeit der Moleküle (aber alle Gase haben die gleiche mittlere kinetische Energie Bei gleicher Temperatur). Je kleiner die molekulare Masse, desto schneller diffundiert das Gas. z. B. M r (NH 3) 14 1x3 17 Bewegt sich schneller als M r (HCl) 1 35,5 36,5 UND das ist der Grund, warum sie sich dem HCl-Ende des Röhrchens näherten. Das Experiment ist nicht nur ein Beweis für die Molekülbewegung. Es ist auch ein Beweis dafür, dass sich Moleküle unterschiedlicher Molekülmassen mit unterschiedlichen Geschwindigkeiten bewegen. Für eine mathematische Behandlung siehe Grahams Gesetz der Diffusion Ein farbiges Gas, schwerer als Luft (größere Dichte), wird in das untere Gasglas gelegt und ein zweites Gasgefäß mit geringerer Dichte farbloser Luft wird über eine mit einer Glasabdeckung getrennte Luft gelegt. Diffusionsexperimente sollten bei konstanter Temperatur eingeschlossen werden, um Störungen durch Konvektion zu minimieren. Wenn die Glasabdeckung entfernt wird, dann diffundieren die farblosen Luftgase in das gefärbte braune Gas und (ii) Brom diffundiert in die Luft. Die zufällige Partikelbewegung, die zum Mischen führt, kann nicht auf Konvektion zurückzuführen sein, weil das dichtere Gas am Boden beginnt. Es ist kein Schütteln oder andere Mischmittel erforderlich. Die zufällige Bewegung beider Lose Partikel reicht aus, um sicherzustellen, dass beide Gase schließlich durch Diffusion vollständig miteinander vermischt werden (ineinander verteilt). Dies ist ein deutlicher Beweis für die Diffusion aufgrund der zufälligen kontinuierlichen Bewegung aller Gasteilchen und anfangs die Nettobewegung eines Partikeltyps von einer höheren zu einer niedrigeren Konzentration (nach einem Diffusionsgradienten). Wenn es vollständig gemischt ist, wird keine weitere Farbänderungsverteilung beobachtet, aber die zufällige Partikelbewegung wird fortgesetzt Siehe auch andere Hinweise im Flüssigkeitsabschnitt nach dem Partikelmodell für das Diffusionsdiagramm unten. Ein Partikelmodell der Diffusion in Gasen. Stellen Sie sich den Diffusionsgradienten von links nach rechts vor, denn die grünen Partikel, die den blauen Partikeln auf der linken Seite hinzugefügt wurden, Für die grünen Teilchen ist die Netzmigration von links nach rechts und wird in einem versiegelten Behälter fortgesetzt, bis alle Teilchen gleichmäßig im Gasbehälter verteilt sind (wie abgebildet). Die Diffusion ist bei Gasen im Vergleich zu Liquidisierungslösungen schneller, da zwischen den Partikeln mehr Platz für andere Partikel besteht, um sich zufällig zu bewegen. Wenn ein Feststoff erhitzt wird, schwingen die Partikel stärker, da sie kinetische Energie gewinnen und die Partikel-Anziehungskräfte geschwächt werden. Irgendwann am Schmelzpunkt. Die anziehenden Kräfte sind zu schwach, um die Teilchen in der Struktur zusammen in einer geordneten Weise zu halten, und so schmilzt der Feststoff. Beachten Sie, dass die intermolekularen Kräfte noch da sind, um die Massenflüssigkeit zusammen zu halten, aber die Wirkung ist nicht stark genug, um ein geordnetes Kristallgitter eines Festkörpers zu bilden. Die Partikel werden frei, sich zu bewegen und ihre geordnete Anordnung zu verlieren. Energie wird benötigt, um die anziehenden Kräfte zu überwinden und den Partikeln eine erhöhte kinetische Energie der Vibration zu geben. So wird Wärme aus der Umgebung aufgenommen und das Schmelzen ist ein endothermer Prozess (916H ve). Energieveränderungen für diese physikalischen Zustandsänderungen für eine Reihe von Stoffen werden in einem Abschnitt der Energetics Notes behandelt. Erläuterung unter Verwendung der kinetischen Partikeltheorie von Flüssigkeiten und Feststoffen Beim Abkühlen verlieren flüssige Partikel kinetische Energie und können sich dadurch stärker anziehen. Wenn die Temperatur niedrig genug ist, ist die kinetische Energie der Teilchen unzureichend, um zu verhindern, daß die Teilchen-Anziehungskräfte einen Feststoff bilden. Irgendwann am Gefrierpunkt reichen die Anziehungskräfte aus, um jegliche verbleibende Bewegungsfreiheit (in Bezug auf einen Ort zum anderen) zu entfernen, und die Teilchen kommen zusammen, um die geordnete feste Anordnung zu bilden (obwohl die Teilchen noch eine kinetische Energie aufweisen Muss in die Umgebung entfernt werden, so seltsam wie es scheinen mag, das Einfrieren ist ein exothermer Prozeß (916H ve) Vergleichende Energieveränderungen der Zustandsänderungen Gas ltgt Flüssigkeit ltgt fest 2f (i) Kühlkurve Was passiert mit der Temperatur eines Stoffes Wenn es vom gasförmigen Zustand in den festen Zustand abgekühlt wird. Die Temperatur bleibt während der Zustandsänderungen der Kondensation bei der Temperatur Tc konstant und fällen sich bei der Temperatur Tf fest. Dies liegt daran, dass die gesamte Wärmeenergie beim Abkühlen bei diesen Temperaturen entfernt wird (die latente Hitze Oder Enthalpien der Zustandsänderung), ermöglicht die Verstärkung der Interpartikelkräfte (intermolekulare Bindung) ohne Temperaturabfall. Der Wärmeverlust wird durch die exotherme erhöhte intermolekulare Kraftanziehung kompensiert. Zwischen den horizontalen Zustandsänderungsabschnitten des Graphen sehen Sie, dass die Energieentfernung die kinetische Energie der Teilchen verringert und die Temperatur der Substanz verringert. Siehe Abschnitt 2. für eine detaillierte Beschreibung der Zustandsänderungen. Eine Abkühlkurve fasst die Änderungen zusammen: Für jede Zustandsänderung muss Energie entfernt werden. Bekannt als die latente Hitze. Die tatsächlichen Energiewerte für diese physikalischen Zustandsänderungen für eine Reihe von Stoffen werden in den Energetics Notes näher erläutert. 2f (ii) Heizkurve. Was geschieht mit der Temperatur eines Stoffes, wenn es vom festen Zustand in den gasförmigen Zustand erwärmt wird, so ist die Temperatur während der Zustandsänderungen des Schmelzens bei der Temperatur Tm konstant und bei der Temperatur Tb siedet. Dies ist der Fall, weil die gesamte Energie, die bei diesen Temperaturen (die latenten Hitze oder Enthalpien der Zustandsänderung) absorbiert wird, in die Schwächung der Interpartikelkräfte (intermolekulare Bindung) ohne Temperaturanstieg eindringt. Die Wärmegewinnung ist gleichbedeutend mit der endothermischen, absorbierten Energie, die erforderlich ist, um die intermolekularen Kräfte zu reduzieren . Zwischen den horizontalen Zustandsänderungsabschnitten des Graphen sehen Sie, dass der Energieeintrag die kinetische Energie der Partikel erhöht und die Temperatur der Substanz erhöht. Siehe Abschnitt 2. für eine detaillierte Beschreibung der Zustandsänderungen. Eine Heizkurve fasst die Änderungen zusammen: Für jede Zustandsänderung muss Energie addiert werden. Bekannt als die latente Hitze. Die tatsächlichen Energiewerte für diese physikalischen Zustandsänderungen für eine Reihe von Stoffen werden in den Energetics Notes näher erläutert. SPEZIFISCHE LATENTWÄRME Die latente Hitze für den Zustand ändert feste ltgt Flüssigkeit heißt die spezifische latente Schmelzwärme (zum Schmelzen oder Einfrieren). Die latente Hitze für den Zustand ändert sich flüssiges ltgt Gas wird die spezifische latente Verdampfungswärme genannt (zum Verdichten, Verdampfen oder Kochen) Für mehr auf latente Hitze siehe meine Physik Hinweise auf spezifische Latentwärme Erläuterung mit der kinetischen Partikeltheorie von Gasen und Feststoffen Ist, wenn ein Festkörper, beim Erwärmen, direkt in ein Gas ohne Schmelzen übergeht, UND das Gas beim Abkühlen reformiert einen Feststoff direkt, ohne zu einer Flüssigkeit zu kondensieren. Sublimation in der Regel nur eine physische Veränderung, aber es ist nicht immer so einfach (siehe Ammoniumchlorid). Theorie in Form von Partikeln. Wenn der Feststoff erwärmt wird, schwingen die Teilchen mit zunehmender Kraft aus der zugegebenen Wärmeenergie. Wenn die Partikel genügend kinetische Energie der Vibration haben, um die Partikelpartikel-Anziehungskräfte teilweise zu überwinden, würden Sie erwarten, dass der Feststoff schmelzt. Jedenfalls, wenn die Partikel an dieser Stelle genug Energie an dieser Stelle haben, die zum Kochen geführt hätte, wird sich die Flüssigkeit nicht bilden und der Feststoff wird direkt in ein Gas umgewandelt. Gesamt endotherme Veränderung. Energie absorbiert und in das System aufgenommen. Beim Abkühlen bewegen sich die Teilchen langsamer und haben weniger kinetische Energie. Schließlich, wenn die kinetische Energie der Teilchen niedrig genug ist, wird es den Partikelpartikel-Anziehungskräften ermöglichen, eine Flüssigkeit zu erzeugen. ABER die Energie kann niedrig genug sein, um eine direkte Bildung des Festkörpers zu ermöglichen, d. h. die Teilchen haben NICHT genug kinetische Energie, um einen flüssigen Zustand aufrechtzuerhalten. Insgesamt exotherme Veränderung. Energie freigesetzt und in die Umgebung gegeben. Sogar bei Raumtemperatur-Flaschen feste Iod-Show-Kristalle bilden sich am oberen Ende der Flasche über dem Feststoff. Je wärmer das Laboratorium ist, desto mehr Kristalle bilden sich, wenn es nachts abkühlt Wenn man sanft Jod in einem Reagenzglas hitze, sieht man das Jod leicht erhaben und rekristallisiert auf der kühleren Oberfläche in der Nähe der Oberseite des Reagenzglases. Die Bildung einer bestimmten Form von Frost beinhaltet das direkte Einfrieren von Wasserdampf (Gas). Frost kann auch direkt zurück zu Wasserdampf (Gas) verdampfen und dies geschieht in den trockenen und extrem kalten Wintern der Gobi-Wüste an einem sonnigen Tag. H 2 O (s) H 2 O (g) (nur physikalische Veränderung) Es wird ein solides Kohlendioxid (Trockeneis) beim Abkühlen des Gases auf weniger als 78 ° C gebildet. Beim Erwärmen ändert es sich direkt zu einem sehr kalten Gas. Kondensation von Wasserdampf in der Luft zu einem Nebel, daher seine Verwendung in Bühneneffekte. CO 2 (s) CO 2 (g) (nur physikalische Veränderung) Beim Erhitzen stark in einem Reagenzglas, weißes festes Ammoniumchlorid. Zersetzt sich in ein Gemisch aus zwei farblosen Gasen Ammoniak und Chlorwasserstoff. Beim Abkühlen wird die Reaktion umgekehrt und feste Ammoniumchloridreformen an der kühleren Oberseite des Reagenzglases. Ammoniumchlorid-Wärmeenergie Ammoniak-Chlorwasserstoff T er involviert sowohl chemische als auch physikalische Veränderungen und ist so komplizierter als die Beispiele 1. bis 3. Tatsächlich verwandeln sich die ionischen Ammoniumchloridkristalle in kovalente Ammoniak - und Chlorwasserstoffgase, die natürlich weitaus flüchtiger sind ( Kovalente Substanzen haben im allgemeinen viel niedrigere Schmelz - und Siedepunkte als ionische Substanzen). Das flüssige Teilchenbild steht hier nicht, aber die anderen Modelle gelten abgesehen von Zustandsveränderungen, die eine flüssige Bildung betreffen. GAS Partikelmodell und SOLID Partikelmodell Links. BITTE BEACHTEN, Auf einer höheren Stufe des Studiums. Sie müssen das Gls-Phasendiagramm für Wasser und die Dampfdruckkurve von Eis bei bestimmten Temperaturen untersuchen. Wenn zum Beispiel der Umgebungsdampfdruck kleiner als der Gleichgewichtsdampfdruck bei der Temperatur des Eises ist, kann die Sublimation leicht stattfinden. Der Schnee und das Eis in den kälteren Gebieten der Gobi-Wüste schmelzen nicht in der Sonne, sie verschwinden nur langsam 2 h. Mehr über die Wärmeänderungen bei physikalischen Zustandsänderungen Änderungen des physikalischen Zustands, d. h. Gas ltgt liquid ltgt solid, sind auch von Energieveränderungen begleitet. Um einen Feststoff zu schmelzen oder eine Flüssigkeit zu verdampfen, muss Wärme aus der Umgebung absorbiert oder aufgenommen werden, so dass es sich um endotherme Energieveränderungen handelt. Das System wird erwärmt, um diese Änderungen zu bewirken. Um ein Gas zu kondensieren oder einen Feststoff einzufrieren, muss Wärmeenergie entfernt oder an die Umgebung abgegeben werden, so dass es sich um exotherme Energieveränderungen handelt. Das System wird abgekühlt, um diese Änderungen zu bewirken. Im Allgemeinen, je größer die Kräfte zwischen den Partikeln sind, desto größer ist die Energie, die benötigt wird, um die Zustandsänderung zu bewirken, und je höher der Schmelzpunkt und der Siedepunkt ist. Ein Vergleich der Energie, die benötigt wird, um verschiedene Arten von Substanzen zu schmelzen oder zu kochen (Dies ist mehr für Fortgeschrittene). Die Wärmeenergieveränderung, die in einer Zustandsänderung involviert ist, kann in kJmol der Substanz für einen fairen Vergleich ausgedrückt werden. In der nachstehenden Tabelle 916H ist die Schmelze die benötigte Energie, um 1 Mol der Substanz zu schmelzen (Formelmasse in g). 916H vap ist die Energie, die benötigt wird, um durch Verdampfen zu verdampfen oder 1 Mol der Substanz zu kochen (Formelmasse in g). Für einfache kleine kovalente Moleküle ist die vom Material absorbierte Energie relativ klein, um die Substanz zu schmelzen oder zu verdampfen, und je größer das Molekül ist, desto größer sind die intermolekularen Kräfte. Diese Kräfte sind schwach im Vergleich zu den chemischen Bindungen, die Atome zusammen in einem Molekül selbst halten. Relativ niedrige Energien sind erforderlich, um sie zu schmelzen oder zu verdampfen. Diese Substanzen haben relativ niedrige Schmelzpunkte und Siedepunkte. Für stark gebundene 3D-Netzwerke, z. B. (Iii) und einem Metallgitter von Ionen und freien äußeren Elektronen (m etallische Bindung) sind die Strukturen aufgrund der kontinuierlichen chemischen Bindung in der gesamten Struktur viel stärker. Folglich sind viel größere Energien erforderlich, um das Material zu schmelzen oder zu verdampfen. Aus diesem Grund haben sie so viel höhere Schmelzpunkte und Siedepunkte. Art der Verklebung, Struktur und Anziehungskräfte Betrieb Schmelzpunkt K (Kelvin) o C 273 Energie zum Schmelzen der Substanz Siedepunkt K (Kelvin) o C 273 Energie zum Kochen der Substanz 3a. WAS PASSIERT ZU DEN PARTIKELN, WENN EIN SOLID IN EINEM FLÜSSIGEN LÖSUNG ZU ENTSTANDEN WERDEN Was bedeutet das Wort SOLVENT, SOLUTE UND LÖSUNG, wenn ein Feststoff (der gelöste Stoff) in einer Flüssigkeit (dem Lösungsmittel) auflöst, wird die resultierende Mischung als Lösung bezeichnet. Im allgemeinen: Lösungslösungsmittel gt Lösung So läßt sich der gelöste Stoff in einem Lösungsmittel auflösen, ein Lösungsmittel ist eine Flüssigkeit, die die Dinge auflöst und die Lösung ist das Ergebnis der Auflösung von etwas in einem Lösungsmittel. Der Festkörper verliert alle seine reguläre Struktur und die einzelnen festen Teilchen (Moleküle oder Ionen) sind nun völlig frei von einander und zufällig mit den ursprünglichen flüssigen Teilchen zu mischen, und alle Teilchen können sich zufällig bewegen. Dies beschreibt Salz, das in Wasser auflöst, Zucker, der sich in Tee oder Wachs auflöst, das in einem Kohlenwasserstofflösungsmittel wie Weißgeist auflöst. Es handelt sich in der Regel nicht um eine chemische Reaktion, so ist es in der Regel ein Beispiel für eine physische Veränderung. Unabhängig von den Volumenveränderungen der festen Flüssigkeit, verglichen mit der endgültigen Lösung, gilt auch noch das Gesetz der Erhaltung der Masse. Dies bedeutet: Masse der festen gelösten Masse der flüssigen Lösungsmittelmasse der Lösung nach dem Mischen und Auflösen. Du kannst keine Masse erschaffen oder Geld verlieren. Sondern nur die Masse der Stoffe in eine andere Form umwandeln. Wenn das Lösungsmittel verdampft wird. Dann wird der Feststoff z. B. Wenn eine Salzlösung für eine lange Zeit ausgelassen wird oder sanft erhitzt wird, um die Dinge zu beschleunigen, schließlich Salzkristalle bilden, wird der Prozess Kristallisation genannt. 3b WAS PASSIERT ZU DEN PARTIKERN, WENN ZWEI FLÜSSIGKEITEN VÖLLIG MIT EINEM ANDEREN MISCHEN MISCHEN, WAS DAS WORT MISCIBLE BEDEUTET Mit dem Partikelmodell, um mischbare Flüssigkeiten zu erklären. Wenn sich zwei Flüssigkeiten in ihrer Partikel vollständig mischen, werden sie als mischbare Flüssigkeiten bezeichnet, weil sie sich vollständig ineinander auflösen. Dies ist in der folgenden Abbildung dargestellt, wo sich die Partikel vollständig zuführen und sich zufällig bewegen. Das Verfahren kann durch fraktionierte Destillation umgekehrt werden. 3c WAS PASSIERT ZU DEN PARTIKELN, WENN ZWEI FLÜSSIGKEITEN NICHT MIT EINEM ANDEREN WERDEN, WAS IST DAS WORT IMMISCIBLE WERDEN, WENN DIE FLÜSSIGKEITEN NICHT MISCHEN. Verwenden Sie das Partikelmodell, um nicht mischbare Flüssigkeiten zu erklären. Wenn sich die beiden Flüssigkeiten nicht mischen. Sie bilden zwei getrennte Schichten und sind als nicht mischbare Flüssigkeiten bekannt, die in dem nachstehenden Diagramm dargestellt sind, wo die untere lila Flüssigkeit dichter ist als die obere Schicht der grünen Flüssigkeit. Sie können diese beiden Flüssigkeiten mit einem Trenntrichter trennen. Der Grund dafür ist, dass die Wechselwirkung zwischen den Molekülen einer der Flüssigkeiten allein stärker ist als die Wechselwirkung zwischen den beiden verschiedenen Molekülen der verschiedenen Flüssigkeiten. Zum Beispiel ist die Anziehungskraft zwischen Wassermolekülen viel größer als entweder Ölölmoleküle oder Ölwassermoleküle, so dass sich zwei getrennte Schichten bilden, weil die Wassermoleküle im Hinblick auf die Energieveränderung durch Zusammenkleben begünstigt werden. 3d Wie ein Trenntrichter verwendet wird 1. Die Mischung wird in den Trenntrichter mit dem Stopper auf und der Hahn geschlossen und die Schichten verlassen, um sich auszusetzen. 2. Der Stopper wird entfernt, und der Hahn wird geöffnet, so dass man die untere graue Schicht vorsichtig in einen Becher hineinführen kann. 3. Der Hahn wird dann wieder geschlossen, so dass die obere gelbe Schicht flüssig bleibt, so dass die beiden nicht mischbaren Flüssigkeiten getrennt werden. Anhang 1 einige SIMPLE Partikelbilder von ELEMENTS, COMPOUNDS und MIXTURES GCSEIGCSE Multiple Choice QUIZ auf Zustände von Materiegasen, Flüssigkeiten Ampere Feststoffe Einige einfache Grundübungen von KS3 Wissenschaft QCA 7G quotParticle Modell von Feststoffen, Flüssigkeiten und Gasesquot Multiple Choice Fragen für die Wissenschaft Revision auf Gase , Flüssigkeiten und Feststoffe Partikelmodelle, Eigenschaften, die Unterschiede zwischen ihnen zu erklären. Siehe auch für Gas Berechnungen gcse Chemie Revision kostenlose detaillierte Notizen auf Zustände der Materie zu helfen, zu revidieren igcse Chemie igcse Chemie Revision Notizen auf Zustände der Materie O Ebene Chemie Revision kostenlose detaillierte Notizen über Zustände der Materie zu helfen, überarbeiten gcse Chemie kostenlose detaillierte Notizen zu Staaten von Materie zu helfen, zu revidieren O-Level-Chemie kostenlose Online-Website zu helfen, zu revidieren Staaten der Materie für gcse Chemie kostenlose Online-Website zu helfen, revidieren Zustände der Materie für igcse Chemie kostenlose Online-Website zu helfen, zu revidieren O Ebene Staaten der Materie Chemie, wie man in Fragen auf Staaten zu folgen Der Angelegenheit für die gcse-Chemie Wie gelingt es bei der igcse-Chemie, wie man auf O-Niveau-Chemie eine gute Website für freie Fragen auf Zustände der Materie zu helfen, gcse Chemie Fragen auf Staaten der Materie eine gute Website für freie Hilfe, um igcse Chemie mit pass passieren erfolgreich zu sein revision notes on states of matter a good website for free help to pass O level chemistry what are the three states of matter draw a diagram of the particle model diagram of a gas, particle theory of a gas, draw a particle model diagram of a liquid , particle theory of a liquid, draw a particle model diagram of a solid, particle theory of a solid, what is diffusion why can you have diffusion in gases and liquids but not in solids what are the limitations of the particle model of a gas liquid or solid how to use the particle model to explain the properties of a gas, what causes gas pressure how to use the particle model to explain the properties of a solid, how to use the particle model to explain the properties of a solid, why is a gas easily compressed but difficult to compress a liquid or solid how do we use the particle model to explain changes of state explaining melting with the particle model, explaining boiling with the particle model, explaining evaporation using the particle model, explaining condensing using the particle model, explaining freezing with the particle model, how do you read a thermometer working out the state of a substance at a particular temperature given its melting point and boiling point, how to draw a cooling curve, how to draw a heating curve, how to explain heatingcooling curves in terms of state changes and latent heat, what is sublimation what substances sublime explaining endothermic and exothermic energy changes of state, using the particle model to explain miscible and immiscible liquids GASES, LIQUIDS, SOLIDS, States of Matter, particle models, theory of state changes, melting, boiling, evaporation, condensing, freezing, solidifying, cooling curves, 1.1 Three states of matter: 1.1a gases, 1.1b liquids, 1.1c solids 2. State changes: 2a evaporation and boiling, 2b condensation, 2c distillation, 2d melting, 2e freezing, 2f cooling and heating curves and relative energy changes, 2g sublimation 3. Dissolving, solutions. miscibleimmiscible liquids Boiling Boiling point Brownian motion Changes of state Condensing Cooling curve Diffusion Dissolving Evaporation Freezing Freezing point Gas particle picture Heating curve Liquid particle picture Melting Melting point miscibleimmiscible liquids Properties of gases Properties of liquids Properties of solids solutions sublimation Solid particle picture GCSEIGCSE multiple choice QUIZ on states of matter gases liquids solids practice revision questions Revision notes on particle models and properties of gases, liquids and solids KS4 Science GCSEIGCSEO level Chemistry Information on particle models and properties of gases, liquids and solids for revising for AQA GCSE Science, Edexcel Science chemistry IGCSE Chemistry notes on particle models and properties of gases, liquids and solids OCR 21st Century Science, OCR Gateway Science notes on particle models and properties of gases, liquids and solids WJEC gcse science chemistry notes on particle models and properties of gases, liquids and solids CIE O Level chemistry CIE IGCSE chemistry notes on particle models and properties of gases, liquids and solids CCEACEA gcse science chemistry (revise courses equal to US grade 8, grade 9 grade 10) science chemistry courses revision guides explanation chemical equations for particle models and properties of gases, liquids and solids educational videos on particle models and properties of gases, liquids and solids guidebooks for revising particle models and properties of gases, liquids and solids textbooks on particle models and properties of gases, liquids and solids state changes amp particle model for AQA AS chemistry, state changes amp particle model for Edexcel A level AS chemistry, state changes amp particle model for A level OCR AS chemistry A, state changes amp particle model for OCR Salters AS chemistry B, state changes amp particle model for AQA A level chemistry, state changes amp particle model for A level Edexcel A level chemistry, state changes amp particle model for OCR A level chemistry A, state changes amp particle model for A level OCR Salters A level chemistry B state changes amp particle model for US Honours grade 11 grade 12 state changes amp particle model for pre-university chemistry courses pre-university A level revision notes for state changes amp particle model A level guide notes on state changes amp particle model for schools colleges academies science course tutors images pictures diagrams for state changes amp particle model A level chemistry revision notes on state changes amp particle model for revising module topics notes to help on understanding of state changes amp particle model university courses in science careers in science jobs in the industry laboratory assistant apprenticeships technical internships USA US grade 11 grade 11 AQA A level chemistry notes on state changes amp particle model Edexcel A level chemistry notes on state changes amp particle model for OCR A level chemistry notes WJEC A level chemistry notes on state changes amp particle model CCEACEA A level chemistry notes on state changes amp particle model for university entrance examinations describe some limitations of the particle model for gases, liquids and solidsRoll Up Doors, Commercial Overhead and Garage If your looking for a roll up door, garage door, commercial door, shed door or barn door. 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OPTIONAL PACKAGE PROTECTION amp SHIPPING: Doors stacked on top of each other in transit are going to shifthellip unless they can be packaged in a way to minimize the sliding that occurs during that time. Janus has found the way. As an option, we can suspend each door individually in crates. Whether they travel down the block or across the country, compaction damages, door abrasions and chatter marks are virtually eliminated. RATCHET TENSIONING DEVICE: The ratchet tensioning device, supplied as standard equipment on our door, offers a simpler method of tensioning while more accurately fine tuning all the springs on the door at the same time. There is no extra hardware required. Eight different positions on the tension wheel allow one to perfectly balance the door every time. There are no pins required to hold the tension on the springhellip you simply just click it. RADIAL BALL BEARINGS: Roll Up Doors Direct supplies radial ball bearings at no additional cost to you. Our permanently-lubricated bearings require no maintenance and are guaranteed to last the entire life span of the door. DEAD AXLE amp TORQUE TUBE ASSEMBLY: This design, noted for its durability and smoother operation with commercial applications, has now been incorporated into the Janus self storage door. The tube housing protects the springs and strengthens the axle. Eliminating axle push and shift that can occur with a live axle, the dead axle design allows for a straighter travel path of the door curtain in the guides. The greatest feature of this design is that it affords the fine tuning of any spring adjustment to equally affect all springs on the door at the same time. DOOR STOPS: Our removable door stops are simple to install and prevent the curtain from over traveling the guide when raising the door MAGNETIC ZINC COATED STEEL OR OPTIONAL STAINLESS STEEL LATCH: Our patented mini latch features a cover plate made from a heavy gauge yellow zinc coated steel or optional stainless steel. In addition, the latch cover protects the slide from tampering by completely covering the slide, with the exception of a tab used to operate the latch. To further secure the door, the latchrsquos two inch throw, with its magnetic properties, can be incorporated with the new guidemounted security devices. This versatile design affords you the ability to utilize padlocks, cylinder locks or both. DOOR CURTAIN: The 26 gauge corrugated door curtain is manufactured from full hard galvanized grade 80 steel and coated with Super Durable polyester paint that is backed by a 40 year film integrity and 25 year no-fade limited paint warranty. Available in sizes up to 10rsquo0rdquo x 10rsquo0rdquo and in over 20 different standard colors. All DRUMS are fitted with a grease filled, shielded radial ball bearing to contribute to a smoother operation and reduce wear and friction. Factory installed galvanized reinforced 16 gauge BRACKETS (12 gauge for doors over 9rsquo wide or 8rsquo tall) are designed to easily snap onto the guides, reducing installation time. Galvanized, guide-mounted HEAD STOPS are simple to install and prevent curtain over travel when raising the door. Installed through guide after curtain is lowered, they provide definite contact with the bottom bar angle and stop clips. The RATCHET SPRING TENSIONER ASSEMBLY is factory installed on the end of the door axle and allows precise fine tuning of the initial spring tension. Increments of 18 turn are possible. Tensioner adjusts both springs equally at the same time from only one end of the door. Roll formed clear acrylic coated galvanized steel BOTTOM BAR reinforced with a 1-12rdquo x 1-12rdquo 14 gauge full width galvanized angle that extends fully into the guides. The PVC bulb astragal provides positive contact with floor. Lift handle(s) and stop clips installed on exterior side of bottom bar and a non-rotting pull rope is attached to the inside angle. Oil-tempered helical torsion SPRINGS are factory lubricated to minimize friction and corrosion while increasing the spring cycle life. Spring wire confirms to ASTM A 229.Full width galvanized steel BARREL totally encloses the drums, springs and axle. Barrel-type construction reduces door sag, eliminates drum dents and improves operation due to an even support of the curtain for the entire width. Galvanized and pre-painted with long lasting Super Durable polyester paint, the 26 gauge CORRUGATED CURTAIN is roll formed from ASTM A 653 grade 80 full hard steel. This premium steel yields greater door strength and minimized curtain damage. Full height felt tape on back of curtain prevents nesting and reduces paint rubbing. 20 colors are standard, with others available on special order. Available in sizes up to 10rsquo0rdquo x 10rsquo0rdquo. Roll formed, 18 gauge galvanized GUIDES are fitted with dual polyethylene wear strips to reduce friction and muffle door noises. All guide attachment to jamb is performed through the guides without the addition of clips welded to the back of the guide. This gives a neater appearance, increased strength and aids in tight installations. Yellow zinc coated steel or optional stainless steel cover, slide and four attachment bolts are factory installed. The slide exhibits magnetic properties that can be used to activate a guide mounted security sensor. LATCH accepts all industry padlocks, including 716rdquo diameter shanks. Provision for cylinder lock included. Featured ProductsGraphite 1 performs two pretty simple tasks: storing numbers that change over time and graphing them. There has been a lot of software written over the years to do these same tasks. What makes Graphite unique is that it provides this functionality as a network service that is both easy to use and highly scalable. The protocol for feeding data into Graphite is simple enough that you could learn to do it by hand in a few minutes (not that youd actually want to, but its a decent litmus test for simplicity). Rendering graphs and retrieving data points are as easy as fetching a URL. This makes it very natural to integrate Graphite with other software and enables users to build powerful applications on top of Graphite. One of the most common uses of Graphite is building web-based dashboards for monitoring and analysis. Graphite was born in a high-volume e-commerce environment and its design reflects this. Scalability and real-time access to data are key goals. The components that allow Graphite to achieve these goals include a specialized database library and its storage format, a caching mechanism for optimizing IO operations, and a simple yet effective method of clustering Graphite servers. Rather than simply describing how Graphite works today, I will explain how Graphite was initially implemented (quite naively), what problems I ran into, and how I devised solutions to them. 7.1. The Database Library: Storing Time-Series Data Graphite is written entirely in Python and consists of three major components: a database library named whisper. a back-end daemon named carbon. and a front-end webapp that renders graphs and provides a basic UI. While whisper was written specifically for Graphite, it can also be used independently. It is very similar in design to the round-robin-database used by RRDtool, and only stores time-series numeric data. Usually we think of databases as server processes that client applications talk to over sockets. However, whisper. much like RRDtool, is a database library used by applications to manipulate and retrieve data stored in specially formatted files. The most basic whisper operations are create to make a new whisper file, update to write new data points into a file, and fetch to retrieve data points. Figure 7.1: Basic Anatomy of a whisper File As shown in Figure 7.1. whisper files consist of a header section containing various metadata, followed by one or more archive sections. Each archive is a sequence of consecutive data points which are (timestamp, value) pairs. When an update or fetch operation is performed, whisper determines the offset in the file where data should be written to or read from, based on the timestamp and the archive configuration. 7.2. The Back End: A Simple Storage Service Graphites back end is a daemon process called carbon-cache. usually simply referred to as carbon. It is built on Twisted, a highly scalable event-driven IO framework for Python. Twisted enables carbon to efficiently talk to a large number of clients and handle a large amount of traffic with low overhead. Figure 7.2 shows the data flow among carbon. whisper and the webapp: Client applications collect data and send it to the Graphite back end, carbon. which stores the data using whisper. This data can then be used by the Graphite webapp to generate graphs. Figure 7.2: Data Flow The primary function of carbon is to store data points for metrics provided by clients. In Graphite terminology, a metric is any measurable quantity that can vary over time (like the CPU utilization of a server or the number of sales of a product). A data point is simply a (timestamp, value) pair corresponding to the measured value of a particular metric at a point in time. Metrics are uniquely identified by their name, and the name of each metric as well as its data points are provided by client applications. A common type of client application is a monitoring agent that collects system or application metrics, and sends its collected values to carbon for easy storage and visualization. Metrics in Graphite have simple hierarchical names, similar to filesystem paths except that a dot is used to delimit the hierarchy rather than a slash or backslash. carbon will respect any legal name and creates a whisper file for each metric to store its data points. The whisper files are stored within carbon s data directory in a filesystem hierarchy that mirrors the dot-delimited hierarchy in each metrics name, so that (for example) servers. www01.cpuUsage maps to hellipserverswww01cpuUsage. wsp . When a client application wishes to send data points to Graphite it must establish a TCP connection to carbon. usually on port 2003 2. The client does all the talking carbon does not send anything over the connection. The client sends data points in a simple plain-text format while the connection may be left open and re-used as needed. The format is one line of text per data point where each line contains the dotted metric name, value, and a Unix epoch timestamp separated by spaces. For example, a client might send: On a high level, all carbon does is listen for data in this format and try to store it on disk as quickly as possible using whisper. Later on we will discuss the details of some tricks used to ensure scalability and get the best performance we can out of a typical hard drive. 7.3. The Front End: Graphs On-Demand The Graphite webapp allows users to request custom graphs with a simple URL-based API. Graphing parameters are specified in the query-string of an HTTP GET request, and a PNG image is returned in response. For example, the URL: requests a 500times300 graph for the metric servers. www01.cpuUsage and the past 24 hours of data. Actually, only the target parameter is required all the others are optional and use your default values if omitted. Graphite supports a wide variety of display options as well as data manipulation functions that follow a simple functional syntax. For example, we could graph a 10-point moving average of the metric in our previous example like this: Functions can be nested, allowing for complex expressions and calculations. Here is another example that gives the running total of sales for the day using per-product metrics of sales-per-minute: The sumSeries function computes a time-series that is the sum of each metric matching the pattern products..salesPerMinute. Then integral computes a running total rather than a per-minute count. From here it isnt too hard to imagine how one might build a web UI for viewing and manipulating graphs. Graphite comes with its own Composer UI, shown in Figure 7.3. that does this using Javascript to modify the graphs URL parameters as the user clicks through menus of the available features. Figure 7.3: Graphites Composer Interface 7.4. Dashboards Since its inception Graphite has been used as a tool for creating web-based dashboards. The URL API makes this a natural use case. Making a dashboard is as simple as making an HTML page full of tags like this: However, not everyone likes crafting URLs by hand, so Graphites Composer UI provides a point-and-click method to create a graph from which you can simply copy and paste the URL. When coupled with another tool that allows rapid creation of web pages (like a wiki) this becomes easy enough that non-technical users can build their own dashboards pretty easily. 7.5. An Obvious Bottleneck Once my users started building dashboards, Graphite quickly began to have performance issues. I investigated the web server logs to see what requests were bogging it down. It was pretty obvious that the problem was the sheer number of graphing requests. The webapp was CPU-bound, rendering graphs constantly. I noticed that there were a lot of identical requests, and the dashboards were to blame. Imagine you have a dashboard with 10 graphs in it and the page refreshes once a minute. Each time a user opens the dashboard in their browser, Graphite has to handle 10 more requests per minute. This quickly becomes expensive. A simple solution is to render each graph only once and then serve a copy of it to each user. The Django web framework (which Graphite is built on) provides an excellent caching mechanism that can use various back ends such as memcached. Memcached 3 is essentially a hash table provided as a network service. Client applications can get and set key-value pairs just like an ordinary hash table. The main benefit of using memcached is that the result of an expensive request (like rendering a graph) can be stored very quickly and retrieved later to handle subsequent requests. To avoid returning the same stale graphs forever, memcached can be configured to expire the cached graphs after a short period. Even if this is only a few seconds, the burden it takes off Graphite is tremendous because duplicate requests are so common. Another common case that creates lots of rendering requests is when a user is tweaking the display options and applying functions in the Composer UI. Each time the user changes something, Graphite must redraw the graph. The same data is involved in each request so it makes sense to put the underlying data in the memcache as well. This keeps the UI responsive to the user because the step of retrieving data is skipped. 7.6. Optimizing IO Imagine that you have 60,000 metrics that you send to your Graphite server, and each of these metrics has one data point per minute. Remember that each metric has its own whisper file on the filesystem. This means carbon must do one write operation to 60,000 different files each minute. As long as carbon can write to one file each millisecond, it should be able to keep up. This isnt too far fetched, but lets say you have 600,000 metrics updating each minute, or your metrics are updating every second, or perhaps you simply cannot afford fast enough storage. Whatever the case, assume the rate of incoming data points exceeds the rate of write operations that your storage can keep up with. How should this situation be handled Most hard drives these days have slow seek time 4. that is, the delay between doing IO operations at two different locations, compared to writing a contiguous sequence of data. This means the more contiguous writing we do, the more throughput we get. But if we have thousands of files that need to be written to frequently, and each write is very small (one whisper data point is only 12 bytes) then our disks are definitely going to spend most of their time seeking. Working under the assumption that the rate of write operations has a relatively low ceiling, the only way to increase our data point throughput beyond that rate is to write multiple data points in a single write operation. This is feasible because whisper arranges consecutive data points contiguously on disk. So I added an updatemany function to whisper. which takes a list of data points for a single metric and compacts contiguous data points into a single write operation. Even though this made each write larger, the difference in time it takes to write ten data points (120 bytes) versus one data point (12 bytes) is negligible. It takes quite a few more data points before the size of each write starts to noticeably affect the latency. Next I implemented a buffering mechanism in carbon. Each incoming data point gets mapped to a queue based on its metric name and is then appended to that queue. Another thread repeatedly iterates through all of the queues and for each one it pulls all of the data points out and writes them to the appropriate whisper file with updatemany. Going back to our example, if we have 600,000 metrics updating every minute and our storage can only keep up with 1 write per millisecond, then the queues will end up holding about 10 data points each on average. The only resource this costs us is memory, which is relatively plentiful since each data point is only a few bytes. This strategy dynamically buffers as many datapoints as necessary to sustain a rate of incoming datapoints that may exceed the rate of IO operations your storage can keep up with. A nice advantage of this approach is that it adds a degree of resiliency to handle temporary IO slowdowns. If the system needs to do other IO work outside of Graphite then it is likely that the rate of write operations will decrease, in which case carbon s queues will simply grow. The larger the queues, the larger the writes. Since the overall throughput of data points is equal to the rate of write operations times the average size of each write, carbon is able to keep up as long as there is enough memory for the queues. carbon s queueing mechanism is depicted in Figure 7.4 . Figure 7.4: Carbons Queueing Mechanism 7.7. Keeping It Real-Time Buffering data points was a nice way to optimize carbon s IO but it didnt take long for my users to notice a rather troubling side effect. Revisiting our example again, weve got 600,000 metrics that update every minute and were assuming our storage can only keep up with 60,000 write operations per minute. This means we will have approximately 10 minutes worth of data sitting in carbon s queues at any given time. To a user this means that the graphs they request from the Graphite webapp will be missing the most recent 10 minutes of data: Not good Fortunately the solution is pretty straight-forward. I simply added a socket listener to carbon that provides a query interface for accessing the buffered data points and then modifies the Graphite webapp to use this interface each time it needs to retrieve data. The webapp then combines the data points it retrieves from carbon with the data points it retrieved from disk and voila, the graphs are real-time. Granted, in our example the data points are updated to the minute and thus not exactly real-time, but the fact that each data point is instantly accessible in a graph once it is received by carbon is real-time. 7.8. Kernels, Caches, and Catastrophic Failures As is probably obvious by now, a key characteristic of system performance that Graphites own performance depends on is IO latency. So far weve assumed our system has consistently low IO latency averaging around 1 millisecond per write, but this is a big assumption that requires a little deeper analysis. Most hard drives simply arent that fast even with dozens of disks in a RAID array there is very likely to be more than 1 millisecond latency for random access. Yet if you were to try and test how quickly even an old laptop could write a whole kilobyte to disk you would find that the write system call returns in far less than 1 millisecond. Why Whenever software has inconsistent or unexpected performance characteristics, usually either buffering or caching is to blame. In this case, were dealing with both. The write system call doesnt technically write your data to disk, it simply puts it in a buffer which the kernel then writes to disk later on. This is why the write call usually returns so quickly. Even after the buffer has been written to disk, it often remains cached for subsequent reads. Both of these behaviors, buffering and caching, require memory of course. Kernel developers, being the smart folks that they are, decided it would be a good idea to use whatever user-space memory is currently free instead of allocating memory outright. This turns out to be a tremendously useful performance booster and it also explains why no matter how much memory you add to a system it will usually end up having almost zero free memory after doing a modest amount of IO. If your user-space applications arent using that memory then your kernel probably is. The downside of this approach is that this free memory can be taken away from the kernel the moment a user-space application decides it needs to allocate more memory for itself. The kernel has no choice but to relinquish it, losing whatever buffers may have been there. So what does all of this mean for Graphite We just highlighted carbon s reliance on consistently low IO latency and we also know that the write system call only returns quickly because the data is merely being copied into a buffer. What happens when there is not enough memory for the kernel to continue buffering writes The writes become synchronous and thus terribly slow This causes a dramatic drop in the rate of carbon s write operations, which causes carbon s queues to grow, which eats up even more memory, starving the kernel even further. In the end, this kind of situation usually results in carbon running out of memory or being killed by an angry sysadmin. To avoid this kind of catastrophe, I added several features to carbon including configurable limits on how many data points can be queued and rate-limits on how quickly various whisper operations can be performed. These features can protect carbon from spiraling out of control and instead impose less harsh effects like dropping some data points or refusing to accept more data points. However, proper values for those settings are system-specific and require a fair amount of testing to tune. They are useful but they do not fundamentally solve the problem. For that, well need more hardware. 7.9. Clustering Making multiple Graphite servers appear to be a single system from a user perspective isnt terribly difficult, at least for a naiumlve implementation. The webapps user interaction primarily consists of two operations: finding metrics and fetching data points (usually in the form of a graph). The find and fetch operations of the webapp are tucked away in a library that abstracts their implementation from the rest of the codebase, and they are also exposed through HTTP request handlers for easy remote calls. The find operation searches the local filesystem of whisper data for things matching a user-specified pattern, just as a filesystem glob like. txt matches files with that extension. Being a tree structure, the result returned by find is a collection of Node objects, each deriving from either the Branch or Leaf sub-classes of Node. Directories correspond to branch nodes and whisper files correspond to leaf nodes. This layer of abstraction makes it easy to support different types of underlying storage including RRD files 5 and gzipped whisper files. The Leaf interface defines a fetch method whose implementation depends on the type of leaf node. In the case of whisper files it is simply a thin wrapper around the whisper librarys own fetch function. When clustering support was added, the find function was extended to be able to make remote find calls via HTTP to other Graphite servers specified in the webapps configuration. The node data contained in the results of these HTTP calls gets wrapped as RemoteNode objects which conform to the usual Node. Branch. and Leaf interfaces. This makes the clustering transparent to the rest of the webapps codebase. The fetch method for a remote leaf node is implemented as another HTTP call to retrieve the data points from the nodes Graphite server. All of these calls are made between the webapps the same way a client would call them, except with one additional parameter specifying that the operation should only be performed locally and not be redistributed throughout the cluster. When the webapp is asked to render a graph, it performs the find operation to locate the requested metrics and calls fetch on each to retrieve their data points. This works whether the data is on the local server, remote servers, or both. If a server goes down, the remote calls timeout fairly quickly and the server is marked as being out of service for a short period during which no further calls to it will be made. From a user standpoint, whatever data was on the lost server will be missing from their graphs unless that data is duplicated on another server in the cluster. 7.9.1. A Brief Analysis of Clustering Efficiency The most expensive part of a graphing request is rendering the graph. Each rendering is performed by a single server so adding more servers does effectively increase capacity for rendering graphs. However, the fact that many requests end up distributing find calls to every other server in the cluster means that our clustering scheme is sharing much of the front-end load rather than dispersing it. What we have achieved at this point, however, is an effective way to distribute back-end load, as each carbon instance operates independently. This is a good first step since most of the time the back end is a bottleneck far before the front end is, but clearly the front end will not scale horizontally with this approach. In order to make the front end scale more effectively, the number of remote find calls made by the webapp must be reduced. Again, the easiest solution is caching. Just as memcached is already used to cache data points and rendered graphs, it can also be used to cache the results of find requests. Since the location of metrics is much less likely to change frequently, this should typically be cached for longer. The trade-off of setting the cache timeout for find results too long, though, is that new metrics that have been added to the hierarchy may not appear as quickly to the user. 7.9.2. Distributing Metrics in a Cluster The Graphite webapp is rather homogeneous throughout a cluster, in that it performs the exact same job on each server. carbon s role, however, can vary from server to server depending on what data you choose to send to each instance. Often there are many different clients sending data to carbon. so it would be quite annoying to couple each clients configuration with your Graphite clusters layout. Application metrics may go to one carbon server, while business metrics may get sent to multiple carbon servers for redundancy. To simplify the management of scenarios like this, Graphite comes with an additional tool called carbon-relay. Its job is quite simple it receives metric data from clients exactly like the standard carbon daemon (which is actually named carbon-cache ) but instead of storing the data, it applies a set of rules to the metric names to determine which carbon-cache servers to relay the data to. Each rule consists of a regular expression and a list of destination servers. For each data point received, the rules are evaluated in order and the first rule whose regular expression matches the metric name is used. This way all the clients need to do is send their data to the carbon-relay and it will end up on the right servers. In a sense carbon-relay provides replication functionality, though it would more accurately be called input duplication since it does not deal with synchronization issues. If a server goes down temporarily, it will be missing the data points for the time period in which it was down but otherwise function normally. There are administrative scripts that leave control of the re-synchronization process in the hands of the system administrator. 7.10. Design Reflections My experience in working on Graphite has reaffirmed a belief of mine that scalability has very little to do with low-level performance but instead is a product of overall design. I have run into many bottlenecks along the way but each time I look for improvements in design rather than speed-ups in performance. I have been asked many times why I wrote Graphite in Python rather than Java or C, and my response is always that I have yet to come across a true need for the performance that another language could offer. In Knu74 , Donald Knuth famously said that premature optimization is the root of all evil. As long as we assume that our code will continue to evolve in non-trivial ways then all optimization 6 is in some sense premature. One of Graphites greatest strengths and greatest weaknesses is the fact that very little of it was actually designed in the traditional sense. By and large Graphite evolved gradually, hurdle by hurdle, as problems arose. Many times the hurdles were foreseeable and various pre-emptive solutions seemed natural. However it can be useful to avoid solving problems you do not actually have yet, even if it seems likely that you soon will. The reason is that you can learn much more from closely studying actual failures than from theorizing about superior strategies. Problem solving is driven by both the empirical data we have at hand and our own knowledge and intuition. Ive found that doubting your own wisdom sufficiently can force you to look at your empirical data more thoroughly. For example, when I first wrote whisper I was convinced that it would have to be rewritten in C for speed and that my Python implementation would only serve as a prototype. If I werent under a time-crunch I very well may have skipped the Python implementation entirely. It turns out however that IO is a bottleneck so much earlier than CPU that the lesser efficiency of Python hardly matters at all in practice. As I said, though, the evolutionary approach is also a great weakness of Graphite. Interfaces, it turns out, do not lend themselves well to gradual evolution. A good interface is consistent and employs conventions to maximize predictability. By this measure, Graphites URL API is currently a sub-par interface in my opinion. Options and functions have been tacked on over time, sometimes forming small islands of consistency, but overall lacking a global sense of consistency. The only way to solve such a problem is through versioning of interfaces, but this too has drawbacks. Once a new interface is designed, the old one is still hard to get rid of, lingering around as evolutionary baggage like the human appendix. It may seem harmless enough until one day your code gets appendicitis (i. e. a bug tied to the old interface) and youre forced to operate. If I were to change one thing about Graphite early on, it would have been to take much greater care in designing the external APIs, thinking ahead instead of evolving them bit by bit. Another aspect of Graphite that causes some frustration is the limited flexibility of the hierarchical metric naming model. While it is quite simple and very convenient for most use cases, it makes some sophisticated queries very difficult, even impossible, to express. When I first thought of creating Graphite I knew from the very beginning that I wanted a human-editable URL API for creating graphs 7. While Im still glad that Graphite provides this today, Im afraid this requirement has burdened the API with excessively simple syntax that makes complex expressions unwieldy. A hierarchy makes the problem of determining the primary key for a metric quite simple because a path is essentially a primary key for a node in the tree. The downside is that all of the descriptive data (i. e. column data) must be embedded directly in the path. A potential solution is to maintain the hierarchical model and add a separate metadata database to enable more advanced selection of metrics with a special syntax. 7.11. Becoming Open Source Looking back at the evolution of Graphite, I am still surprised both by how far it has come as a project and by how far it has taken me as a programmer. It started as a pet project that was only a few hundred lines of code. The rendering engine started as an experiment, simply to see if I could write one. whisper was written over the course of a weekend out of desperation to solve a show-stopper problem before a critical launch date. carbon has been rewritten more times than I care to remember. Once I was allowed to release Graphite under an open source license in 2008 I never really expected much response. After a few months it was mentioned in a CNET article that got picked up by Slashdot and the project suddenly took off and has been active ever since. Today there are dozens of large and mid-sized companies using Graphite. The community is quite active and continues to grow. Far from being a finished product, there is a lot of cool experimental work being done, which keeps it fun to work on and full of potential. launchpadgraphite There is another port over which serialized objects can be sent, which is more efficient than the plain-text format. This is only needed for very high levels of traffic. memcached. org Solid-state drives generally have extremely fast seek times compared to conventional hard drives. RRD files are actually branch nodes because they can contain multiple data sources an RRD data source is a leaf node. Knuth specifically meant low-level code optimization, not macroscopic optimization such as design improvements. This forces the graphs themselves to be open source. Anyone can simply look at a graphs URL to understand it or modify it.
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