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LE MONDE SELON LA PHYSIQUE /PHYSICS WORLD COM/ janvier 2015 :2ème partie

Publié le 19 janvier 2016 par 000111aaa

Deux résumés et une traduction au programme d aujourd hui  ( trés interessant)

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1/RESUME

Est-ce que le «ramollissement» de  la glace  peut expliquer sa « glisse » ?

LE MONDE SELON LA PHYSIQUE /PHYSICS WORLD COM/ janvier 2015 :2ème partie

Does the 'softening' of ice explain its slipperiness?

1 comment

New study suggests that a layer of disordered ice forms underneath a sliding object

Un nouveau modèle de la glisse »  sur la  glace suggère qu’une couche de glace désordonnée se forme sous un objet glissant. Le modèle a été développé par Bo Persson chercheur  allemand  au Forschungszentrum Jülich, et il pourrait finalement trouver une application pratique en aidant à développer de meilleurs skis, ou encore  améliorer la situation  pour  les chaussures ou les pneus  en usage l’hiver.

La glace  d’eau  est, contre intuitivement, pas intrinsèquement glissante. Et pourtant elle le  devient par la formation d'une mince couche d'eau de fonte sur sa surface. Cette eau liquide peut être créée soit par la chaleur de friction ou par une transition de phase appelée préfusion, laquelle  peut se produire à des températures inférieures au point de congélation de l'eau.

Bien que  cette préfusion des surfaces de glace ait  été largement étudiée , son importance  dans la friction de la glace a longtemps été incertaine, explique Persson. Une partie du défi de l'étude du frottement de la glace réside dans le fait  que l'interface entre la glace et l'objet de glissement n’ est pas facilement accessible à des techniques analytiques  au niveau moléculaire.

Le noyau de la nouvelle étude de Persson relie une description théorique de la  friction de la glace aux données expérimentales existantes. Le résultat est une loi  de contrainte de cisaillement qui peut expliquer la friction de la glace en termes de  vitesse de glissement et de température à travers un large éventail de valeurs. La contrainte de cisaillement est la pression interne dans un matériau qui se produit lorsque ce matériau est soumis à une force externe le long de sa surface. "Pour expliquer les données mesurées," Persson dit, "il faut supposer que la contrainte de cisaillement de friction dans la zone de contact réel (qui est très faible par rapport à la zone de contact apparent en raison de la rugosité de  la surface) diminue continuellement vers zéro lorsque la température du la glace dans la région de contact approche de la température de fusion en masse  ".

Comme la fonte de la  glace est une transition de phase abrupte, cette diminution de la friction avec l'augmentation de la vitesse de glissement se produit plus lentement qu’il pouvait être prévu. Persson propose deux explications possibles. La première est que la chaleur de friction est  inégale et entraîne temporairement  dans une couche de l’ordre du  nanomètre d'épaisseur  un état mixte  mi- glace  mi eau fondue. En variante, il pourrait se  former  une couche restant  homogène, mais désordonnée  ( comme un verre)

MON COMMENTAIRE /  Voilà typiquement l’objet d’une étude délicate  et qui pourrait se révéler utile sur le plan d’une optimisation technologique des matériaux  d’hiver , car peu de gens savent  que la rugosité vraie d’une glace d’eau   à température  bien plus basse que 0° C  , même si elle dépend de son processus de formation   reste très importante  ( car  la valeur de la chaleur latente de fusion de l’eau est importante )

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 2 :RESUME 

Elaboration  de nouveaux matériaux  grâce à une bonne pincée de physique statistique

Recipe for new materials includes a good dash of statistical physics

Physics-based algorithm could design computer memories, proteins and much more

Une méthode de calcul nouvelle  pour prédire les propriétés d'une large gamme de matériaux  vient d’être  créée par des chercheurs américains. L'algorithme est basé sur les principes de la physique statistique,  et  dit l'équipe , qui  lui permet de simuler un plus large éventail de matériaux que les techniques existantes. D'autres, cependant, soulignent que la nouvelle méthode  n’est pas idéale lorsque les constituants matériels sont trop gros pour être décrits par la physique statistique, ou au contraire  si petits qu'un traitement par  de la mécanique quantique est nécessaire.

Two simulations showing how two different types of polymer bead will self-assemble into stripes when the interactions between the beads and the substrate are optimized

Self-assembled: polymers space themselves just nanometres apart

Les modèles informatiques  actuels permettent aux scientifiques de prédire les propriétés des nouveaux matériaux avant qu'ils ne soient effectivement réalisés – afin d’économiser temps et argent dans le processus de recherche et développement. Cependant, ces modèles sont souvent spécifiques a un  projet de développement précis  et les algorithmes utilisés pour affiner les conceptions peuvent prendre un certain temps à élaborer. En conséquence, les scientifiques des sciences des  matériaux sont désireux de développer des algorithmes rapides qui peuvent simuler une large gamme de matériaux candidats.

Dernièrement , les scientifiques de l'Université de Chicago et de l'Université Cornell ont créé un algorithme qui pourrait être utilisé pour concevoir un système qui peut être décrit par la physique statistique. Heinrich Jaeger de Chicago décrit la physique statistique  comme une recherche essayant de "décrire un nuage de   particules  de gaz en interaction sans en  décrire aucune ". A la place ,  la physique statistique décrit la probabilité de certaines configurations de ces  particules ,  suivant  un ensemble donné de paramètres, comme la température.

L'algorithme de l'équipe répond à une question générale: étant donné un modèle physique statistique pour une collection de particules, comment faire  pour qu’ un objectif de conception spécifique soit réalisé en  laboratoire?

Comme  exemple pratique, l'équipe a montré comment l'algorithme pourrait être utilisé pour concevoir la prochaine génération de lecteurs de disque dur avec une densité de données plus élevée. "Mettons que  vous ayez besoin d'un téraoctet par pouce carré», dit Marc Miskin de Cornell. "Qu'est-ce que vous avez à faire pour obtenir  cette  densité de données? Pour réduire les choses, vous aurez besoin  d’un  espacement entre elles  de l'ordre de 7 nm." L'équipe a utilisé l'algorithme pour concevoir des polymères  et auto-assembler des nanomètres sur un substrat….Système basé sur un problème de conception sur lesquels ils avaient collaboré avec la société informatique HGST de stockage  de dispositif dans le passé. Ces polymères servent un pochoir sur lequel des composants électroniques peuvent ensuite être assemblés. Ceci est très différent des méthodes traditionnelles de construction de  microcircuits tels que la lithographie par faisceau optique ou électronique, qui "écrivent"  les circuits sur un substrat et ne peuvent  pas bien atteindre un tel espacement

La nouvelle approche se distingue des autres algorithmes de conception populaires dans le domaine, telles que la stratégie de la matrice de covariance de l'évolution de l'adaptation (CMA-ES) ou la méthode de Monte Carlo, car ceux-ci ne tiennent pas compte de la physique du système et optimisent   en utilisant des techniques numériques. "Voilà la force de notre algorithme," dit Miskin. "Vous pouvez résoudre la tâche [de nombreux problèmes], et il le fait d'une manière  qui utilise  la physique." En outre, l'équipe a constaté que le nouvel algorithme pourrait résoudre certains problèmes de conception beaucoup plus rapidement  que par  les méthodes CMA-ES ou Monte Carlo.

Parce que l'algorithme est basé sur la physique statistique générique, Miskin dit qu'il pourrait être utilisé pour concevoir plusieurs types de matériaux. Par exemple, l'algorithme pourrait concevoir des protéines ou d'autres molécules biologiques  pour que l'auto-assemblage  se fasse  dans  une forme prédéterminée

   MON COMMENTAIRE / Bien que je n’ignore pas que la mode actuelle  est de fourrer des algorithmes partout  , j’imagine que  Ludwig  Boltzmann   qui est considéré comme le père  ( malheureux ;il s’est suicidé…)de la physique statistique  aurait été très heureux de cet usage !. Validant l’hypothèse de Démocrite selon laquelle « la matière peut être considérée comme un ensemble d'entités indivisibles », Boltzmann, à l'aide de son équation cinétique , a théorisé de nombreuses équations de mécanique des fluides.  Malheureusement  , s’il a réussi  son coup pour les gaz  ,  dans de tas d’autres exemples  (  tous les problèmes  de tas « granulaires »)   sa méthode   nous lâche …Et les méthodes en , « boite noire » de MONTE CARLO restent utiles .J ‘attends pour voir sur quelle piste cet usage  se développera   , pour l’instant  je n’y vois qu’un exercice  nouveau   de maths applicables !

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3/traduction

Un   concept du démon de Maxwell Autonome affiche sa puissance

Autonomous Maxwell's demon displays chilling power

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Experiment shows how information can be used to run a refrigerator!

Diagram showing how the Maxwell demon works

Diabolical machine: Maxwell's demon in action

Un «démon de Maxwell» qui fonctionne sans contrôle externe  vient d’être  créé par les physiciens en Finlande. Le dispositif sépare les électrons en fonction de leur énergie et empêche les électrons de haute énergie partants  de parvenir à un transistor - refroidissant ainsi le transistor. Le processus se produit sans l'échange direct de chaleur entre le démon et le transistor et utilise les informations sur les énergies des électrons. Comme  le démon ne viole pas les lois de la thermodynamique, il met en évidence le rôle que joue l'information dans la thermodynamique et pourrait avoir des applications pratiques dans le refroidissement des circuits électroniques.

Maxwell décrit pour la première  fois son démon en 1867. Il a imaginé un «être fini" qui pourrait exploiter une petite porte dans un mur divisant une chambre en deux moitiés. Dans un premier temps, les deux moitiés sont remplies d'un gaz à une température uniforme, ce qui signifie que les molécules dans le gaz ont EN FAIT  des vitesses distribués sur une valeur moyenne. En ouvrant et fermant la porte juste aux  bons moments, le démon trie les molécules de telle sorte que celles qui  se déplacent plus rapidement remplissent le côté gauche de la chambre, par exemple, et  les plus lents à  la droite. Dans le processus, il transfère la chaleur d'un gaz froid (les molécules lentes) à un plus chaud .Mais alors si la porte est sans friction, cela  semble contrevenir à la deuxième loi de la thermodynamique.

Les Informations sur la position et la vitesse de chaque molécule  sont la clé de la réussite du démon et l'expérience de pensée a depuis été utilisée  pour explorer le rôle que joue l'information dans la thermodynamique. En 2010, Shoichi Toyabe de l'Université de Chuo à Tokyo et ses collègues ont constaté qu'une particule de polystyrène  à l’échelle du micron immergée  dans un gaz pourrait être déplacée lentement en place d'un "escalier en colimaçon" électrique - donc gagner de l'énergie potentielle - à la suite de collisions aléatoires avec les molécules de gaz . Cela a impliqué pour   les chercheurs de placer l'équivalent électrique de barrières  à placer juste  aux  bons moments pour empêcher la particule de retomber plus bas  dans les escaliers

C’était  la première fois que des scientifiques avaient à quantifier la mesure selon  laquelle l'information peut être convertie en énergie; l'ascension de la particule ne nécessitant aucun apport d'énergie directe, mais comptant plutôt sur des informations sur sa position fluctuante. Cette information, cependant, fournie par une caméra vidéo et traitée en utilisant un logiciel d'analyse d'image, a été analysée et sollicitée à partir de l'extérieur du système au microscope. En d'autres termes, le démon de Maxwell n'a pas agi de manière autonome.

Dans leur dernier travail  , Jonne Koski, Jukka Pekola, et ses collègues de l'Université d'Aalto en Finlande ont plutôt présenté  un démon qui agit sans contrôle externe. Le dispositif est constitué d'un transistor à électron unique formé en reliant une îlot de cuivre d’un  micron  de long à deux fils de cuivre par l'intermédiaire de jonctions à effet tunnel, et  qui est lié à une boîte de cuivre minuscule. La boîte agit comme le démon et contient initialement un seul électron générant  un gradient de potentiel  et à travers lequel un électron entrant  dans le transistor doit monter (voir figure). Dès qu’un électron atteint l'île,  la charge  change , ce qui provoque la sortie   de la boite . Si  la  répulsion mutuelle des particules se  réduit, le premier électron se retrouve piégé sur l'île et puis ensuite  sort .

Étant donné que seuls les électrons avec une énergie minimale peuvent  atteindre l'île, seuls  les électrons les plus énergétiques au sein d'un courant circulant à travers le transistor seront  ainsi  siphonnés. Le démon  refroidit donc le transistor, et réduit ainsi son entropie, même  s’il  n'y a pas d'échange de chaleur direct entre lui  et le transistor. Ce qui a été échangé à la place, dit Pekola, est l'information - via l'interaction de Coulomb  entre les électrons

Les chercheurs ont  ensuite surveillé leur appareil en plaçant des thermomètres à l'entrée et la sortie  du transistor et également sur un fil connecté au démon. Comme prévu, ils ont constaté que le transistor était  refroidi tandis que le démon était  chauffé. Ils ont également établi que près de quatre millions d’ électrons  etaientdéplacés à travers le système à chaque seconde. «Dans les expériences précédentes, le démon est composée d'appareils de mesure macroscopiques, ce qui signifiait qu'il n'y avait pas moyen de connaitre  le flux d'énergie à l'intérieur," dit Pekola. "Mais ici, nous pouvons regarder la thermodynamique du démon lui-même."

Le dispositif est décrit dans Physical Review Letters et dans un commentaire d'accompagnement, Sebastian Deffner de Los Alamos National Laboratory aux États-Unis affirme que l'équipe finlandaise a fait de  la version autonome du démon de Maxwell »une réalité physique». Le nouveau dispositif, dit-il, "est entièrement d'accord avec notre intuition simple - à savoir que l'information peut être utilisée pour extraire plus de travail que apparemment autorisé par les formulations originales de la deuxième loi [de la thermodynamique]". Il ajoute: "Cela ne signifie pas que cette  deuxième loi est cassable, mais plutôt que les physiciens ont besoin de trouver un moyen de la  formuler soigneusement pour décrire des situations spécifiques."

Selon Pekola, le travail n'a pas d'applications pratiques immédiates, mais il dit que l'échange d'informations entre le transistor et  le démon pourrait à l'avenir permettre à la chaleur de se  canaliser loin de composants critiques ( a ce titre)au sein de circuits électroniques.

Pekola et ses collègues  tournent maintenant leur attention sur le régime quantique, établir comment des concepts tels que la chaleur et la variation d’énergie   lorsque les électrons ne "sautent  plus de haut en bas la colline", comme il le dit, mais se présentent plutôt sous  des superpositions quantiques. Pour ce faire, ils ont l'intention d'utiliser une puce contenant des supraconducteurs plutôt que des éléments métalliques normaux.

A propos de l'auteur/Edwin Cartlidge est un écrivain de science basée à Rome

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MON COMMENTAIRE / Bien qu il  ne soit pas entrédans la controverse   qui a affligé  BOLTZMANN , Maxwell  a  imaginé l’ expérience de pensée  du démon  en 1871, pour suggérer que la seconde loi de la thermodynamique n'était vraie que de manière statistique…On a discutaillé ferme pendant prés de 100 ans à ce sujet  … Un nouveau tournant a eu  lieu en 1961, quand Rolf Landauer — suivi de Charles Bennett — ont mis  en évidence l'importance de la mémorisation de l'information et  la nécessité d'effacer cette mémoire pour réaliser un cycle thermodynamique complet. L'effacement de la mémoire ayant un coût en entropie, cela rétablit le second principe de la thermodynamique. Mais on y travaille encore   car figurez-vous que l’intrication quantique  tourne elle aussi autour du  même questionnement !  Existe  t-il un démon de nature subquantique   mais qui reste lui paralysé par la borne de  TSIRELSON  (2√2/4) et non par le deuxième principe …. Je trouve le dispositif à cliquet des auteurs très intéressant !

 Voici ce qu’écrit ASGHAR  dans le forum anglais : » To write a "bit" of information or to delete it needs ideally an energy of kT ln2= O.O172 eV is needed at 20°C = 293.15 K, but in reality it costs many million times more for a computer

 A SUIVRE


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