แสดงบทความที่มีป้ายกำกับ อัตราการเกิดปฏิกิริยา แสดงบทความทั้งหมด
แสดงบทความที่มีป้ายกำกับ อัตราการเกิดปฏิกิริยา แสดงบทความทั้งหมด

วันอังคารที่ 14 พฤศจิกายน พ.ศ. 2560

MO Memoir รวมบทความชุดที่ ๑๖ วิศวกรรมเคมีภาคคำนวณ MO Memoir : Tuesday 14 November 2560

ถ้าคุณมีจุดข้อมูล (x,y) อยู่ 3 จุด ที่ไม่ได้เรียงตัวอยู่บนเส้นตรง แต่ก็พอจะประมาณได้ว่าอยู่ในแนวเส้นตรง คำถามก็คือคุณจะสร้างสมการความสัมพันธ์ระหว่างจุดข้อมูลทั้ง 3 จุดนั้นอย่างไร ถ้ามีให้เลือกระหว่าง

(ก) ใช้ linear regression สร้างสมการเส้นตรง โดยสมการเส้นตรงที่ได้นั้นไม่จำเป็นต้องผ่านจุดใดจุดหนึ่งเลย ขอให้ค่า R2 ออกมาในระดับ 0.9 หรือเข้าใกล้ 1.0 ก็พอ หรือ
 
(ข) สร้างสมการฟังก์ชันพหุนาม (polynomial) กำลัง 2 ที่จะลากผ่านจุดทั้ง 3 จุดนั้น

ถ้าเป็นจุดข้อมูลที่ให้มาลอย ๆ โดยไม่บอกว่ามันเกี่ยวข้องกับปรากฏการณ์ใด แน่อนอนว่าการใช้วิธีการในข้อ (ข) นั้นก็ให้ความสัมพันธ์ที่ดีกว่าการใช้วิธีการในข้อ (ก) เพราะเราเองก็ไม่มีหลักฐานอะไรที่จะไปยืนยันว่าความสัมพันธ์ระหว่าง x และ y มันต้องเป็นเส้นตรง
 
แต่ถ้าหากกำหนดมาให้ว่าจุดข้อมูล (x,y) นั้นแสดงความสัมพันธ์ระหว่างอุณหภูมิและอัตราการเกิดปฏิกิริยา การใช้วิธีการแบบข้อ (ก) หรือ (ข) นั้นจะผิดทั้งคู่ เพราะในกรณีการเกิดปฏิกิริยานั้น ความสัมพันธ์ระหว่างอุณหภูมิและอัตราการเกิดปฏิกิริยาจะเป็นแบบฟังก์ชันชี้กำลัง (exponential function)
แต่ถ้าคุณต้องการทำการประมาณค่าในช่วง (interpolation) เพื่อหาค่าอัตราเร็วในการเกิดปฏิกิริยาที่อุณหภูมิใด ๆ ภายในช่วงขอบเขตข้อมูล 3 จุดที่คุณมีอยู่นั้น การใช้วิธีการแบบข้อ (ก) หรือ (ข) นั้นก็ใช่ว่าจะใช้ไม่ได้ แต่ถ้าคุณจะทำการประมาณค่านอกช่วง (extrapolation) โดยเฉพาะในช่วงที่ห่างออกไปจากบริเวณจุดข้อมูลที่คุณมีอยู่นั้น วิธีการทั้งแบบ (ก) และ (ข) ถือว่าใช้ไม่ได้ เพราะพฤติกรรมของฟังก์ชันจะไม่เหมือนกัน เพราะฟังก์ชันชี้กำลังจะให้กราฟเป็นรูปตัว S กล่าวคือขึ้นเร็วในช่วงแรกก่อนขึ้นอย่างช้า ๆ ในช่วงหลัง ในขณะที่สมการเส้นตรงจะให้กราฟที่ไต่ขึ้นคงที่ และสมการกำลัง 2 จะให้กราฟที่ขึ้นด้วยอัตราเร็วที่เพิ่มขึ้น
 
การใช้คณิตศาสตร์เพียงอย่างเดียวในการสร้างแบบจำลองปรากฏการณ์จึงไม่เพียงพอ จำเป็นต้องมีความรู้เกี่ยวกับปรากฏการณ์จริงด้วย ดังนั้นแบบจำลองที่ให้ค่าออกมาดูดี จึงไม่จำเป็นต้องเป็นแบบจำลองที่ถูกต้องและใช้งานได้ครอบคลุม มันอาจทำได้เพียงแค่ใช้สำหรับประมาณค่าในช่วงจุดข้อมูลที่มีอยู่นั้นได้แค่นั้นเอง
 
MO Memoir รวมบทความชุดนี้มีเนื้อหาแยกเป็นสองส่วน ส่วนแรกเป็นปรากฏการณ์ที่เกี่ยวข้องกับการเกิดปฏิกิริยาบนตัวเร่งปฏิกิริยาวิวิธพันธ์ (heterogeneous catalyst) และส่วนที่สองเป็นบางปัญหาที่เกิดขึ้นหรือข้อพึงระวังในการใช้เทคนิคการคำนวณเชิงตัวเลขในการหาคำตอบของระบบสมการ

ดาวน์โหลดไฟล์กดที่ลิงก์นี้


วันพฤหัสบดีที่ 12 พฤศจิกายน พ.ศ. 2558

ปฏิกิริยาอันดับ 1 หรือปฏิกิริยาอันดับ 2 MO Memoir : Thursday 12 November 2558

เป็นเรื่องปรกติครับที่เวลาใครสักคนจะทำการทดลอง เขามักจะมีสมมุติฐาน (hypothesis) เอาไว้ก่อน จากนั้นจึงนำผลการทดลองที่ได้นั้นมาทดสอบสมมุติฐานที่ตั้งไว้ว่ามันสอดคล้องกันหรือไม่ ถ้าพบว่าผลการทดลองที่ได้นั้นมันสอดคล้องกับสมมุติฐานที่ตั้งไว้ ก็จะสรุปได้ว่าสมมุติฐานนั้น "เป็นจริง" หรือ "มีความเป็นไปได้"
  
ปัญหาหนึ่งที่ผมเห็นเป็นประจำในการวิเคราะห์ผลการทดลองคือ ตัวอาจารย์ที่ปรึกษามักจะดูกันเพียงแต่ข้อสรุปที่นิสิตผู้ทำการทดลองนำมาเสนอ และนิสิตผู้ทำการทดลองก็มักจะดูกันเพียงแค่ข้อสรุปที่ซอร์ฟแวร์สรุปมาให้ โดยไม่ได้พิจารณา "ข้อมูลดิบ" ที่นำมาวิเคราะห์นั้นว่ามันใช้ได้หรือไม่
  
เพื่อให้เห็นภาพ ใน Memoir นี้จะขอยกตัวอย่างอัตราการเกิดปฏิกิริยาของสาร A โดยกำหนดให้ A คือความเข้มข้นของสาร A ณ เวลาใด ๆ A0 คือความเข้มข้นของสาร A ณ เวลาเริ่มต้น k คือค่าคงที่การเกิดปฏิกิริยา และ t คือเวลา



ในการทดลองนั้นสิ่งที่เรามักกระทำคือการวัดค่าความเข้มข้นสารตั้งต้นที่เวลาต่าง ๆ กัน จากนั้นนำค่าความเข้มข้นสารตั้งต้นที่วิเคราะห์ได้มาเขียนกราฟ กล่าวคือ

ถ้าเป็นปฏิกิริยาอันดับ 1 ถ้าเราเขียนกราฟระหว่าง ln(A) กับเวลา t จะได้กราฟเส้นตรงที่มีความชัน -k และตัดแกน y ที่ ln(A0)

ถ้าเป็นปฏิกิริยาอันดับ 2 ถ้าเราเขียนกราฟระหว่าง 1/A กับเวลา t จะได้กราฟเส้นตรงที่มีความชัน k และตัดแกน y ที่ 1/A0

สิ่งที่น่าสนใจก็คือถ้าหากปฏิกิริยาที่เราสนใจนั้นอันที่จริงมันเป็นปฏิกิริยาอันดับ 2 แต่เราคิดว่ามันเป็นปฏิกิริยาอันดับ 1 แล้วนำผลมาทดสอบด้วยการเขียนกราฟ ผลจะออกมาอย่างใด และในทางกลับกันถ้าหากปฏิกิริยาที่เราสนใจนั้นอันที่จริงมันเป็นปฏิกิริยาอันดับ 1 แต่เราคิดว่ามันเป็นปฏิกิริยาอันดับ 2 แล้วนำผลมาทดสอบด้วยการเขียนกราฟ ผลจะออกมาอย่างใด
  
เพื่อหาคำตอบดังกล่าวจะลองสมมุติให้ค่าความเข้มข้นของสารตั้งต้น A ที่เวลาเริ่มต้นคือ 1.0 และค่าคงที่ของปฏิกิริยา k คือ 0.1 ตารางที่ 1 ในหน้าถัดไปเป็นผลการคำนวณค่า A ที่เวลาต่างกันถ้าหากปฏิกิริยานั้นเป็นปฏิกิริยาอันดับ ๑ และอันดับ ๒
  
ตารางที่ ๑ การเปลี่ยนแปลงความเข้มข้นของ A ถ้าหากอัตราการเกิดปฏิกิริยานั้นเป็นปฏิกิริยาอันดับ 1 และอันดับ 2
time
1st order
2nd order
A
ln(A)
1/A
A
ln(A)
1/A
1
0.904837418
-0.1
1.1051709181
0.9090909091
-0.0953101798
1.1
2
0.8187307531
-0.2
1.2214027582
0.8333333333
-0.1823215568
1.2
3
0.7408182207
-0.3
1.3498588076
0.7692307692
-0.2623642645
1.3
4
0.670320046
-0.4
1.4918246976
0.7142857143
-0.3364722366
1.4
5
0.6065306597
-0.5
1.6487212707
0.6666666667
-0.4054651081
1.5
6
0.5488116361
-0.6
1.8221188004
0.625
-0.4700036292
1.6
7
0.4965853038
-0.7
2.0137527075
0.5882352941
-0.5306282511
1.7
8
0.4493289641
-0.8
2.2255409285
0.5555555556
-0.5877866649
1.8
9
0.4065696597
-0.9
2.4596031112
0.5263157895
-0.6418538862
1.9
10
0.3678794412
-1
2.7182818285
0.5
-0.6931471806
2

รูปที่ ๑ ข้างล่างเป็นการเปรียบเทียบว่าถ้าหากปฏิกิริยานั้นเป็นอันดับ 1 และอันดับ 2 ถ้านำมาทดสอบด้วยการเขียนกราฟระหว่าง ln(A) กับเวลา t (วิธีทดสอบปฏิกิริยาอันดับ 1) แล้วผลจะออกมาอย่างไร
  
รูปที่ ๑ กราฟค่า ln(A) กับเวลา (t) ใช้ทดสอบว่าอัตราการเกิดปฏิกิริยานั้นเป็นปฏิกิริยาอันดับ 1 หรือไม่ จะเห็นว่าในกรณีของปฏิกิริยาอันดับ 2 แม้ว่าจะนำเอาค่าความเข้มข้นสารตั้งต้นที่เปลี่ยนไปกับเวลามาเขียนกราฟแบบนี้ ก็ให้ค่า R2 เข้าใกล้ 1 มาก แต่ถ้าสังเกตการกระจายจุดข้อมูลและจุดตัดแกนแล้วจะพบว่าอาจจะไม่ใช่
    
ส่วนรูปที่ ๒ ข้างล่างเป็นการเปรียบเทียบว่าถ้าหากปฏิกิริยานั้นเป็นอันดับ 1 และอันดับ 2 ถ้านำมาทดสอบด้วยการเขียนกราฟระหว่าง 1/A กับเวลา t (วิธีทดสอบปฏิกิริยาอันดับ 2) แล้วผลจะออกมาอย่างไร
  
รูปที่ ๒ กราฟ 1/A กับเวลา (t) เป็นกราฟที่ใช้ทดสอบว่าปฏิกิริยานั้นเป็นปฏิกิริยาอันดับ 2 หรือไม่ จะเห็นว่าในกรณีของปฏิกิริยาอันดับ 1 แม้ว่าจะนำเอาค่าความเข้มข้นสารตั้งต้นที่เปลี่ยนไปกับเวลามาเขียนกราฟแบบนี้ ก็ให้ค่า R2 เข้าใกล้ 1 มากเช่นกัน แต่ถ้าสังเกตการกระจายจุดข้อมูลและจุดตัดแกนแล้วจะพบว่าอาจจะไม่ใช่

สิ่งที่น่าสนใจก็คือในถ้าอัตราการเกิดปฏิกิริยาที่แท้จริงนั้นเป็นปฏิกิริยาอันดับ 2 แต่เราหลงคิดว่ามันเป็นอันดับ 1 แล้วนำผลมาทดสอบด้วยการวาดกราฟระหว่าง ln(A) กับเวลา t แล้วทำ linear regression จะพบว่าเส้น trend line ที่ได้นั้นมีค่า coefficient determiantion (R2) เข้าใกล้ 1 มาก (เส้นสีส้มในรูปที่ ๑) และในทางกลับกันถ้าอัตราการเกิดปฏิกิริยาที่แท้จริงนั้นเป็นปฏิกิริยาอันดับ 1 แต่เราหลงคิดว่ามันเป็นอันดับ 2 แล้วนำผลมาทดสอบด้วยการวาดกราฟระหว่าง 1/A กับเวลา t แล้วทำ linear regression จะพบว่าเส้น trend line ที่ได้นั้นก็มีค่า coefficient determiantion (R2) เข้าใกล้ 1 มากเช่นกัน (เส้นสีส้มในรูปที่ ๒)
  
ในกรณีที่ยกตัวอย่างมานี้ ถ้าผู้วิเคราะห์ผลจ้องจะดูแต่ค่า R2 เพียงอย่างเดียวว่ามันเข้าใกล้ 1 หรือเปล่า (ในการทดลองจริงมันมักจะไม่เท่ากับ 1 เพราะมันมีความคลาดเคลื่อนของการทดลองอยู่) พอเห็นว่าได้ค่า R2 ใกล้กับ 1 ก็จะสรุปทันทีว่าสมมุติฐานที่ตั้งไว้นั้นถูกต้อง โดยไม่พิจารณาความเป็นไปได้อื่นว่ามันก็ให้ผลทำนองเดียวกันหรือเปล่า ทั้ง ๆ ที่ในความเป็นจริงถ้าพิจารณาการกระจายตัวของจุดข้อมูล มันก็บอกอะไรให้ทราบอยู่เหมือนกัน
  
จุดข้อมูลที่ความสัมพันธ์นั้นเป็นเส้นโค้งที่ไม่มากนัก ถ้าเอาจุดข้อมูลดังกล่าวมาทำ linear regression จะพบว่ามันจะประมาณด้วยเส้นตรงได้ดี โดยมีค่า R2 เข้าใกล้ 1 แต่ถ้าพิจารณาการกระจายตัวของจุดข้อมูลจะพบว่ามันมีลักษณะในทำนองที่ว่าจุดข้อมูลมีการกระจายตัวในรูปแบบที่ชัดเจน (แทนที่จะเป็นการกระจายแบบสุ่ม) ดังนี้คือ

() จุดข้อมูลที่ปลายทั้งสองด้านของเส้นตรงที่ได้จากการทำ linear regression นั้นอยู่ฟากเดียวกัน และ
() จุดข้อมูลในช่วงตอนกลางของเส้นตรงที่ได้จากการทำ linear regression นั้นอยู่ฟากเดียวกัน และอยู่คนละฟากกับจุดข้อมูลที่อยู่ตอนปลายทั้งสองข้าง โดยจุดข้อมูลที่อยู่ตอนกลางนี้มีลักษณะที่ห่างจากเส้นตรงประมาณค่ามากขึ้นในช่วงตอนกลาง ก่อนที่จะวกลงไปหาเส้นตรงประมาณค่านั้นใหม (ช่วงเส้นประสีเชียวในรูปที่ ๑ และ ๒)

แต่ทั้งนี้ไม่ได้หมายความว่าสมมุติฐานที่ให้ค่า R2 เข้าใกล้ 1 มากที่สุดจะเป็นสมมุติฐานที่ถูกต้องเสมอไปนะ เพราะเคยมีกรณีเหมือนกันที่สมมุติฐานที่ให้ค่า R2 เข้าใกล้ 1 มากกว่ากลับเป็นสมมุติฐานที่ผิด เรื่องนี้ผมได้เล่าไว้แล้วใน Memoir ปีที่ ๒ ฉบับที่ ๖๓ วันอาทิตย์ที่ ๔ ตุลาคม ๒๕๕๒ เรื่อง "ตัวเลขมันสวยแต่เชื่อไม่ได้"

ความถูกต้องของสมการอัตราการเกิดปฏิกิริยาเป็นเรื่องสำคัญสำหรับวิศวกรเคมีในการขยายขนาดการทำปฏิกิริยา จากระดับห้องทดลองมาเป็นระดับโรงประลอง (pilot plant) และระดับโรงงานอุตสาหกรรม ในขณะที่นักวิจัยนั้นอาจจะเน้นเพียงแค่ขอให้มีข้อมูลเพื่อให้ตีพิมพ์เผยแพร่ได้ (ความถุกต้องเป็นเรื่องสำคัญรองลงมา) แต่สำหรับผู้ที่ต้องการนำเอาผลงานวิจัยไปใช้งาน ความถูกต้องของข้อมูลรวมทั้งความสามารถในการทำซ้ำได้จัดเป็นเรื่องสำคัญ ยิ่งผลการทดลองออกมาดูดีเท่าใด ก็ยิ่งต้องทำการตรวจสอบความถูกต้องให้มากเท่านั้น

และที่สำคัญสำหรับผู้ที่ต้องการนำผลไปใช้ก็คือ อย่าให้ "เทคนิคในการนำเสนอ" มากลบความสำคัญของข้อมูลที่ต้องนำเสนอ เราไม่ได้ใช้สีสรรหรือเทคนิค power point ในการออกแบบโรงงาน แต่เราใช้ข้อมูลที่ได้จากการวิจัยในการออกแบบโรงงาน

วันจันทร์ที่ 7 พฤษภาคม พ.ศ. 2555

แนวทางหัวข้อการทำวิทยานิพนธ์นิสิตรหัส ๕๓ (ตอนที่ ๒๔) MO Memoir : Monday 7 May 2555


เอกสารฉบับนี้แจกจ่ายเป็นการภายใน ไม่นำเนื้อหาลง blog

ก่อนอื่นก็ต้องขอแสดงความยินดีกับฤดีมาศและเกียรติลดา ที่ผ่านการสอบปกป้องวิทยานิพนธ์เมื่อบ่ายวันศุกร์ที่ผ่านมาไปได้ด้วยดี แต่ก็ยังมีคำถามในบางประเด็นที่ผมควรต้องอธิบายเพื่อที่ผู้ที่สอบไปแล้วจะได้เข้าใจได้ถูกต้องตรงกัน และผู้ที่ยังไม่สอบจะได้ระวังตัว

บันทึก "แนวทางหัวข้อการทำวิทยานิพนธ์นิสิตรหัส ๕๓ (ตอนที่ ...)" ฉบับหน้า (ตอนที่ ๒๕) คงเป็นฉบับสุดท้ายสำหรับนิสิตรหัส ๕๓ แล้ว ซึ่งจะเป็นฉบับปิดงานวิจัยสำหรับนิสิตรหัส ๕๓ และส่งมอบงานให้กับนิสิตรหัส ๕๔ จากนั้นก็จะเริ่มขึ้นบันทึก "แนวทางหัวข้อการทำวิทยานิพนธ์นิสิตรหัส ๕๔ (ตอนที่ ๑)"

แต่เนื่องจากงานวิจัยดำเนินการต่อเนื่องกัน ดังนั้นนิสิตรหัส ๕๔ ก็ต้องไปศึกษาย้อนหลังด้วยว่ารุ่นก่อนหน้าได้ทำอะไรเอาไว้แล้วบ้าง

ถัดจาก Memoir ฉบับนี้คิดว่าจะไปเขียนเรื่องที่เกี่ยวกับการระเบิดของโรงงานบริษัทกรุงเทพซินเทติกส์สักหน่อย เพราะที่ผ่านมามีคนออกมาพูดอะไรต่อมิอะไรมากมาย พวกเราเองในฐานะวิศวกรเคมี (ซึ่งเป็นผู้ที่เกี่ยวข้องโดยตรงกับเหตุการณ์ดังกล่าว) ยังไม่เห็นมีให้ข้อมูลอะไรสักราย และถ้าพวกเราจะกล่าวอะไรออกไปก็ควรต้องมีเหตุผลอยู่บนหลักวิชาการ ตามหลักฐาน ไม่ใช่ได้ยินอะไรมาก็บอกต่อ ๆ กันไปโดยไม่พิจารณาว่าสิ่งที่ได้ยินมานั้นมีข้อน่าสงสัยหรือไม่ หรือด่วนสรุปเหตุการณ์ที่เกิดขึ้น

ผ่านการครึ่งหน้าแล้วทีนี้มาดูหน่อยว่าการสอบที่ผ่านมานั้นมีปัญหาอะไรบ้าง

วันเสาร์ที่ 8 มกราคม พ.ศ. 2554

อุณหภูมิ อัตราการเกิดปฏิกิริยา สมดุลเคมี MO Memoir : Friday 7 January 2554

ในการเกิดปฏิกิริยาเคมีนั้นมีเรื่องหนึ่งที่จะว่าไปแล้วเป็นเรื่องพื้นฐานง่าย ๆ แต่คนมักจะจำสับสนกัน เรื่องดังกล่าวคือเรื่องความสัมพันธ์ระหว่าง อุณหภูมิ อัตราการเกิดปฏิกิริยาเคมี และสมดุลเคมี ในระหว่างการสอบโครงร่างเมื่อสัปดาห์ที่แล้ว และในการสอบเมื่อวันพุธที่ผ่านมาก็พบผู้ที่ยังสับสนเรื่องนี้อยู่ ที่สำคัญคือมีการใช้ความเข้าใจที่ไม่ถูกต้องในเรื่องนี้ในการทำให้ผลการคำนวณจากแบบจำลองที่สร้างขึ้นมานั้นดูดี ทั้ง ๆ ที่ในความเป็นจริงคงคาดหวังไม่ได้ว่าจะเกิดขึ้นได้จริงตามผลการคำนวณ ด้วยเหตุนี้

Memoir ฉบับนี้จึงขอยกเอาเรื่องง่าย ๆ ที่มักทำให้คนสับสนและหลอกคนได้ทั่วไปมาเล่าสู่กันฟัง


เมื่ออุณหภูมิ (T) เพิ่มสูงขึ้น ค่าคงที่อัตราการเกิดปฏิกิริยาก็เพิ่มขึ้นตามสมการของ Arrhenius คือ

(1)

เมื่อ k คือค่าคงที่อัตราการเกิดปฏิกิริยา

k0 คือค่า pre-exponential factor

Ea คือค่าพลังงานกระตุ้น

R คือค่าคงที่ของแก๊ส และ

T คืออุณหภูมิ

จากสมการที่ (1) นี้เห็นได้ชัดนะว่า เมื่ออุณหภูมิเพิ่มสูงขึ้น อัตราการเกิดปฏิกิริยาก็เพิ่มสูงขึ้นตามไปด้วย "โดยไม่สนว่า" ปฏิกิริยานั้นจะดูดความร้อนหรือคายความร้อน

ปัญหามันเกิดเพราะเอาไปสับสนกับเรื่องสมดุลเคมี กล่าวคือในกรณีของปฏิกิริยาที่ "ผันกลับได้" นั้น ถ้าเป็นที่ปฏิกิริยาดูดความร้อน ปฏิกิริยาจะดำเนินไปข้างหน้าได้มากขึ้นถ้าอุณหภูมิของระบบสูงขึ้น แต่ถ้าเป็นปฏิกิริยาคายความร้อน ปฏิกิริยาจะดำเนินไปข้างหน้าได้น้อยลงถ้าอุณหภูมิของระบบสูงขึ้น

พอเอามาออกเป็นข้อสอบว่า ในกรณีของปฏิกิริยาคายความร้อนที่ "ผันกลับได้" นั้น ถ้าเพิ่มอุณหภูมิของระบบให้สูงขึ้น "อัตราการเกิดปฏิกิริยา" จะเปลี่ยนแปลงอย่างไร

ซึ่งจะพบว่าคนจำนวนไม่น้อยจะตอบว่าอัตราการเกิดปฏิกิริยาจะ "ลดลง" ซึ่งเป็นคำตอบที่ผิด

คำตอบที่ถูกคืออัตราการเกิดปฏิกิริยาจะ "เพิ่มขึ้น" โดยอัตราการเกิดปฏิกิริยาจะเพิ่มขึ้นทั้งอัตราการเกิดปฏิกิริยาไปข้างหน้า และอัตราการเกิดปฏิกิริยาย้อนกลับ แต่ค่า k ของอัตราการเกิดปฏิกิริยาย้อนกลับจะเพิ่มขึ้นในสัดส่วนที่มากกว่าค่า k ของอัตราการเกิดปฏิกิริยาไปข้างหน้า


ทีนี้ลองมาพิจารณาความสัมพันธ์ระหว่างอุณหภูมิกับค่าคงที่สมดุลเคมีบ้าง

จากวิชาอุณหพลศาสตร์ของปฏิกิริยานั้น ความสัมพันธ์ระหว่างค่าพลังงานเสรีกิบส์ (G - Gibbs free energy) กับค่าคงที่สมดุลของปฏิกิริยาใด ๆ เป็นไปตามสมการ

G = -RT lnKeq (2)

หรือ Keq = exp(-G/RT) (3)

โดยที่ G = H - TS (4)

เมื่อ R คือค่าคงที่ของแก๊ส

T คืออุณหภูมิในหน่วยเคลวิล

Keq คือค่าคงที่สมดุลเคมี และ

S คือการเปลี่ยนแปลงเอนโทรปี (entropy) ของปฏิกิริยา

จากสมการที่ (3) จะเห็นว่าถ้าค่า G มีค่าเป็นลบยิ่งมากเท่าใด ค่าสมดุลเคมี Keq ก็จะยิ่งสูงมากขึ้นตามไปด้วย และในสมการที่ (4) นั้น เนื่องจากอุณหภูมิ T มีค่าเป็นบวกเสมอ และปฏิกิริยาที่เกิดขึ้นได้เองนั้นจะมีค่าการเปลี่ยนแปลงเอนโทรปี S เป็นบวก ดังนั้นถ้าหากปฏิกิริยาดังกล่าวเป็นปฏิกิริยาคายความร้อนซึ่งมีค่า H เป็นลบก็จะทำให้ค่า G ที่คำนวณได้จากสมการที่ (4) มีค่าติดลบมากขึ้นตามไปด้วย ดังนั้นจึงเป็นเรื่องไม่แปลกที่เราจะพบว่าค่าคงที่สมดุลการเกิดปฏิกิริยาเคมีของปฏิกิริยาคายความร้อนมักจะมีค่าสูงกว่าค่าคงที่สมดุลการเกิดปฏิกิริยาเคมีของปฏิกิริยาดูดความร้อน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในช่วงอุณหภูมิที่ต่ำ

ต่อไปขอให้ลองพิจารณาการเปรียบเทียบการเปลี่ยนแปลงพลังงานระหว่างการเกิดปฏิกิริยาระหว่างปฏิกิริยาคายความร้อนและปฏิกิริยาดูดความร้อนในรูปที่ 1 ข้างล่าง


รูปที่ 1 การเปลี่ยนแปลงพลังงานระหว่างการเกิดปฏิกิริยาของ (เส้นทึบสีแดง) ปฏิกิริยาคายความร้อน และ (เส้นประสีน้ำเงิน) ปฏิกิริยาดูดความร้อน

มีงานวิจัยจำนวนมากที่เป็นการสร้างแบบจำลองและทำการคำนวณเพื่อทำนายผลที่เกิดขึ้นเมื่อเปลี่ยนภาวะการทำปฏิกิริยาเป็นรูปแบบต่าง ๆ (เช่น องค์ประกอบของสารตั้งต้น อุณหภูมิ ความดัน ชนิดเครื่องปฏิกรณ์) งานวิจัยเหล่านี้มีทั้งการคำนวณในภาวะคงตัว (steady state) และภาวะพลวัตที่มีการเปลี่ยนแปลงตามเวลา (dynamic)

ในการคำนวณที่ภาวะคงตัวนั้น ผู้วิจัยมักจะนิยมใช้ค่าคงที่สมดุล (Keq) มาเป็นตัวทำนายว่าที่ภาวะที่ศึกษานั้นผลของการทำปฏิกิริยาจะออกมาเช่นใด โดยที่ไม่จำเป็นต้องทราบค่าพลังงานกระตุ้นของการเกิดปฏิกิริยา (Ea) เลย และงานวิจัยเช่นนี้มักเป็นที่นิยมกันเพราะค่าพลังงานกระตุ้นต้องได้มาจากการทดลองเท่านั้น และการใช้ตัวเร่งปฏิกิริยาที่แตกต่างกันก็จะมีค่าพลังงานกระตุ้นและค่าคงที่อัตราการเกิดปฏิกิริยา (pre-exponential factor) ที่แตกต่างกันไปด้วย

ในรูปที่ 1 นั้น ปฏิกิริยาคายความร้อน (เส้นทึบสีแดง) จะมีค่าคงที่สมดุลที่สูงกว่าของปฏิกิริยาดูดความร้อน (เส้นประสีน้ำเงิน) ดังนั้นถ้าสร้างแบบจำลองและทำการคำนวณที่ภาวะคงตัวแล้วมักจะพบว่าปฏิกิริยาคายความร้อนนั้นเกิดได้ดีกว่าปฏิกิริยาดูดความร้อน แต่ถ้านำเอาข้อมูลทางด้านจลนศาสตร์หรือพลังงานกระตุ้นของการเกิดปฏิกิริยามาใช้ในการคำนวณและทำการคำนวณแบบพลวัตจะพบว่า ปฏิกิริยาดูดความร้อนนั้นจะเกิดได้ดีกว่าและรวดเร็วกว่าปฏิกิริยาคายความร้อน เพราะปฏิกิริยาดูดความร้อนมีค่าพลังงานกระตุ้นที่ต่ำกว่า ในขณะที่ปฏิกิริยาคายความร้อนนั้นจะเกิดขึ้นน้อยมากหรืออาจถือได้ว่าไม่เกิดเลย

ดังนั้นการรับฟังข้อมูลใด ๆ ที่ได้จากแบบจำลองที่ภาวะคงตัวโดยใช้เฉพาะข้อมูลค่าคงที่สมดุลการเกิดปฏิกิริยาจึงควรต้องใช้ความระมัดระวังมาก เพราะมีบ่อยครั้งที่พบว่าในภาวะการทำปฏิกิริยาที่ผู้นำเสนอผลงานทำนายว่าปฏิกิริยาจะเกิดไปข้างหน้าได้ดีหรือสมบูรณ์นั้น ปฏิกิริยานั้นไม่สามารถเกิดขึ้นได้ที่ภาวะดังกล่าวเพราะพลังงานของระบบไม่สูงมากพอที่จะทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงได้

ตัวอย่างหนึ่งได้แก่การทำนายความสามารถในการทำลายเบนซีน (C6H6) หรือฟีนอล (C6H5OH) ที่ละลายปนอยู่ในน้ำทิ้งโดยการออกซิไดซ์ด้วยสารละลายไฮโดรเจนเปอร์ออกไซด์ (H2O2) การใช้เฉพาะค่าคงที่สมดุลมาทำการคำนวณจะทำนายว่าไฮโดรเจนเปอร์ออกไซด์สามารถออกซิไดซ์เบนซีนและฟีนอลให้กลายเป็นคาร์บอนไดออกไซด์และน้ำได้อย่างสมบูรณ์ที่อุณหภูมิห้อง แต่ในความเป็นจริงนั้นถ้าได้ทำการทดลองจะพบว่าปฏิกิริยาดังกล่าวไม่เคยเกิดขึ้นเลย

อีกตัวอย่างได้แก่ปฏิกิริยาการเผาไหม้ของเฮกเซน (C6H14) กับออกซิเจนในอากาศ ซึ่งเป็นไปตามสมการ

C6H14 + 9.5O2 6CO2 + 7H2O (5)

ปฏิกิริยาข้างต้นเป็นปฏิกิริยาคายความร้อน ดังนั้นถ้าหากใช้ค่า G คำนวณค่าคงที่สมดุลเคมีเปรียบเทียบกันระหว่างที่อุณหภูมิ 30 องศาเซลเซียสกับที่ 300 องศาเซลเซียสจะพบว่า ทฤษฎีจะบอกว่าที่ 30 องศาเซลเซียสปฏิกิริยาจะดำเนินไปข้างหน้าได้มากกว่าที่ 300 องศาเซลเซียส

แต่ในความเป็นจริงนั้น ถ้าเราเอาเฮกเซนมาผสมกับอากาศแล้วปล่อยทิ้งไว้ที่อุณหภูมิ 30 องศาเซลเซียส จะไม่มีการเกิดปฏิกิริยาใด ๆ เลย เว้นแต่ว่าเราจะใช้เปลวไฟหรือประกายไฟช่วยเริ่มการเกิดปฏิกิริยาก่อน จากนั้นปฏิกิริยาจึงจะดำเนินต่อไปเองได้

แต่ถ้าเราเอาเฮกเซนผสมกับอากาศที่อุณหภูมิ 300 องศาเซลเซียส จะเกิดปฏิกิริยาการเผาไหม้ทันทีโดยไม่ต้องใช้เปลวไฟหรือประกายไฟช่วย และปฏิกิริยาจะดำเนินไปข้างหน้าได้อย่างสมบูรณ์ (เฮกเซนมี autoignition temperature เพียงแค่ 233.9 องศาเซลเซียส)


การนำค่าคงที่สมดุลมาใช้ในการทำนายสมดุลเคมีนั้นจะน่าเชื่อถือก็ต่อเมื่อ

(1) ปฏิกิริยาที่ทำนายนั้นมันน่าเชื่อถือ กล่าวคือเป็นที่ทราบกันว่าปฏิกิริยานั้นเป็นปฏิกิริยาที่ผันกลับได้ (จากข้อมูลการทดลองจริง) หรือน่าจะมีโอกาสที่จะผันกลับได้ และมักเป็นปฏิกิริยาที่มีจำนวนโมเลกุลเกี่ยวข้องไม่มาก (เช่นเพียง 1 หรือ 2 โมเลกุล) ดังเช่นปฏิกิริยา

C2H5OH H2C=CH2 + H2O (6)

C3H8 H2C=CH-CH2 + H2 (7)

C2H6 H2C=CH2 + H2 (8)

C2H5O + CH3COOH C2H5OC(O)CH3 (9)

แต่กรณีของการเผาไหม้เฮกเซน (สมการที่ (5)) อย่าไปคาดหวังว่าถ้าคุณเอา CO2 6 โมลมาผสมกับน้ำ 7 โมลแล้วจะได้เฮกเซนและแก๊สออกซิเจนออกมา (แม้ว่าการคำนวณจากค่าคงที่สมดุลจากการใช้ค่า G มันจะบอกว่ามันเป็นไปได้ เพราะถ้ามันเป็นไปได้จริงโลกเราคงไม่ต้องกังวลปัญหาเรื่องน้ำมันแพง แค่เอา CO2 มาผสมกับน้ำแล้วก็นั่งรอเท่านั้นก็จะได้น้ำมันออกมา) เพราะเอาเข้าจริงสิ่งที่มีโอกาสเกิดมากกว่าน่าจะเป็นเมทานอล (CH3OH)


(2) ผลิตภัณฑ์ที่ได้จากการเกิดปฏิกิริยาไปข้างหน้านั้น ไม่สามารถทำปฏิกิริยาอื่นต่อไปได้ หรือในภาวะที่ใช้ในการทดลองนั้นไม่น่าจะเกิดปฏิกิริยาอื่นได้ นอกจากการทำปฏิกิริยาย้อนกลับเท่านั้น ตัวอย่างเช่น

C2H5O + CH3COOH C2H5OC(O)CH3 (9)

แต่ถ้าเป็นปฏิกิริยาที่เป็นที่ทราบกันดีว่า ผลิตภัณฑ์ที่เกิดขึ้นจากปฏิกิริยาไปข้างหน้านั้น สามารถเกิดปฏิกิริยาอื่นต่อไปได้อีกโดยไม่จำเป็นต้องเกิดปฏิกิริยาย้อนกลับ เช่นในกรณีของปฏิกิริยาดึงไฮโดรเจนออก (dehydrogenation) จากอัลเคนเช่น

C3H8 H2C=CH-CH2 + H2 (7)

C2H6 H2C=CH2 + H2 (8)

เป็นที่ทราบกันว่าบนพื้นผิวตัวเร่งปฏิกิริยานั้น ผลิตภัณฑ์ที่เป็นไฮโดรคาร์บอนไม่อิ่มตัว (เช่น H2C=CH-CH2 ในสมการที่ (7) หรือ H2C=CH2 ในสมการที่ (8)) สามารถสลายตัวไปเป็นผลิตภัณฑ์อื่น เช่น

H2C=CH2 HCCH + H2 (10)

H2C=CH-CH2 H2C=C=CH2 + H2 (11)

Unsaturated hydrocarbon Coke (12)

ปฏิกิริยาที่สำคัญคือปฏิกิริยาที่ (12) ที่เป็นการเกิดโค้ก (coke) โค้กก็คือสารประกอบ polyaromaticที่สะสมปิดคลุมพื้นผิวตัวเร่งปฏิกิริยาเอาไว้ และปฏิกิริยาดังกล่าวก็ชอบเกิดที่อุณหภูมิสูงในภาวะเดียวกันกับปฏิกิริยาตามสมการที่ (7) และ (8) และก็เกิดได้ดีด้วย แต่เวลาที่ทำการสร้างแบบจำลองนั้นมักจะละไว้ไม่ใส่ปฏิกิริยาดังกล่าวเข้าไป (ปฏิกิริยาที่ 10-12) เพราะถ้าขืนใส่เข้าไปรับรองได้ว่าผลการคำนวณที่ได้จะออกมาไม่ดี กล่าวคือจะพบว่าค่า selectivity ของปฏิกิริยาไม่ดี ตัวเร่งปฏิกิริยามีความว่องไวลดลง ฯลฯ ซึ่งล้วนแล้วแต่ทำให้ผู้ที่มาอ่านผลงานนั้นรู้สึกว่างานที่นำเสนอนั้นมันดูไม่สวยหรู

เวลาสอบโครงร่างหรือสอบวิทยานิพนธ์ก็ชอบอ้างว่ามีบทความของคนอื่นที่ตีพิมพ์เอาไว้เขาก็ทำอย่างนี้ แต่พอถามต่อว่าบทความนั้นเป็นการทดลองจริงหรือใช้แบบจำลอง ก็มักพบว่าเป็นการใช้แบบจำลองโดยไม่มีการทดลองจริง ซึ่งแบบจำลองนั้นจะทำให้ผลออกมาดูดีอย่างไรก็ได้ โดยใส่เฉพาะสมการที่ทำให้ผลออกมาดังที่ตัวเองต้องการ ส่วนผลที่ใส่เข้าไปแล้วทำให้ผลการคำนวณออกมาไม่ดีก็อย่าใส่เข้าไป ดังนั้นเราจึงมักพบว่าผลงานตีพิมพ์ที่เป็นการคำนวณจากแบบจำลองอย่างเดียวมักจะออกมาดูดีเสมอ


บางเรื่องนั้นถ้าถามว่าผู้ทำทราบหรือไม่ว่ามันไม่ถูกต้องนัก เชื่อว่าผู้ทำก็รู้อยู่ แต่ถ้าถามต่อไปว่าทำไมไม่ทำให้ถูกต้องล่ะ นั่นก็เป็นเพราะมันทำให้ภาพที่ออกมานั้นมันดูไม่ดี ทั้ง ๆ ที่มันเป็นภาพที่ใกล้เคียงกับความเป็นจริงมากกว่า คนนำเสนอต้องการแสดงวิมานที่สวยหรู ในขณะที่ผู้รับฟังก็รับฟังแต่สิ่งที่ดี ๆ ในความรู้สีกของผมเองนั้นพฤติกรรมเช่นนี้เป็นเหมือนการหลอกตัวเองไปวัน ๆ ไม่ยอมรับความจริง คนที่ซวยคือคนที่ไม่รู้อิโหน่อิเหน่ใด ๆ ดูแต่ชื่อคนทำมากกว่าดูเนื้อหาที่แท้จริง เชื่อถือในชื่อของคนมากกว่าข้อเท็จจริง พอเอาข้อมูลดังกล่าวจริงไปใช้ก็จะเกิดปัญหาต่าง ๆ ตามมา


ถึงตอนนั้นก็ตัวใครตัวมันก็แล้วกัน