Ejemplo cotidiano de difusión no obstaculizada por la advección, la humectación, etc.

Question

La difusión es un concepto importante en la enseñanza de las ciencias elementales, especialmente porque apoya (o parece apoyar) la noción de que la materia está formada por partículas cotidianas muy pequeñas (en contraposición a una sustancia continua).

Un colega mío está escribiendo un texto de introducción a la ciencia para alumnos de 8º grado. Está luchando por encontrar una buena manera de introducir al lector en la difusión utilizando un ejemplo cotidiano. No nos gusta el ejemplo canónico de la propagación de los olores de la cocina o del perfume, porque no es obvio cómo descartar la difusión por convección del aire (es decir, la advección de la sustancia olorosa).

Así que, ¿cuál es el mejor ejemplo para explicar la difusión a un alumno de 8º grado?

Answer 1

La gota de tinta negra en el agua debería ser el ejemplo de difusión más visualizable.

La mejor configuración debería ser un gran disco plano con un radio de al menos $10cm$ . El agua que se añade debe ser muy poco profunda ( $<1cm$ ) para que la dimensión vertical sea mucho más pequeña que la otra dimensión. Cuando se añade una gota en el centro, debe aparecer como una columna cilíndrica, de modo que el sistema es esencialmente 2D. De esta manera, se suprime tanto el efecto de la gravedad como la convección. Si la difusión es isotrópica, entonces es bastante seguro afirmar que la mayoría de los efectos distintos de la difusión se suprimen.

Para obtener resultados más cuantitativos, se puede utilizar una fuente de luz/láser y un detector de intensidad de luz (por ejemplo, una cámara web) para escanear el contenedor transparente. Al principio, la distribución es como una protuberancia en el centro y, a medida que pasa el tiempo, debería parecerse a una gaussiana.

Para facilitar la medición, se debe utilizar un recipiente muy largo y estrecho para que el sistema pueda ser tratado como 1D. Entonces, moviendo el láser-detector de un lado a otro en intervalos de tiempo fijos se puede reconstruir toda la distribución $P(x,t)$ en el ordenador. Entonces pueden ver si es realmente una gaussiana, y comprobar si sigue la relación de $\langle x^2\rangle=t$ .