张宇宁
本科生科研指南(66):气体定律之科学研究的细微之处 精选
2020-10-16 08:28
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标签:本科生, 科研, 创新思维

 

本科生科研指南(66):气体定律之科学研究的细微之处

 

张宇宁

华北电力大学(北京)

 

现在,我怕的并不是那艰苦严峻的生活,而是不能再学习和认识我迫切想了解的世界。对我来说,不学习,毋宁死。

---罗蒙诺索夫(Mikhail Vasilyevich Lomonosov,1711-1765)

 

科学研究中的很多细节之处是非常重要的。正所谓失之毫厘,谬以千里。用此词语来形容细节对于科学研究的重要性一点都不为过。在科学史上,有很多学者因为缺少对于细节的关注和思考而与重要的发现失之交臂,或者提出了错误的理论和解释等等。总之,本科生在开展科学研究之前,不妨牢记和刻苦训练自身科学方法论上的严谨性,以期具备较好的科学素质,这对于本科生的后续发展和长期研究均是有事半功倍的效果。即使对于同一个实验,不同学者可能却有着完全不同的解读。本期, 借助气体研究历程中的一个例子,笔者希望本科生能够高度重视科学研究中的细微之处。

 

一、科学问题

 

对于燃烧过程的解释存在着众多的学说。燃素说认为燃烧过程是燃素与可燃物脱离的物理过程。波义耳提出了“火颗粒”假说,认为燃烧过程中有火颗粒从中释放出来,并于金属结合形成金属氧化物。燃烧的本质及空气在该过程中所发挥的作用是亟待解决的科学问题

 

二、“火颗粒”假说

 

波义耳较早地开展了一系列关于燃烧现象的实验。在实验过程中,波义耳用玻璃器皿加热金属。通过比较加热前后的器皿的总重量,波义耳发现金属变重了。值得注意的是,对于燃烧后产物的称重,波义耳是将器皿的瓶塞打开后进行的。虽然这是一个非常不起眼的细节,但带来的效果完全不一样。因为打开瓶塞以后,在加热过程中所消耗的氧气得到外界空气的补充,从而会导致整个器皿的重量(主要是金属氧化物)与加热前(主要是金属)要重一些。

基于这个实验现象,波义耳尝试了建立理论模型进行解释,并提出了“火颗粒”假说。他认为在器皿底部的燃料燃烧的过程中,有所谓的“火颗粒”产生。这些“火颗粒”可以穿透器皿从而使得金属变重。

仔细思考,读者们便会对波义耳的“火颗粒”假说充满很多疑问。

l  “火颗粒”是否具有质量?

l  “火颗粒”既然能够穿过加热的器皿,为何不能穿过金属?

l  “火颗粒”为何能够跟金属结合?而不是与其他物质(例如被加热的器皿)结合?

虽然“火颗粒”假说在同时代的学者中影响有限,但是波义耳的实验至少将化学的研究从较为神秘的炼金术和哲学猜想带到了以实验研究为主的正确道路上来。

 

三、质量守恒定律的提出

 

1756年,俄国科学家罗蒙诺索夫仔细地重做了波义耳的实验。在加热的前后进行称重之时,罗蒙诺索夫将器皿的瓶塞盖紧,发现整个器皿的重量在加热前后并不会发生变化。罗蒙诺索夫采用了很多种金属进行了类似的实验,包括铅、铜、银等等。这些实验结果使得罗蒙诺索夫对于波义耳的“火颗粒”假说以及当时流行的燃素说均产生了深深的质疑。

同时,罗蒙诺索夫也发现反应后的金属氧化物的质量增加。因此,他大胆猜想在加热的过程中,一定是金属与空气中的某种成分发生了反应。基于这些现象,罗蒙诺索夫提出了化学反应过程中的质量守恒定律

在化学反应的过程中,参加化学反应的全部物质的质量等于全部反应产物的质量

罗蒙诺索夫所发现的反应过程中的质量守恒定律是化学学科的重要基础定律之一,一直沿用至今。而该定律之所以被提出,主要的功劳在于实验过程中对于实验细节的用心观察和掌控

 

四、氧化学说的建立

 

在研究过程中,拉瓦锡重复了很多前期学者的著名实验,包括赫尔蒙特的“柳树实验”等等。在实验过程中,拉瓦锡发现赫尔蒙特的实验存在诸多问题,并导致其结论并不可信。

1774年,拉瓦锡也与罗蒙诺索夫一样重复了波义耳关于金属煅烧的实验。在称量的过程中,拉瓦锡同样是保持瓶塞的紧闭,并发现反应前后整个器皿的质量并未变化。

在打开瓶塞的一刹那,拉瓦锡敏锐地感受到器皿外部的空气带着尖锐的声响冲进了器皿之中。在瓶塞打开后,当拉瓦锡再次称量整个器皿之时发现整个器皿的质量增加了。他又继续称量了金属氧化物的质增量,发现恰好等于整个器皿的质量增量。

基于这些实验现象,拉瓦锡推断在燃烧的过程中,金属与空气中的某些成分化合了。后续,在普利斯特利氧化汞聚光分解实验的启发下,拉瓦锡终于建立了较为完备的氧化学说

由此可见,在科学研究的过程中,对于细节的敏锐观察极为重要,是科学家需要具备的基本科学素质之一

 

五、对本科生的建议

 

在科学研究的过程中,本科生应该牢固树立一丝不苟的工作态度和作风,这对于科学研究计划的顺利进行颇有帮助。切记不要好高骛远,急于求成。

防止出错的办法就是做事情的时候严格按照规章制度进行,而不是马马虎虎地盲目推进。通常而言,在一个庞大的系统中,寻找一个错误通常很难,唯有步步为营、稳扎稳打方是正途。

 


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