[일반화학] 질량 보존, 일정 성분비, 배수 비례 법칙

 안녕하세요. be별하입니다! 오늘은 화학의 원자 이론에서 기본 법칙인 질량 보존 법칙, 일정 성분비 법칙, 배수 비례 법칙에 대해 다뤄보겠습니다.


이 글을 통해 각 법칙을 이해하고 적용하실 수 있을 것입니다. 


화학 반응


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질량 보존 법칙

원자 이론에서 가장 중요한 법칙 중 하나는 질량 보존 법칙(Law of Conservation of Mass)입니다. 이 법칙은 화학 반응 후에 존재하는 물질의 총 질량은 반응 전 존재하는 총 질량과 같다고 말합니다. 즉, 화학 반응에 관여하는 원자는 생성되거나 파괴되는 것이 아니라 반응을 통해 재배열만 될 뿐이라는 이야기 입니다.

이 법칙은 1789년 앙투안 라부아지에(Antoine Lavoisier)가 처음 제안하였고, 이후 화학 분야의 수많은 실험을 통해 검증되었습니다. 질량 보존 법칙은 과학자들이 화학 반응의 결과를 예측하고 원자 수준에서 물질의 거동을 더 잘 이해할 수 있게 해주기 때문에 현대 화학에서 중요한 개념입니다.

질량 보존 법칙


일정 성분비 법칙

원자 이론의 또 다른 중요한 법칙은 일정 성분비 법칙(Law of Constant Composition)입니다. 이 법칙은 어떤 화학적인 화합물은 항상 같은 원소들의 일정한 질량비로 구성되어 있다는 것을 나타냅니다. 즉, 동일한 화합물의 샘플들을 채취하여 비교했을 때 샘플의 출처나 생성 방법에 관계없이, 서로 다른 유형의 원자 비율이 항상 같습니다. 추가로 '화합물'이라는 키워드에 주목하면, '혼합물'은 일정 성분비 법칙이 성립하지 않는다는 것을 파악하실 수 있을 것입니다.

일정 성분비 법칙


예를 들어, 위 사진은 산소와 수소가 반응하여 물이 만들어지는 과정을 들 수 있습니다. 산소, 수소, 물이 부피(혹은 원자 수) 비 1:2:2로 반응할 때 질량비는 8:1:9로 일정합니다. 다음에 소개할 배수 비례 법칙과도 연관되는데, 여기서 실험적으로 관찰한 내용은 화합물이 일정한 질량을 갖는 입자들로 구성되어 있음을 암시합니다. 덧붙이자면 '질량'을 통해 '입자 수'를 알 수 있는 것이죠. 참고로 앞서 설명한 질량 보존 법칙에 의해 물은 위의 질량비에서 8+1을 한 9가 됩니다. 

한편, 이 법칙은 1804년 조제프 루이 프루스(Joseph Proust)가 처음 고안하는데, 이후 화학 분야의 기본 원리가 되었습니다. 특히 과학자들이 샘플의 다양한 유형의 원자와 알려진 화합물의 비율을 비교하여 구성을 결정할 수 있기 때문에 발견되지 않은 화합물을 구분하는데 용이합니다.

배수 비례 법칙

배수 비례의 법칙(Law of Multiple Proportions)은 화합물의 서로 다른 원소의 질량 사이의 관계를 설명하는 원자 이론의 보다 복잡한 법칙입니다. 이 법칙은 두 원소 A와 B가 결합하여 두 가지 이상의 화합물을 형성하는 경우 주어진 A의 질량과 결합할 수 있는 B의 질량은 작은 정수의 비율에 있음을 나타냅니다.

물과 과산화수소


예를 들어 물(H2O)과 과산화수소(H2O2)라는 화합물을 생각해 봅시다. 같은 질량의 수소에 결합하는 산소의 비율을 물과 과산화수소 각각 구하면 1:2가 됩니다. 이는 원자를 더이상 쪼갤 수 없음을 의미합니다.

이 법칙은 19세기 초, 존 돌턴(John Dalton)가 처음 제안하였고, 이 법칙을 통해 원자의 존재를 확신할 수 있게 되었습니다. 그리고 과학자들이 다른 화합물의 알려진 비율을 기반으로 화합물의 다른 원소 비율에 대한 예측을 할 수 있기 때문에 조성이 알려지지 않은 화합물의 특성을 예측하는데 유용합니다.

이렇듯 질량 보존의 법칙, 일정 성분비 법칙 및 배수 비례 법칙은 원자 이론 분야에서 중요한 원리입니다. 세 원리가 원자를 이해하는데 기본이 되므로 잘 알아둘 필요가 있습니다.

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안녕하세요! AI 기술을 이용해 더 나은 세상을 만들어 나가고 싶은 과기원생 Hyeon이라고 합니다. 저는 앞으로 인공지능 시대에는 지식을 '활용'하는 능력이 중요해질 것이라고 생각합니다. 대부분의 일들은 인공지능이 뛰어난 모습을 보이지만, 인공지능은 데이터로 부터 연관관계를 학습하기 때문에 지식들을 새로 통합해서 활용하는 능력이 부족합니다. 인공지능이 뉴턴 전에 만들어졌다면 사과가 떨어지는 이유에 대답하지 못했을 것이고, 아인슈타인 전에 만들어졌다면 중력이 어떻게 생기는지 설명하지 못했을 것입니다. 따라서 앞으로 우리는 '본질'을 탐구하고 그 본질로부터 다른 곳에 적용하며 인공지능을 현명하게 활용해야 할 것입니다. 함께 인공지능 시대를 준비합시다!

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