Лю Хао
студент Санкт-Петербургского политехнического уни-верситета Петра Великого.
Санкт-Петербург, Россия.
E-mail: 1773296108@qq.com
Аннотация. Статья рассматривает концепцию моля в химии и физике. Изначально определенный как количество частиц в 0,012 кг углерода-12, мол теперь содержит точно 6,02214076×10^23 частиц.
Это обновление усилило точность моля. Количество молей вещества рассчитывается как масса вещества, деленная на его молярную массу. Концепция моля применима на микро- и макроуровнях,
от отдельных молекул до больших количеств в промышленности. Ошибки при измерении молей могут быть минимизированы с помощью точных измерений и методов анализа. Моль обеспечивает стандартизацию и сравнимость научных данных.
Ключевые слова: моль, постоянство авогадро, молярная масса, микро-и макроуровни,
ошибки измерений, стандартизация данных.
Литература
1. The International System of Units (SI). BIPM. (2019). The International System of Units (SI).
URL: https://www.bipm. org/en/publications/si-brochure/ (30.11.2024).
2. Brown, T. L., LeMay, H. E., Bursten, B. E., Murphy, C., Woodward, P., & Stoltzfus, M. E. Chemistry:
The Central Science. Pearson. 2016.
Conceptual Study of the Mole Unit
Liu Hao
student. Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University. St. Petersburg, Russia.
E-mail: 1773296108@qq.com
Abstract. The article examines the concept of the mole in chemistry and physics. Initially defined as the number of particles in 0.012 kg of carbon-12, the mole now contains exactly 6.02214076×1023 particles. This update has enhanced the accuracy of the mole. The number of moles of a substance is calculated as the mass of the substance divided by its molar mass. The concept of the mole is applicable at the micro- and macro-levels, from individual molecules to large quantities in industry. Errors in measuring moles can be minimized using precise measurements and analysis methods. The mole provides standardization and comparability of scientific data.
Keywords: Mole, Avogadro's Constant, Molar Mass, Micro- and Macro-levels, Measurement Errors,
Data Standardization.