En termodinámica , el límite de estabilidad local respecto a pequeñas fluctuaciones está claramente definido por la condición de que la segunda derivada de la energía libre de Gibbs sea cero.
El lugar geométrico de estos puntos (el punto de inflexión dentro de una curva Gx o Gc, energía libre de Gibbs en función de la composición ) se conoce como curva espinodal . [1] [2] [3] Para composiciones dentro de esta curva, fluctuaciones infinitamente pequeñas en la composición y densidad conducirán a la separación de fases mediante descomposición espinodal . Fuera de la curva, la solución será al menos metaestable con respecto a las fluctuaciones. [3] En otras palabras, fuera de la curva espinodal, algún proceso cuidadoso puede obtener un sistema monofásico. [3] En su interior, sólo procesos alejados del equilibrio termodinámico , como la deposición física de vapor , permitirán preparar composiciones monofásicas. [4] Los puntos locales de composiciones coexistentes, definidos por la construcción tangente común, se conocen como curva de coexistencia binodal , que denota el estado de equilibrio de energía mínima del sistema. El aumento de la temperatura da como resultado una diferencia decreciente entre la entropía de mezcla y la entalpía de mezcla y, por lo tanto, las composiciones coexistentes se acercan. La curva binodal forma la base para la brecha de miscibilidad en un diagrama de fases. La energía libre de la mezcla cambia con la temperatura y la concentración, y el binodal y el espinodal se encuentran en la temperatura y composición crítica o consoluta . [5]
Para soluciones binarias, el criterio termodinámico que define la curva espinodal es que la segunda derivada de la energía libre con respecto a la densidad o alguna variable de composición es cero. [3] [6] [7]
Los extremos de la curva espinodal en un gráfico de temperatura versus composición coinciden con los de la curva binodal y se conocen como puntos críticos . [7]
En el caso de equilibrios líquido-líquido isotérmicos ternarios, la curva espinodal (obtenida de la matriz de Hesse) y el punto crítico correspondiente se pueden utilizar para ayudar en el proceso de correlación de datos experimentales. [8] [9] [10]