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"""
Analisador de Gradientes Térmicos
Calcula τ_eq (tempo de equilibração clássico) vs. observado
"""
import numpy as np
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class GradientAnalysis:
characteristic_length_m: float
thermal_diffusivity_m2s: float
tau_eq_classical_s: float
tau_observed_s: float
ratio_observed_to_classical: float
falsifies_classical: bool
class GradientAnalyzer:
"""
Análise de sustentação de gradientes térmicos.
Clássico: τ_eq = L²/α (difusão térmica)
Observado: τ_obs >> τ_eq em regime de fluxo ativo
"""
# Difusividade térmica da água
ALPHA_WATER = 1.4e-7 # m²/s
def __init__(self, alpha: float = None):
self.alpha = alpha or self.ALPHA_WATER
def analyze(self, length_m: float, tau_observed_s: float) -> GradientAnalysis:
"""
Compara tempo de equilibração clássico com observado.
"""
tau_eq = length_m**2 / self.alpha
ratio = tau_observed_s / tau_eq
return GradientAnalysis(
characteristic_length_m=length_m,
thermal_diffusivity_m2s=self.alpha,
tau_eq_classical_s=tau_eq,
tau_observed_s=tau_observed_s,
ratio_observed_to_classical=ratio,
falsifies_classical=ratio > 2.0 # Fator 2+ já é anômalo
)
def entropy_deficit_rate(self, delta_S_J_per_K: float,
duration_s: float) -> float:
"""
Taxa de déficit de entropia (negentropy).
dS/dt < 0 indica organização estrutural sustentada.
"""
return delta_S_J_per_K / duration_s
# Análise do Experimento 1
if __name__ == "__main__":
analyzer = GradientAnalyzer()
# Experimento 1: Iceberg
exp1 = analyzer.analyze(
length_m=0.15, # 15 cm
tau_observed_s=730 # >12 minutos
)
print("Experimento 1 - The Iceberg:")
print(f" L = {exp1.characteristic_length_m*100:.1f} cm")
print(f" τ_eq (clássico) = {exp1.tau_eq_classical_s:.1f} s")
print(f" τ_observado = {exp1.tau_observed_s:.1f} s")
print(f" Razão = {exp1.ratio_observed_to_classical:.2f}×")
print(f" FALSIFICA clássico? {exp1.falsifies_classical}")
# Déficit de entropia
dS_dt = analyzer.entropy_deficit_rate(
delta_S_J_per_K=180, # ΔS ≈ 180 J/K
duration_s=730
)
print(f" Taxa de déficit entropico: {dS_dt:.3f} J/(K·s)")
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