Odpowiedź B jest prawidłowa, ponieważ sprawność cieplna idealnego silnika Carnota oblicza się za pomocą wzoru ηc = 1 - T2/T1. W tym przypadku T1 i T2 to temperatury odpowiednio źródła ciepła i chłodnicy, które można odczytać z rysunku. Po podstawieniu odpowiednich wartości temperatur, otrzymujemy sprawność równą 2/5. To oznacza, że silnik może przekształcić 40% energii cieplnej pobranej z gorącego źródła na pracę użyteczną. W praktyce, zrozumienie obiegu Carnota jest kluczowe dla inżynierów zajmujących się projektowaniem silników cieplnych, ponieważ daje to możliwość oszacowania maksymalnej sprawności, jaką można osiągnąć w różnych zastosowaniach przemysłowych. Znajomość tego obiegu pozwala również na porównywanie rzeczywistych silników z teoretycznymi modelami, co jest przydatne w optymalizacji i doskonaleniu procesów energetycznych. Warto także wspomnieć, że silnik Carnota jest teoretycznym modelem, a w praktyce nie można zbudować silnika o takiej sprawności z powodu strat energii i nieodwracalności procesów.
Błędne odpowiedzi mogą wynikać z różnych nieporozumień związanych z pojęciem sprawności cieplnej oraz obiegiem Carnota. Często mylone są fundamentalne założenia dotyczące temperatur źródła ciepła i chłodnicy. Na przykład, przyjmowanie, że sprawność silnika może być wyższa niż wartość obliczona z wzoru Carnota, jest błędne, ponieważ obieg Carnota stanowi granicę teoretyczną, której nie można przekroczyć w rzeczywistych systemach. W przypadku innej odpowiedzi, osoba może założyć, że sprawność cieplna silnika jest niezależna od temperatur, co jest fundamentalnym nieporozumieniem. Każdy silnik cieplny działa na zasadzie wykorzystania różnicy temperatur między źródłem a chłodnicą, a zatem nie może osiągnąć sprawności wyższej niż określona przez wspomniany wzór. Dodatkowo, pomijanie strat energii w rzeczywistych silnikach, takich jak straty cieplne czy mechaniczne, prowadzi do zawyżania oczekiwań co do sprawności. Zrozumienie tych podstawowych zasad jest kluczowe dla właściwego postrzegania efektywności silników cieplnych i umożliwia unikanie błędnych wniosków w przyszłości.
