Is het verdamping?

# Imports
from pathlib import Path
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

#  Data inlezen 
default_file = Path("tempmetingen.csv")
if default_file.exists():
    data_file = default_file
else:
    # zoek naar een csv die met 'tempmetingen' begint
    matches = sorted(Path(".").glob("tempmetingen*.csv"))
    if not matches:
        raise FileNotFoundError("Geen tempmetingen*.csv gevonden. Zet het CSV-bestand in dezelfde map als deze notebook.")
    data_file = matches[0]

df = pd.read_csv(data_file, sep=";")
df.columns = [c.strip() for c in df.columns]  # kleine opschoning

# tijd in minuten en seconden
t_min = df["t (min)"].to_numpy()
t_s = 60 * t_min

# temperatuur in °C (verschillen in °C == verschillen in K)
T = df["t (oC)"].to_numpy()
T0 = float(T[0])

#  Gegeven massa's 
m_maatbeker_g = 820.8
m_maatbeker_water_start_g = 1292.9
m_maatbeker_water_eind_g = 1274.9

m_water_start = (m_maatbeker_water_start_g - m_maatbeker_g) / 1000  # kg
m_water_eind  = (m_maatbeker_water_eind_g  - m_maatbeker_g) / 1000  # kg

#  Verwachte trendlijn (alle toegevoerde warmte -> water) 
cp_water = 4180  # J/(kg*K), benadering

# Omdat het elektrische vermogen niet in de opgave staat, schatten we het uit het beginstuk
# (waar verdamping en verliezen relatief klein zijn) via een lineaire fit.
fit_minutes = 10
mask = t_min <= fit_minutes
A = np.vstack([t_s[mask], np.ones(mask.sum())]).T
slope, intercept = np.linalg.lstsq(A, T[mask], rcond=None)[0]  # T ~ slope*t + intercept

P_est = m_water_start * cp_water * slope  # W (J/s)

# Als jij wél U en I gemeten hebt, vul dan hieronder je eigen vermogen in, bijv.:
# P_input = U * I
P_input = P_est

T_expected = T0 + (P_input / (m_water_start * cp_water)) * t_s

# Extra: tijd tot 100°C volgens dit eenvoudige model
t_to_100_s = (100 - T0) * (m_water_start * cp_water) / P_input
t_to_100_min = t_to_100_s / 60

print(f"Geschat vermogen uit eerste {fit_minutes} min: P ≈ {P_est:.1f} W")
print(f"Gebruikt vermogen voor de verwachting:      P_input = {P_input:.1f} W")
print(f"Tijd tot 100°C (als alles in het water gaat): ~{t_to_100_min:.1f} min")

#  Plot 
plt.figure(figsize=(9, 5))
plt.plot(t_min, T, "o-", label="Gemeten T(t)")
plt.plot(t_min, T_expected, "--", label="Verwacht: alle warmte -> water (geen verliezen/verdamping)")
plt.axhline(100, linestyle=":", label="100 °C (kookpunt bij ~1 atm)")
plt.xlabel("t (min)")
plt.ylabel("Temperatuur (°C)")
plt.title("Verdamping-experiment: metingen vs. eenvoudige verwachting")
plt.grid(True, alpha=0.3)
plt.legend()
plt.tight_layout()

import numpy as np

#  Energie-balans 
t_total_s = float(t_s[-1] - t_s[0])

m_evap = m_water_start - m_water_eind  # kg verdampt (uit massaverschil)
T_end = float(T[-1])
dT = T_end - T0

Q_in = P_input * t_total_s  # J

# Benader latente verdampingswarmte (water) als functie van temperatuur:
# h_fg(T) ≈ 2500.9 - 2.36*T  [kJ/kg], geldig grofweg voor 0–100°C
h_fg_kJ_per_kg = 2500.9 - 2.36 * T_end
h_fg = h_fg_kJ_per_kg * 1000  # J/kg

# Energie om water op te warmen:
# - resterende massa: van T0 naar T_end
# - verdampte massa: ook eerst opwarmen van T0 naar (ongeveer) T_end
Q_sens = (m_water_eind + m_evap) * cp_water * dT  # dit is gelijk aan m_water_start*cp*dT
Q_lat = m_evap * h_fg

Q_need_water = Q_sens + Q_lat
Q_diff = Q_in - Q_need_water

# Wat zou de eindtemperatuur zijn zonder verdamping/verliezen?
T_end_if_all_into_water = T0 + Q_in / (m_water_start * cp_water)

print(" Massa's ")
print(f"m_water_start = {m_water_start*1000:.1f} g")
print(f"m_water_eind  = {m_water_eind*1000:.1f} g")
print(f"m_verdampt    = {m_evap*1000:.1f} g")

print("\n Temperatuur ")
print(f"T_start = {T0:.1f} °C")
print(f"T_eind  = {T_end:.1f} °C")
print(f"ΔT      = {dT:.1f} K")

print("\n Energie (met aannames hieronder) ")
print(f"Ingevoerde energie (Q_in)                 ≈ {Q_in/1000:.1f} kJ")
print(f"Opwarming water (Q_sens = m*c*ΔT)         ≈ {Q_sens/1000:.1f} kJ")
print(f"Latente verdamping (Q_lat = m*h_fg)       ≈ {Q_lat/1000:.1f} kJ")
print(f"Totaal nodig voor water (Q_sens + Q_lat)  ≈ {Q_need_water/1000:.1f} kJ")
print(f"Verschil (Q_in - Q_need)                  ≈ {Q_diff/1000:.1f} kJ")

print("\n Interpretatie ")
print(f"Als alle energie in het water zou gaan (geen verdamping/verliezen), dan zou T_eind ≈ {T_end_if_all_into_water:.1f} °C zijn.")
if Q_diff > 0:
    print("Omdat Q_in > Q_need_water in deze benadering, blijft er energie over voor o.a. opwarming van de maatbeker, het element en warmteverlies naar de omgeving.")
else:
    print("Omdat Q_in < Q_need_water in deze benadering, is het gebruikte P_input waarschijnlijk te laag (of de aannames over h_fg / verdampingstemperatuur kloppen niet).")

# Aannames (kort):
# - water is goed gemengd -> overal dezelfde T
# - verdamping wordt benaderd alsof de verdampte massa bij ongeveer T_end is verdampt
# - h_fg benaderd met een eenvoudige formule (geen stoomtabellen)
# - warmtecapaciteit van maatbeker/element en verliezen zijn niet expliciet meegenomen