비평형 통계물리학은 평형으로부터 멀리 떨어진 물리계에서 나타나는 다양한 현상에 성공적으로 적용되어 왔다. 우리는 브라운 입자들로 구성된 미시적 열기관의 열역학적 성질들을 비평형 통계물리학의 틀 안에서 연구한다. 특히, 일 혹은 열과 같은 에너지 흐름이 무작위 변수로 다루어지는 브라운 열기관에서의 에너지학을 다루는 도구로써 확률론적 열역학을 이용한다.

우리는 브라운 정보 엔진 모형을 제시한다. 이 모형은 1차원 조화 퍼텐셜에 갇혀있고 하나의 열저장체에 연결된 브라운 입자로 구성되어 있다. 일을 뽑아내기 위하여, τ라는 시간의 주기로 브라운 입자의 위치가 측정되고 그 결괏값에 따라 퍼텐셜의 위치가 옮겨진다. 우리는 퍼텐셜의 중심에 대한 입자의 상대 위치의 정상 상태 분포의 표현식을 전개한다. 이 표현식을 이용하여, 단위 순환 당 일에 대한 최적의 조건을 조사한다. 우리의 결과는 단위 순환 당 추출한 일의 양이 순환 시간이 무한히 커지는 극한에서 최대가 되지만, 일률은 순환 시간이 무한히 작아지는 극한에서 최대가 되는것을 보여준다.

우리는 브라운 열기관 효율의 요동을 조사한다. 기관의 모형으로 일차원 퍼텐셜에 갇힌 두 브라운 입자로 구성된 모형을 고려한다. 각 입자는 자기 자신의 열저장체에 연결되어 있고 선형 구동력을 통해 상호작용한다. 우리는 큰 편차 극한에서 효율에 대한 확률 분포 함수에 대한 정확한 표현식을 유도한다. 효율은 넓은 확률 분포를 가지고 있다. 미시적 배열이 불연속적이고 배열의 수가 유한할 때, 카르노 효율이 가장적게 발견된다는 것이 알려져 있다. 우리는 카르노 효율의 가장 적은 발생 가능성은 연속적인 계에서는 유효하지 않음을 보여준다.

마지막으로 연결이 각각의 마디의 차수가 q로 고정된 제한조건 아래에서 다시 연결되는 변화 빈도가 높은 네트워크 위에 있는 이징 모형에서 비평형 상전이 현상을 연구한다. 스핀과 네트워크의 연결은 각각 온도가 TS 이고 TS인 열저장체와 열접촉되어 있다. 따라서 전체 계는 TS ≠ TL인 조건에서 평형으로부터 멀어진다. 스핀계는 상자성 상과 강자성 상 사이에서 상전이를 겪는다. 흥미롭게도, 이 상전이는 연속적이거나 불연속적이다. 평균장 근사를 사용하여, 우리는 TS-TL 평면에서 상도표와 불연속 상전이와 연속 상전이를 구분 짓는 삼중 임계점의 위치를 찾아낸다.