A dust twin of Cas A: cool dust and 21 μm silicate dust feature in the supernova remnant G54.1+0.3
Notice bibliographique
Résumé
We present infrared (IR) and submillimetre observations of the Crab-like supernova remnant (SNR) G54.1+0.3 including 350|$\mu$|m (SHARC-II), 870|$\mu$|m (LABOCA), 70, 100, 160, 250, 350, and 500 |$\mu$|m (Herschel), and 3–40 |$\mu$|m (Spitzer). We detect dust features at 9, 11, and 21 |$\mu$|m and a long-wavelength continuum dust component. The 21 |$\mu$|m dust coincides with [Ar ii] ejecta emission, and the feature is remarkably similar to that in Cas A. The IRAC 8|$\mu$|m image including Ar ejecta is distributed in a shell-like morphology which is coincident with dust features, suggesting that dust has formed in the ejecta. We create a cold dust map that shows excess emission in the northwestern shell. We fit the spectral energy distribution of the SNR using the continuous distributions of ellipsoidal grain model of pre-solar grain SiO2 that reproduces the 21 and 9 |$\mu$|m dust features and discuss grains of silicon carbide and polycyclic aromatic hydrocarbon that may be responsible for the 10–13 |$\mu$|m dust features. To reproduce the long-wavelength continuum, we explore models consisting of different grains including Mg2SiO4, MgSiO3, Al2O3, FeS, carbon, and Fe3O4. We tested a model with a temperature-dependent silicate absorption coefficient. We detect cold dust (27–44 K) in the remnant, making this the fourth such SNR with freshly formed dust. The total dust mass in the SNR ranges from |$0.08\text{ to }0.9\, {\rm M}_{\odot }$| depending on the grain composition, which is comparable to predicted masses from theoretical models. Our estimated dust masses are consistent with the idea that SNe are a significant source of dust in the early Universe.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».