Hypermassive Neutron Star Disk Outflows and Blue Kilonovae
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We study mass ejection from accretion disks around newly formed hypermassive neutron stars (HMNSs). Standard kilonova model fits to GW170817 require at least a lanthanide-poor (“blue”) and lanthanide-rich (“red”) component. The existence of a blue component has been used as evidence for an HMNS remnant of finite lifetime, but average disk outflow velocities from existing long-term HMNS simulations fall short of the inferred value (∼0.25c) by a factor of ∼2. Here we use time-dependent, axisymmetric hydrodynamic simulations of HMNS disks to explore the limits of the model and its ability to account for observations. For physically plausible parameter choices compatible with GW170817, we find that hydrodynamic models that use shear viscosity to transport angular momentum cannot eject matter with mass-averaged velocities larger than ∼0.15c. While outflow velocities in our simulations can exceed the asymptotic value for a steady-state neutrino-driven wind, the increase in the average velocity due to viscosity is not sufficient. Therefore, viscous HMNS disk winds cannot reproduce by themselves the ejecta properties inferred from multi-component fits to kilonova light curves from GW170817. Three possible resolutions remain feasible within standard merger ejecta channels: more sophisticated radiative transfer models that allow for photon reprocessing between ejecta components, inclusion of magnetic stresses, or enhancement of the dynamical ejecta. We provide fits to our disk outflow models once they reach homologous expansion.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».