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Enregistrement W4206342733 · doi:10.1093/mnras/stab3583

The impact of <i>r</i>-process heating on the dynamics of neutron star merger accretion disc winds and their electromagnetic radiation

2021· article· en· W4206342733 sur OpenAlexafffund
Hannah Klion, Alexander Tchekhovskoy, Daniel Kasen, Adithan Kathirgamaraju, Eliot Quataert, Rodrigo Fernández

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGamma-ray bursts and supernovae
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNuclear Safety and Security CommissionUniversity of AlbertaNational Energy Research Scientific Computing CenterU.S. Department of EnergyGordon and Betty Moore FoundationUniversity of California BerkeleySimons FoundationOffice of ScienceNational Aeronautics and Space AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésPhysicsEjectaNeutron starKilonovaNucleosynthesisAstrophysicsAccretion (finance)Light curver-processStarsSupernova

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Neutron star merger accretion discs can launch neutron-rich winds of >10−2M⊙. This ejecta is a prime site for r-process nucleosynthesis, which will produce a range of radioactive heavy nuclei. The decay of these nuclei releases enough energy to accelerate portions of the wind by ∼0.1c. Here, we investigate the effect of r-process heating on the dynamical evolution of disc winds. We extract the wind from a 3D general relativistic magnetohydrodynamic simulation of a disc from a post-merger system. This is used to create inner boundary conditions for 2D hydrodynamic simulations that continue the original 3D simulation. We perform two such simulations: one that includes the r-process heating, and another one that does not. We follow the hydrodynamic simulations until the winds reach homology (60 s). Using time-dependent multifrequency multidimensional Monte Carlo radiation transport simulations, we then calculate the kilonova light curves from the winds with and without dynamical r-process heating. We find that the r-process heating can substantially alter the velocity distribution of the wind, shifting the mass-weighted median velocity from 0.06c to 0.12c. The inclusion of the dynamical r-process heating makes the light curve brighter and bluer at $\sim 1\, \mathrm{d}$ post-merger. However, the high-velocity tail of the ejecta distribution and the early ($\lesssim 1\, \mathrm{d}$) light curves are largely unaffected.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,208 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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