MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4322020220 · doi:10.5194/egusphere-egu23-16977

Determining the Sputtered Secondary Ion Densities at Phobos and Deimos: A combined computational and experimental study

2023· preprint· en· W4322020220 sur OpenAlexaff
Micah J. Schaible, Liam S. Morrissey, M. Sarantos, R. E. Johnson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIon-surface interactions and analysis
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIonSolar windSputteringSpace weatheringIrradiationSecondary ion mass spectrometryMicrometeoroidAstrobiologyPhysicsMaterials scienceSpacecraftPlasmaAsteroidAstronomySpace debrisNanotechnologyNuclear physicsThin film

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Space weathering by ion irradiation is ubiquitous on the surfaces of airless bodies in the Solar System. Sputtering occurs when solar wind (SW) or magnetosphere ions (MI) impact the suraces of bodies in space. Asteroids and moons are too small to maintain a significant atmosphere, and therefore they are directly exposed to ionizing radiation from the solar wind and magnetospheric plasmas. Incident ions can transfer sufficient energy to surface species to cause them to desorb and potentially escape to space. A small fraction of the sputtered species can escape as ions, called sputtered secondary ions (SSI). Mass, charge, and energy analysis of the sputtered ions using secondary ion mass spectrometry is highly diagnostic of the irradiated surface composition. The upcoming JAXA MMX mission will carry a Mass Spectral Analyzer (MSA) instrument will be capable of making measurements of SSI around its target bodies Phobos and Deimos (P&D). However, there is currently limited estimates of SSI yields from relevant surface compositions under relevant irradiation conditions, and the expected SSI fluxes around P&D are not well constrained.Background: Although P&D are exposed to both the SW and MI and SSI are expected to be present throughout their orbits. However, several challenges arise when attempting to derive a precise surface composition from a measured SIMS spectra, or when estimating the expected count rates and elemental ratios that will be observed by MSA for a given composition: (i) the relative abundances measured by SIMS are not directly correlated with the actual surface composition, and (ii) the relative and absolute SSI yields (# of SSI ejected per incident ion) likely depend on the surface chemistry and exposure history, and on the incident ion type and energy.Results: A combined computational and experimental approach has been used in order to better constrain the solar wind sputtering rates of small, rocky bodies. First, a series of SIMS measurements in the laboratory were carried out to determine the relative ion sputtering ratios from several lunar samples of known composition. Then, using Monte Carlo simulations of sputtering due to both solar wind and magnetosphere ions and the measured SSI energy distributions to determine the total sputtering yields, the total abundance and relative composition of sputtered ions can be determined for an arbitrary small body. This work will (1) estimate the the SSI yields from analog Mars and Carbonaceous Chondrite analog materials and correlate the expected yields with the surface composition, and (2) provide estimates the SSI fluxes and densities during their orbits around Mars. Further, this work will demonstrate how measurement of the elemental ratios of SSI can be used to estimate the potential origins scenarios for small bodies.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetIon-surface interactions and analysisTravaux en français237 207