MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4377111747 · doi:10.18154/rwth-2023-11017

Euclid preparation. XXIX. Water ice in spacecraft part I: The physics of ice formation and contamination

2023· preprint· en· W4377111747 sur OpenAlexaff
Euclid Collaboration, M Schirmer, Konrad Thürmer, Bruno Brás, M. Cropper, J Martín-Fleitas, Yann Goueffon, R. Kohley, A. Mora, M. Portaluppi, A. Short, Szilvia Szmolka, Luis M. Gaspar Venancio, M. Altmann, Z. Balog, U. Bastian, M. Biermann, D. Busonero, C. Fabricius, F. Grupp, C. Jordi, W. Löffler, A. Sagristà Sellés, N. Aghanim, A. Amara, Luca Amendola, M. Baldi, C. Bodendorf, D. Bonino, E. Branchini, M. Brescia, J. Brinchmann, S. Camera, Gian Paolo Candini, V. Capobianco, C. Carbone, J. Carretero, M. Castellano, S. Cavuoti, A Cimatti, R. Clédassou, G. Congedo, Christopher J. Conselice, L. Conversi, Y. Copin, L. Corcione, F. Courbin, A. Da Silva, H. Degaudenzi, A.M Di Giorgio, J. Dinis, F. Dubath, X. Dupac, S. Dusini, S. Farrens, S. Ferriol, M. Frailis, E. Franceschi, M. Fumana, S. Galeotta, B. Garilli, W. Gillard, B. Gillis, C. Giocoli, S. V. H. Haugan, Henk Hoekstra, W Holmes, F. Hormuth, A. Hornstrup, K. Jahnkę, S. Kermiche, A. Kiessling, M. Kilbinger, T. Kitching, M. Kunz, H. Kurki‐Suonio, S. Ligori, P. B. Lilje, I. Lloro, E. Maiorano, O Mansutti, O. Marggraf, K. Markovič, F. Marulli, R. Massey, E. Medinaceli, S. Mei, Y. Mellier, M. Meneghetti, E. Merlin, G. Meylan, M. Moresco, L. Moscardini, R. Nakajima, S. -M. Niemi, J.W Nightingale, T. Nutma, S. Paltani, F. Pasian, V. Pettorino, S. Pires, G. Polenta, M. Poncet, L.A Popa, F. Raison, A. Renzi, J. Rhodes, G. Riccio, E. Romelli, M. Roncarelli, E. Rossetti, R. Saglia, D. Sapone, B. Sartoris, P Schneider, A. Secroun, G. Seidel, S. Serrano, C. Sirignano, G. Sirri, J. Skottfelt, L. Stanco, P. Tallada-Crespí, A. N. Taylor, I. Tereno, R. Toledo-Moreo, I. Tutusaus, E. A. Valentijn, L Valenziano, T. Vassallo, Yun Wang, J. Weller, A. Zacchei, J. Zoubian, S. Andreon, S. Bardelli, P Battaglia, E. Bozzo, C Colodro-Conde, M. Farina, J. Graciá‐Carpio, E. Keihänen, V. Lindholm, N. Mauri, N. Morisset, V Scottez, M. Tenti, E. Zucca, Y. Akrami, C. Baccigalupi, M. Ballardini, A. Biviano, A. Blanchard, C. Burigana, R. Cabanac, A. Cappi, C.S Carvalho, Santiago Casas, G Castignani, Tatiana Beatriz Leandro de Castro, K. C. Chambers, Asantha Cooray, J. Coupon, H. M. Courtois, J. G. Cuby, I. Ferrero, G. De Lucia, G. Desprez, S. Di Domizio, H. Dole, J. A. Escartín, S. Escoffier, L. Gabarra, K. Ganga, J. García-Bellido, K. George, F. Giacomini, G. Gozaliasl, H. Hildebrandt, J. J. E. Kajava, V. Kansal, C.C Kirkpatrick, L Legrand, P. Liebing, A. Loureiro, G. Maggio, M. Magliocchetti, G Mainetti, S. Marcin, M. Martinelli, N. Martinet, C. J. A. P. Martins, S Matthew, M. Maturi, L. Maurin, R. B. Metcalf, Pierluigi Monaco, G. Morgante, S. Nadathur, Achille Nucita, L. Patrizii, V. Popa, D. Potter, M. Pöntinen, A. G. Sánchez, Z. Sakr, Aurel Schneider, M. Sereno, A. Shulevski, P. Šimon, J Steinwagner, R. Teyssier, J. Väliviita

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpacecraft and Cryogenic Technologies
Établissements canadiensSaint Mary's University
Organismes subventionnairesMax-Planck-Institut für AstronomieStaatssekretariat für Bildung, Forschung und InnovationFundação para a Ciência e a TecnologiaNorsk RomsenterAgenția Spațială RomânăNational Astronomical Observatory of JapanMinisterio de Ciencia e InnovaciónAgenzia Spaziale ItalianaEuropean Space AgencyNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésSpacecraftContaminationSublimation (psychology)Water iceContext (archaeology)OutgassingCalibrationRemote sensingEnvironmental scienceAerospace engineeringComputer scienceAstrobiologyPhysicsGeologyAstronomyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Molecular contamination is a well-known problem in space flight. Water is the most common contaminant and alters numerous properties of a cryogenic optical system. Too much ice means that Euclid's calibration requirements and science goals cannot be met. Euclid must then be thermally decontaminated, a long and risky process. We need to understand how iced optics affect the data and when a decontamination is required. This is essential to build adequate calibration and survey plans, yet a comprehensive analysis in the context of an astrophysical space survey has not been done before. In this paper we look at other spacecraft with well-documented outgassing records, and we review the formation of thin ice films. A mix of amorphous and crystalline ices is expected for Euclid. Their surface topography depends on the competing energetic needs of the substrate-water and the water-water interfaces, and is hard to predict with current theories. We illustrate that with scanning-tunnelling and atomic-force microscope images. Industrial tools exist to estimate contamination, and we must understand their uncertainties. We find considerable knowledge errors on the diffusion and sublimation coefficients, limiting the accuracy of these tools. We developed a water transport model to compute contamination rates in Euclid, and find general agreement with industry estimates. Tests of the Euclid flight hardware in space simulators did not pick up contamination signals; our in-flight calibrations observations will be much more sensitive. We must understand the link between the amount of ice on the optics and its effect on Euclid's data. Little research is available about this link, possibly because other spacecraft can decontaminate easily, quenching the need for a deeper understanding. In our second paper we quantify the various effects of iced optics on spectrophotometric data.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,580

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,125 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuearXiv (Cornell University)Même sujetSpacecraft and Cryogenic TechnologiesTravaux en français237 207