Particle monitoring capability of the Solar Orbiter Metis coronagraph through the increasing phase of solar cycle 25
Notice bibliographique
Résumé
Context. Galactic cosmic rays (GCRs) and solar particles with energies greater than tens of MeV penetrate spacecraft and instruments hosted aboard space missions. The Solar Orbiter Metis coronagraph is aimed at observing the solar corona in both visible (VL) and ultraviolet (UV) light. Particle tracks are observed in the Metis images of the corona. An algorithm has been implemented in the Metis processing electronics to detect the VL image pixels crossed by cosmic rays. This algorithm was initially enabled for the VL instrument only, since the process of separating the particle tracks in the UV images has proven to be very challenging. Aims. We study the impact of the overall bulk of particles of galactic and solar origin on the Metis coronagraph images. We discuss the effects of the increasing solar activity after the Solar Orbiter mission launch on the secondary particle production in the spacecraft. Methods. We compared Monte Carlo simulations of GCRs crossing or interacting in the Metis VL CMOS sensor to observations gathered in 2020 and 2022. We also evaluated the impact of solar energetic particle events of different intensities on the Metis images. Results. The study of the role of abundant and rare cosmic rays in firing pixels in the Metis VL images of the corona allows us to estimate the efficiency of the algorithm applied for cosmic-ray track removal from the images and to demonstrate that the instrument performance had remained unchanged during the first two years of the Solar Orbiter operations. The outcome of this work can be used to estimate the Solar Orbiter instrument’s deep charging and the order of magnitude for energetic particles crossing the images of Metis and other instruments such as STIX and EUI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».