Solar Wind Ion Sputtering from Airless Planetary Bodies: New Insights into the Surface Binding Energies for Elements in Plagioclase Feldspars
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Our understanding of the ion-sputtering contribution to the formation of exospheres on airless bodies has been hindered by the lack of accurate surface binding energies (SBEs) of the elements in the various mineral and amorphous compounds expected to be on the surfaces of these bodies. The SBE for a given element controls the predicted sputtering yield and energy distribution of the ejecta. Here, we use molecular dynamics computations to provide SBE data for the range of elements sputtered from plagioclase feldspar crystalline end members, albite and anorthite, which are expected to be important mineral components on the surfaces of the Moon and Mercury. Results show that the SBE is dependent on the crystal orientation and the element’s coordination, meaning multiple SBEs are possible for a given element. Variation in the SBEs among the different surface positions has a significant effect on the predicted yield and energy distribution of the ejecta. We then consider sputtering by H, He, and a solar wind mixture of 96% H and 4% He. For each of these cases, we derive best-fit elemental SBE values to predict the ejecta energy distribution from each of the (001), (010), and (011) cleavage planes. We demonstrate that the He contribution to the sputtering yield cannot be accounted for by multiplying the 100% H results by some factor. Lastly, we average our results over all three possible lattice orientations and provide best-fit elemental SBE values that can be easily incorporated into sputtering yield models.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».