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Enregistrement W4414684735 · doi:10.7302/25626

Using GeoSnap Mid-Infrared Detectors for Exoplanet Research on Large Telescopes

2025· dissertation· en· W4414684735 sur OpenAlexaboutno aff
Rory Bowens

Notice bibliographique

RevueDeep Blue (University of Michigan) · 2025
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstronomy and Astrophysical Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExoplanetPlanetDetectorTelescopeDirect imagingAtmosphere (unit)Luminosity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the past few decades, the study of planets around other stars, or exoplanets, has flourished. Various methods can be used to discover and characterize these targets, enabling astronomers to learn more about how distant worlds and our own came to be. A key means of studying exoplanets is through direct imaging which can be used to determine a target's luminosity, temperature (and thus radius), and atmospheric abundances. The robust information gained via direct imaging is essential to constraining existing exoplanet models which struggle to accurately predict certain structural and evolutionary properties, including the current luminosity of Jupiter. In this thesis, I advance the study of exoplanets by developing and commissioning new infrared instruments that can be used to study wide-orbit gas giants and brown dwarfs. These targets will enable better constraints on evolutionary models. They are of further interest since they can significantly influence their neighboring terrestrial worlds, possibly enhancing or destroying habitability. At the University of Michigan, I tested multiple GeoSnap detectors in cryogenic environments. These particular GeoSnap arrays have been bonded with photosensitive material that can capture mid-infrared light, making them well-suited for studying exoplanets that emit primarily in this wavelength regime due to their cool temperatures. GeoSnap detectors are at the forefront of mid-infrared technology, featuring a combination of extremely deep wells, fast readouts, high quantum efficiency, and low noise while remaining sensitive from 2 to 13 microns. These traits are critical since Earth's atmosphere and the telescope emission in the mid-infrared is immense and will otherwise saturate most detectors. I characterize properties of the detectors including quantum efficiency and prominent noise sources. Following the characterization of the detectors, they must then be implemented into instruments that can be paired with telescopes. I discuss our implementation of one of the GeoSnap detectors in MIRAC-5, a ground-based mid-infrared instrument on the 6.5 m MMT telescope. MIRAC-5 science cases include estimates of the abundance of nitrogen in nearby brown dwarfs. We commissioned MIRAC-5 on the MMT telescope, calculated the on-sky performance, determined the future sensitivity limits, and built a SNR model code and exposure time calculator for the instrument. I discuss potential applications of the instrument and future work necessary to achieve optimal performance. I pivot to the future of ground-based mid-IR astronomy by discussing the planned METIS instrument on the 39-meter ELT. METIS can observe rocky planets on the order of 2 Earth radii around the very nearest stars and has significant potential to detect at least one small and presumably rocky planet. I conclude by returning to the near future, outlining applications for MIRAC-5 including quantifying the negative impact of megasatellite constellations on infrared observing and constraining exoplanet evolutionary models via observations of poorly sampled gas giants and brown dwarfs (with dynamical mass constraints orbiting stars of known distance and age). With updated MIRAC-5 performance estimates, I rule out the feasibility of nitrogen abundance estimates even with future system upgrades.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,673
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,285 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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