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Enregistrement W7027272494

Caractérisation d’atmosphères d’exoplanètes à haute résolution à l’aide de l’instrument SPIRou et développement de méthodes d’extraction spectrophotométriques pour le télescope spatial James Webb

2022· dissertation· fr· W7027272494 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2022
Typedissertation
Languefr
DomaineMathematics
ThématiqueNavier-Stokes equation solutions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCosmogonyStatistical analysisLogical analysis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L'étude des exoplanètes et de leur atmosphère a connu une croissance fulgurante dans les deux dernières décennies. Les observations spectrophotométriques à partir d'observatoires spatiaux comme Hubble ont permis d'apporter certaines contraintes sur les phénomènes physiques et la composition de leur atmosphère, notamment grâce à la spectroscopie d'éclipse. Ces découvertes concernent généralement les planètes les plus favorables à cette technique, dont font partie les Jupiter chaudes. Cependant, les conclusions tirées à partir telles observations comportent leur lot de dégénérescences, causées par leur faible résolution spectrale, leur couverture restreinte en longueurs d'onde et leur précision photométrique limitée. Ces lacunes peuvent être corrigées en partie grâce à la complémentarité des spectrographes à haute résolution basés au sol ainsi qu'à l'aide du nouveau télescope spatial James Webb (JWST).
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\nCette thèse présente, en premier lieu, une des premières analyses combinées d'observations spectrophotométriques prises avec l'instrument Wide Field Camera 3 de Hubble et d'observations à haute résolution avec l'instrument SPIRou (SpectroPolarimètre InfraRouge) du télescope Canada-France-Hawaï. Cette analyse avait pour cible le côté jour de la Jupiter ultra chaude WASP-33b, la deuxième exoplanète la plus chaude connue à ce jour. Aux températures se retrouvant dans l'atmosphère de WASP-33b, avoisinant les 3000 K, des molécules comme l'eau ne peuvent demeurer stables. Cependant, le CO, beaucoup plus résistant à la dissociation thermique, reste observable. Les données de SPIRou ont donc permis de confirmer la détection des raies d'émission du CO, en accord avec deux précédentes études. La combinaison avec les données de Hubble a aussi mené à l'obtention d'un premier estimé de son abondance avec un rapport de mélange volumique de logCO = -4.07 (-0.60) (+1.51). De plus, cette analyse a pu améliorer les contraintes sur la structure verticale en température et confirmer la présence d'une stratosphère. Des limites supérieures sur d'autres molécules comme l'eau, le TiO et le VO ont aussi pu être établies.
\n
\nEn second lieu, un algorithme d'extraction spectrale intitulé ATOCA (Algorithme de Traitement d'Ordres ContAminés) est présenté. Celui-ci est dédié au mode d'observation SOSS (Single Object Slitless Spectroscopy) de l'instrument NIRISS (Near InfraRed Imager and Slitless Spectrograph), la contribution canadienne à JWST. Ce mode d'observation couvre une plage de longueurs d'onde allant de 0,6 à 2,8 um simultanément grâce à la présence des deux premiers ordres de diffraction sur le détecteur. La nécessité d'un nouvel algorithme provient du fait que ces deux ordres générés par le « grisme » du mode SOSS se chevauchent sur une petite portion du détecteur. En conséquence, la région de l'ordre 1 couvrant les plus grandes longueurs d'onde (1,6–2,8 um) est contaminée par l'ordre 2 couvrant l'intervalle entre 0,85 et 1,4 um. ATOCA permet donc de décontaminer chacun des ordres en construisant d'abord un modèle linéaire de chaque pixel individuel du détecteur, en fonction du flux incident. Ce flux peut ensuite être extrait simultanément pour les deux ordres en comparant le modèle aux observations et en solutionnant le système selon un principe de moindres carrés. Ces travaux ont pu montrer qu'il est possible de décontaminer en dessous de 10 ppm pour chaque spectre individuel.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,342
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,232 · 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'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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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