슈퍼 컴퓨터, 스텔라 진화를 시뮬레이션하다

Pin
Send
Share
Send

지구상에서 가장 강력한 슈퍼 컴퓨터 중 하나가 질량이 낮은 별의 내부를 시뮬레이션하여 과학자들이 진화를 이해하도록 돕습니다. 이 새로운 시뮬레이션은 별들이 우주로 방출되는 대신 별 내부에서이 헬륨의 일부를 실제로 파괴 할 수 있음을 보여줍니다.

실험실 물리학 자들은 세계에서 가장 빠른 일부 컴퓨터에서 실행되는 3D 모델을 사용하여 별의 진화를 둘러싼 미스터리를 깨뜨리는 수학적 코드를 만들었습니다.

몇 년 동안 물리학 자들은 질량이 낮은 별 (태양의 약 1-2 배)이 많은 양의 헬륨 3 (³He)을 생성한다고 이론화했습니다. 그들이 코어에서 수소를 배출하여 붉은 거인이되면, 대부분의 메이크업이 방출되어 헬륨의이 동위 원소에서 우주를 실질적으로 풍요롭게합니다.
저 질량 레드 자이언트

이 강화는 빅뱅 예측과 충돌합니다. 과학자들은 거의 모든 별들이 빠르게 회전하고 있다고 가정함으로써 별들이이 ³He를 파괴한다고 이론화했지만, 이로 인해 진화 결과가 빅뱅과 일치하지는 않았다.

LLNL 연구진은 완전 3D 유체 역학적 코드로 붉은 거인을 모델링함으로써 저 질량 별이 진화하는 동안 생성하는 ³He를 어떻게 그리고 어디서 파괴하는지에 대한 메커니즘을 확인했습니다.

그들은 이전에 안정하다고 생각되었던 헬륨 코어 바로 바깥 지역에서 연소하는 것이 새로 발견 된 혼합 메커니즘을 구동하는 조건을 만든다는 것을 발견했다.

수소가 약간 풍부하고 ³He에서 실질적으로 고갈 된 물질의 기포는 별 표면으로 떠다니며 추가 연소를 위해 ³He가 풍부한 물질로 대체됩니다. 이런 식으로 별들은 추가적인 조건 (빠른 회전과 같은)을 가정하지 않고 과도한“He를 파괴합니다.

로렌스 리버모어 국립 실험실 물리학 자 데이비드 디어 본 (David Dearborn)은“이것은 우주에서 원소가 어떻게 진화했는지 확인하고 빅뱅과 일치하게 만든다”고 말했다. "이전의 1 차원 모델은 ³He를 태워서 생성 된 불안정성을 인식하지 못했습니다."

동일한 과정이 성간 매체의“He 풍부도를 결정하는 데있어서 은하 역사의 초기 부분에 걸쳐 태양처럼 금속이 풍부한 별들보다 더 중요했던 저 질량 금속 열악한 태양들에 적용된다.

이 연구는 Science Express 10 월 26 일호에 게재되었습니다.

빅뱅 (Big Bang)은 우주가 약 370 억 년 전에 엄청나게 조밀하고 뜨거운 상태에서 어떻게 출현했는지에 대한 과학적 이론입니다.

빅뱅은 약 10 %의 4He, .001 %의 ³He를 생산했으며 나머지는 거의 수소로 구성되었습니다.

나중에 질량이 적은 별은 ³He 생산을 0.01 %로 늘 렸습니다. 그러나, 성간 매체에서 ³He의 관찰은 그것이 .001 %로 남아 있음을 보여준다. 그래서 그는 어디로 갔습니까?

리버모어의 과학자 피터에 글턴 (Peter Eggleton)과 디어 본 (Dearborn)은 호주의 스텔라 및 행성 천체 물리학 센터의 존 라탄 지오 (John Lattanzio)와 협력하여 별 형성 과정에서 화상을 입는 방법을 설명하는 코드를 작성했습니다. 뱅은 화해했다.

천체 물리 자이자 에글 레톤 (Eggleton)은“우리 연구 이전에 봉투 안에있는“He는 대체로 파괴 할 수없고 나중에 우주로 날려 져 성간 매체를 풍부하게하고 빅뱅과 충돌을 일으킬 것”이라고 인식했다. 논문의 저자. "우리가 발견 한 것은"지금까지 무시 된 현상에 의해 믹싱되는 믹싱 프로세스에 의해 그는 예기치 않게 파괴 될 수 있다는 것입니다. "

1952 년에 설립 된 Lawrence Livermore National Laboratory는 국가 안보 연구소로, 국가 안보를 보장하고 우리 시대의 중요한 문제에 과학 기술을 적용하는 사명을 가지고 있습니다. Lawrence Livermore National Laboratory는 미국 에너지 부의 국가 핵 안보국 (National Nuclear Security Administration)을 위해 캘리포니아 대학에서 관리합니다.

원본 출처 : LLNL 뉴스 릴리스

Pin
Send
Share
Send

비디오 시청: 대부분의 사람들이 죽을때까지 알아차리지 못하는 것 학자들이 제시한 충격적인 가설 ENG (십일월 2024).