極寒の星間空間、氷やドライアイスは分かるけどメタノールの氷とか見たことがない。各種氷の表面を反応場所に分子が成長していく。以下、機械翻訳。
星間氷の天体化学モデル: 歴史が重要
概要
コンテクスト。 氷は星間物質中に遍在しています。 目に見える部分がわずかに不透明になるとすぐに、視覚的に確認できるようになります。
視覚的消滅（AV）は約1.5を超えます。 ジェームズ・ウェッブ宇宙望遠鏡 (JWST) は、数百のラインに向かって氷の組成を観察します。
これらの絶滅地域の広範囲の物理的状態をカバーする視覚。
目的。 私たちは、H2O、CO2、CO、CH3OH などの星間氷の主成分の形成をモデル化します。 私たちは次のことに努めます。
どのような物理的または化学的パラメーターが氷の最終組成に影響を与えるのか、またそれらがどのように氷の組成をベンチマークするのかを理解する
これらのモデルを JWST 観測の準備と分析に適用することを目的として、すでに観測されています。
方法。 私たちは、一連の物理的な時間の関数としてガスと氷の組成を計算する Nautilus ガスグレイン モデルを使用しました。
初期の気相組成から始まる条件。 すべての重要なプロセス (気相反応、ガス粒子相互作用、粒子表面プロセス）が含まれており、速度方程式近似を使用して解決されます。
結果。 私たちは最初に、コールドコア L429-C にマップされた温度と密度の固定条件に対して天体化学コードを実行しました。
化学のベンチマークを行います。 重要なパラメータの 1 つは塵の温度であることが判明しました。 粉塵の温度が 12 K を超えると、
CO2 は H2O を犠牲にして効率的に形成されますが、12 K 未満の温度では形成されません。 どのような仮説を立てたとしても
（現実的な条件内での）化学の場合、静的シミュレーションでは観測された星間氷の傾向を再現できませんでした。
私たちのターゲットコア。 第 2 ステップでは、さまざまな物理的および化学的変化を受けるガスの塊の化学的進化をシミュレートしました。
分子雲の進化全体の状況と、コア形成の数 10^7 年前から始まる状況 (動的シミュレーション)。 私たち
考えられる氷の組成の大規模なサンプルを入手しました。 さまざまな氷の成分の比率は、次の場合にほぼ一定であるように見えます。
AV>5 であり、観察結果とよく一致しています。 興味深いことに、穀粒温度と低い AV 条件が顕著であることがわかりました。
氷の生成、特に最も大きな変動を示す CO2 に影響を与えます。
結論。 私たちの力学シミュレーションは、星間氷に関してすでに観察されている主な傾向を十分に再現しています。 さらに、私たちは
現在まで観察されている CO2/H2O の見かけ上の一定比は、AV が低い領域ではおそらく当てはまらないと予測し、その歴史は
雲の進化は、形成前であっても重要な役割を果たします。
キーワード。 天体化学、星間物質 (ISM)、ISM: 雲、ISM: 個々の天体: L429-C、ISM: 分子
1. はじめに
星間粒子は、
空間に分子が存在し、触媒表面を提供します。 これまでで最も豊富に存在する分子である水素分子は、塵粒子上でのみ形成されることが知られています (総説については、Wakelam et al. 2017a を参照)
およびその中の参考文献)。 結合エネルギーが低いH2の場合
形成された粒子のほんの一部だけが粒子表面に付着します。
分子は粒子上に留まり、大部分が粒子の中に戻ります。
気相。 ただし、他の種の場合はこの限りではありません。
寒くて遮蔽された環境では密度が増加するため、
星形成領域では、気相で形成された原子や分子 (CO など) がガスから枯渇し、星に付着します。
穀物の表面。 いくつかの反応がこれらの表面で起こり、多かれ少なかれ複雑な種の形成につながります。
粒子表面は重要性が高いものとしてよく引用されます
なぜなら、そこでは複雑な有機分子が形成されると予想されるからです。
(Herbst & van Disshoeck 2009)。 しかし、複雑な分子の形成を考える前でさえ、氷の主成分（H2O、CO2、CO、CH3OH）は
天体化学モデルは依然として困難です。 赤外線による星間の氷の観察により、その氷の大部分は
水で構成されています。 また、CO2もすべての地域で検出されています。
視線、ただし、純粋な水の氷が存在する OH/IR 星の周囲などの特殊な星周環境を除く
観察されました（Boogert et al. 2015 およびその参考文献を参照）。 他のCO、CH3OH、CH4、NH3、H2CO などの分子は、
さまざまな量（数パーセントの間）でも確認されています
H2O に対して数十パーセント）、条件に応じて
観察された環境。 コールドコアでは、水の氷が観察されます。
約AVの閾値よりも高い視覚消光
1.5（つまり、雲の片側のみを考慮した、観察された視覚消滅閾値の半分）、一方、CO 氷は 3 より高い AV で見られ、CH3OH は 9 より高い AV で見られます。最後に、CO2 氷
のすべてのラインにわたって H2O と同様のしきい値 AV が観察されます。
見どころ。
星間雲では、原子状酸素の水素化が速く（活性化障壁がない）、拡散のみが必要なため、水氷の形成は化学モデルで簡単に説明できます。
非常に高い温度で粒子表面上の原子状水素（非常に動きやすい）
低温（T∼10K）。 NH3の生成過程
CH4 と CH4 は H2O に似ています (表面で容易に形成されます) が、化学モデルではこれらの種の形成が少なくなります。
原子NとCの結合は、それらの高速性と競合しています。
CO と N2 を生成する気相での反応性 (Daranlot et al.2012）。 具体的には、CO が気相で生成され、付着します。
表面に。 COからメタノールが生成されるが、氷はいくつかの活性化障壁があるため困難です。
水素化ステップと若干の脱水素化の存在
チャネル、化学モデルは大量のメタノールを形成する可能性があります
光化学または放射線分解形成経路が含まれていない場合でも、氷 (Garrod et al. 2007)。 結成以来
低温では効率が悪く、CO2 が依然として最も問題のある氷分子である (Ruffle & Herbst 2001; Garrod & Pauly)
2011年; ヴァシュニンら。 2017）。
化学モデルに対する現在の制約は以下に基づいていますが、
比較的少数の観測値、James からのデータ
ウェッブ宇宙望遠鏡 (JWST) はほぼ確実に
私たちの現在の理解に疑問を投げかけます。 これまでの氷の観測の大部分は、事前に特定された単一の氷に沿って行われてきました。
視線。 したがって、氷の組成に関する現在の状況と
進化は、比較によって傾向を導き出すことに依存することに限定されます。
この少数の視線 (Boogert et al. 2015)。 どこ
単一の物体の複数の視線が調査されています (Murakawa et al. 2000; Pontoppidan et al. 2004; Boogert et al. 2011;ノーブルら。 2013年; 後藤ら。 2018) – そして、より具体的には、
視線が事前に選択されていない場合 (すなわち、スリットレス分光法を使用する場合)、グローバルからのローカル偏差
スケールダウン時の氷組成の傾向が観察されている
から数百 au (Noble et al. 2017)。 たくさんのことに加えて、この望遠鏡は従来の衛星や地上観測に比べて感度が高く、JWSTは氷を観測します。
数百の視線に向けた構図で、広い範囲をカバー
たとえば、IceAge プロジェクトによって提案されている、星間物質の物理的条件の範囲 (McClure et al. 2017)。
JWSTによる3ラインに向けた氷観測の初結果 MIRI (Yang et al. 2022) または以下の組み合わせを使用した視覚の
MIRI、NIRSpec、および NIRCam (McClure et al. 2023) 機器
高スペクトルを提供する能力をすでに実証済み
分子雲内の氷の分解能、高感度スペクトル
埋め込まれた原始星に向かう線を観察すると、それぞれ消滅した背景星。
この研究では、化学物質の理論的研究を行います。
広範囲にわたる冷核の物理的条件における氷の組成
氷の主成分の形成を理解するために
また、氷の組成が物理的条件に敏感であることを、氷の組成に沿った条件を考慮して予測します。
ほとんどの拡散視線と低温中心部の視線。 私たち初期組成から開始 – 気相でほとんどが原子
– 一連の物理的な時間依存の化学を計算します
パラメーター。 そうすることで、風邪の形成に続くより洗練された時間依存性の身体状態が変化することを示します。
一般的なことを説明するには、初期段階のコアが必要です。
観測された氷の特徴。 シミュレーションに使用される化学モデルについてはセクション 2 で説明します。静的化学シミュレーションとその結果についてはセクション 3 で説明します。
図４は、動的シミュレーションの結果を示す。 結果
両方のシミュレーション セットの比較はセクション 5 で最初に行われます。
セクション 6 と 7 では、以下の化学プロセスについて説明します。
CO2 氷の化学反応と塵の温度の影響。 セクション 8 では、氷の組成に関する予測を示します。
視覚消失の関数として。 セクション 9 では、時間に依存した氷の形成。 結論を以下に示します。最後のセクション。
図 1. L429-C で関数として観測された静的物理条件に対して Nautilus で計算された主な氷成分の柱密度
視覚的消滅の程度（ハーシェルの観察から得られる）。 ひし形は、Boogert らによって観察されたカラム密度を表します。 (2011) 具体的な内容について
雲の位置。 2 つの異なる時点でのモデルの結果が示されています: 左側は 10^5 年、右側は 10^6 年です。 粉塵の温度は等しい
ハーシェルが観察したものに。
図 2. 視覚消光の関数としての塵の温度
モデルたち。 黒: ハーシェルが測定した粉塵温度。 灰色で:
粉塵温度は Hocuk らによって計算されました。 (2017) 近似。 の
緑: Hocuk et al. によって計算された粉塵温度。 (2017) 近似プラス 1 ケルビン (「Hocuk+1」)。
図 3. 図 1 と同じですが、塵の温度が Hocuk et al. の方法で計算されたモデルの場合です。 (2017) 近似 (むしろ
ハーシェルの観測から得られた温度）。
図 4. 氷の主成分の柱密度を計算したもの
コア 0 のカラム密度の関数としての動的モデルを図に示します。
上部パネル。 下のパネルは同じ図を示していますが、軸が付いています
Boogertらの図7と同様の設定。 （2015年）。 直線は
Boogert et al. によって発見された、観察された線形関係。
10. 結論
星間物質の形成に関する理論的研究を行いました。
さまざまな視覚絶滅時の氷。 私たちの目標は再現することでした
観測によって現在明らかになっている特徴と、将来の JWST 結果を予測します。 2つを実施しました シミュレーションの種類。 1 つ目は、次の古典的なアプリケーションでした。
天体化学モデル（静的モデル）。 観察されたものを使用しました
特定の領域の物理的状態 (コールド コア L429、7 から 75 までの視覚的消光を調査し、化学薬品を実行しました
コールドコアを代表する一定期間のこれらの固定条件のモデル。 重要なパラメータの 1 つであることが明らかになりました。
粉塵の温度。 粉塵温度が以上の場合
12 K では、H2O を損なう形で CO2 が効率的に形成されますが、12 K 未満の温度では CO2 は生成されません。 私たちのものは何でも
化学に関する仮説、静的シミュレーションは失敗しました
観察された星間氷の傾向を再現します。
経時的な体調を考えると
コールドコアを形成する星間物質の経験（動的シミュレーション）により、定性的に再現することができました。
観察結果。 これらのモデルのセットについて、時間依存の物理的条件を使用した化学コア形成の 3D SPH モデル。 フォーメーションを研究しました
12 個のコアの軌跡。各コアは数十から数百でサンプリングされます。
独立した物質からなる細胞。 大部分が
氷の部分は核の形成の非常に早い段階で作られました。
(特に CO2 氷) だけでなく、氷の部分が保持されることも重要です。
コアの密度に達するまで進化します。 大量
H2O、CH3OH、NH3、CH4 が粒子上に形成されます。
二酸化炭素とその豊富な量が壊滅的に凍結する前に
その後も増え続けています。 逆にCO2は
ほとんどが凍結前に形成され、凍結すると減少することもあります
大量の二酸化炭素が穀物に付着します。 重要な結果が 1 つあります
この研究の特徴は、CO2 氷を効率的に形成するには次のことが必要であるということです。
非常に特殊な条件: 塵の温度が 12 K を超える
私たちのシミュレーションでは、これらは 2 より高いです。
限られた数の軌道で条件が満たされます。
私たちのコアの一部はそれらを経験したことがありません。 の遍在性を考慮すると、
CO2 氷、これは物理的な制約となるようです 星間物質の進化のモデル。
化学的な観点から、CO2 氷のさまざまな形成経路 (氷の形成を含む) を調査しました。
星間粒子上の O...CO 複合体) と結論付けました。
粒子表面の COice + Oice 反応はそのまま残ります。
原子状酸素の拡散は遅いにもかかわらず、主要な経路
そしてこの反応に対する活性化障壁。
静的シミュレーションと動的シミュレーションを比較すると、
同様の H2O および CH3OH カラムを製造できることがわかりました。
静的モデルの積分時間 10^6 年の密度
および 5 ～ 25 の間の視覚的消光 (条件の範囲)
両方のシミュレーション セットで調査されました)。 初期の場合、静的 ic
モデルではカラム密度がはるかに小さくなります。 ダイナミックな
シミュレーションにより、AV の CO のカラム密度がより高くなります
静的なものよりも約 15 未満です。
より大きな場合には、10^6 年間の静的モデルと同様の結果が得られます。
AV。 最後に、静的モデルではカラム密度が低くなります。
動的氷の低 CO2 ケースと同様に、CO2 氷のモデル。 この比較は、以下に従う必要性を改めて強調します。
雲の形成中の化学反応スムーズに起こります。 動的シミュレーションの 1 つの制限
それは、高い（AV > 25）視覚的消滅を調査していないことです。
ゾーン。 これは、私たちが想定している物理モデルの本質的な制限です。
使っている。 しかし、CO、CH3OH、水に対するNH3およびCH4はAVが大きいほど一定であった
5. 観察結果は非常に小さな統計サンプルに基づいており、私たちのシミュレーションは
代表的なものですが、正確な構成を再現することはできません
観察された各領域の軌跡 - 私たちは次のように結論付けます。
シミュレーションは観察をよく再現します。 大規模な統計
JWST によって提供されるサンプルはモデルをテストします
結果を確認し、新しい制約を提供して反復的に改善します。
シミュレーション。
星間氷の天体化学モデル: 歴史が重要
概要
コンテクスト。 氷は星間物質中に遍在しています。 目に見える部分がわずかに不透明になるとすぐに、視覚的に確認できるようになります。
視覚的消滅（AV）は約1.5を超えます。 ジェームズ・ウェッブ宇宙望遠鏡 (JWST) は、数百のラインに向かって氷の組成を観察します。
これらの絶滅地域の広範囲の物理的状態をカバーする視覚。
目的。 私たちは、H2O、CO2、CO、CH3OH などの星間氷の主成分の形成をモデル化します。 私たちは次のことに努めます。
どのような物理的または化学的パラメーターが氷の最終組成に影響を与えるのか、またそれらがどのように氷の組成をベンチマークするのかを理解する
これらのモデルを JWST 観測の準備と分析に適用することを目的として、すでに観測されています。
方法。 私たちは、一連の物理的な時間の関数としてガスと氷の組成を計算する Nautilus ガスグレイン モデルを使用しました。
初期の気相組成から始まる条件。 すべての重要なプロセス (気相反応、ガス粒子相互作用、粒子表面プロセス）が含まれており、速度方程式近似を使用して解決されます。
結果。 私たちは最初に、コールドコア L429-C にマップされた温度と密度の固定条件に対して天体化学コードを実行しました。
化学のベンチマークを行います。 重要なパラメータの 1 つは塵の温度であることが判明しました。 粉塵の温度が 12 K を超えると、
CO2 は H2O を犠牲にして効率的に形成されますが、12 K 未満の温度では形成されません。 どのような仮説を立てたとしても
（現実的な条件内での）化学の場合、静的シミュレーションでは観測された星間氷の傾向を再現できませんでした。
私たちのターゲットコア。 第 2 ステップでは、さまざまな物理的および化学的変化を受けるガスの塊の化学的進化をシミュレートしました。
分子雲の進化全体の状況と、コア形成の数 10^7 年前から始まる状況 (動的シミュレーション)。 私たち
考えられる氷の組成の大規模なサンプルを入手しました。 さまざまな氷の成分の比率は、次の場合にほぼ一定であるように見えます。
AV>5 であり、観察結果とよく一致しています。 興味深いことに、穀粒温度と低い AV 条件が顕著であることがわかりました。
氷の生成、特に最も大きな変動を示す CO2 に影響を与えます。
結論。 私たちの力学シミュレーションは、星間氷に関してすでに観察されている主な傾向を十分に再現しています。 さらに、私たちは
現在まで観察されている CO2/H2O の見かけ上の一定比は、AV が低い領域ではおそらく当てはまらないと予測し、その歴史は
雲の進化は、形成前であっても重要な役割を果たします。
キーワード。 天体化学、星間物質 (ISM)、ISM: 雲、ISM: 個々の天体: L429-C、ISM: 分子
1. はじめに
星間粒子は、
空間に分子が存在し、触媒表面を提供します。 これまでで最も豊富に存在する分子である水素分子は、塵粒子上でのみ形成されることが知られています (総説については、Wakelam et al. 2017a を参照)
およびその中の参考文献)。 結合エネルギーが低いH2の場合
形成された粒子のほんの一部だけが粒子表面に付着します。
分子は粒子上に留まり、大部分が粒子の中に戻ります。
気相。 ただし、他の種の場合はこの限りではありません。
寒くて遮蔽された環境では密度が増加するため、
星形成領域では、気相で形成された原子や分子 (CO など) がガスから枯渇し、星に付着します。
穀物の表面。 いくつかの反応がこれらの表面で起こり、多かれ少なかれ複雑な種の形成につながります。
粒子表面は重要性が高いものとしてよく引用されます
なぜなら、そこでは複雑な有機分子が形成されると予想されるからです。
(Herbst & van Disshoeck 2009)。 しかし、複雑な分子の形成を考える前でさえ、氷の主成分（H2O、CO2、CO、CH3OH）は
天体化学モデルは依然として困難です。 赤外線による星間の氷の観察により、その氷の大部分は
水で構成されています。 また、CO2もすべての地域で検出されています。
視線、ただし、純粋な水の氷が存在する OH/IR 星の周囲などの特殊な星周環境を除く
観察されました（Boogert et al. 2015 およびその参考文献を参照）。 他のCO、CH3OH、CH4、NH3、H2CO などの分子は、
さまざまな量（数パーセントの間）でも確認されています
H2O に対して数十パーセント）、条件に応じて
観察された環境。 コールドコアでは、水の氷が観察されます。
約AVの閾値よりも高い視覚消光
1.5（つまり、雲の片側のみを考慮した、観察された視覚消滅閾値の半分）、一方、CO 氷は 3 より高い AV で見られ、CH3OH は 9 より高い AV で見られます。最後に、CO2 氷
のすべてのラインにわたって H2O と同様のしきい値 AV が観察されます。
見どころ。
星間雲では、原子状酸素の水素化が速く（活性化障壁がない）、拡散のみが必要なため、水氷の形成は化学モデルで簡単に説明できます。
非常に高い温度で粒子表面上の原子状水素（非常に動きやすい）
低温（T∼10K）。 NH3の生成過程
CH4 と CH4 は H2O に似ています (表面で容易に形成されます) が、化学モデルではこれらの種の形成が少なくなります。
原子NとCの結合は、それらの高速性と競合しています。
CO と N2 を生成する気相での反応性 (Daranlot et al.2012）。 具体的には、CO が気相で生成され、付着します。
表面に。 COからメタノールが生成されるが、氷はいくつかの活性化障壁があるため困難です。
水素化ステップと若干の脱水素化の存在
チャネル、化学モデルは大量のメタノールを形成する可能性があります
光化学または放射線分解形成経路が含まれていない場合でも、氷 (Garrod et al. 2007)。 結成以来
低温では効率が悪く、CO2 が依然として最も問題のある氷分子である (Ruffle & Herbst 2001; Garrod & Pauly)
2011年; ヴァシュニンら。 2017）。
化学モデルに対する現在の制約は以下に基づいていますが、
比較的少数の観測値、James からのデータ
ウェッブ宇宙望遠鏡 (JWST) はほぼ確実に
私たちの現在の理解に疑問を投げかけます。 これまでの氷の観測の大部分は、事前に特定された単一の氷に沿って行われてきました。
視線。 したがって、氷の組成に関する現在の状況と
進化は、比較によって傾向を導き出すことに依存することに限定されます。
この少数の視線 (Boogert et al. 2015)。 どこ
単一の物体の複数の視線が調査されています (Murakawa et al. 2000; Pontoppidan et al. 2004; Boogert et al. 2011;ノーブルら。 2013年; 後藤ら。 2018) – そして、より具体的には、
視線が事前に選択されていない場合 (すなわち、スリットレス分光法を使用する場合)、グローバルからのローカル偏差
スケールダウン時の氷組成の傾向が観察されている
から数百 au (Noble et al. 2017)。 たくさんのことに加えて、この望遠鏡は従来の衛星や地上観測に比べて感度が高く、JWSTは氷を観測します。
数百の視線に向けた構図で、広い範囲をカバー
たとえば、IceAge プロジェクトによって提案されている、星間物質の物理的条件の範囲 (McClure et al. 2017)。
JWSTによる3ラインに向けた氷観測の初結果 MIRI (Yang et al. 2022) または以下の組み合わせを使用した視覚の
MIRI、NIRSpec、および NIRCam (McClure et al. 2023) 機器
高スペクトルを提供する能力をすでに実証済み
分子雲内の氷の分解能、高感度スペクトル
埋め込まれた原始星に向かう線を観察すると、それぞれ消滅した背景星。
この研究では、化学物質の理論的研究を行います。
広範囲にわたる冷核の物理的条件における氷の組成
氷の主成分の形成を理解するために
また、氷の組成が物理的条件に敏感であることを、氷の組成に沿った条件を考慮して予測します。
ほとんどの拡散視線と低温中心部の視線。 私たち初期組成から開始 – 気相でほとんどが原子
– 一連の物理的な時間依存の化学を計算します
パラメーター。 そうすることで、風邪の形成に続くより洗練された時間依存性の身体状態が変化することを示します。
一般的なことを説明するには、初期段階のコアが必要です。
観測された氷の特徴。 シミュレーションに使用される化学モデルについてはセクション 2 で説明します。静的化学シミュレーションとその結果についてはセクション 3 で説明します。
図４は、動的シミュレーションの結果を示す。 結果
両方のシミュレーション セットの比較はセクション 5 で最初に行われます。
セクション 6 と 7 では、以下の化学プロセスについて説明します。
CO2 氷の化学反応と塵の温度の影響。 セクション 8 では、氷の組成に関する予測を示します。
視覚消失の関数として。 セクション 9 では、時間に依存した氷の形成。 結論を以下に示します。最後のセクション。
図 1. L429-C で関数として観測された静的物理条件に対して Nautilus で計算された主な氷成分の柱密度
視覚的消滅の程度（ハーシェルの観察から得られる）。 ひし形は、Boogert らによって観察されたカラム密度を表します。 (2011) 具体的な内容について
雲の位置。 2 つの異なる時点でのモデルの結果が示されています: 左側は 10^5 年、右側は 10^6 年です。 粉塵の温度は等しい
ハーシェルが観察したものに。
図 2. 視覚消光の関数としての塵の温度
モデルたち。 黒: ハーシェルが測定した粉塵温度。 灰色で:
粉塵温度は Hocuk らによって計算されました。 (2017) 近似。 の
緑: Hocuk et al. によって計算された粉塵温度。 (2017) 近似プラス 1 ケルビン (「Hocuk+1」)。
図 3. 図 1 と同じですが、塵の温度が Hocuk et al. の方法で計算されたモデルの場合です。 (2017) 近似 (むしろ
ハーシェルの観測から得られた温度）。
図 4. 氷の主成分の柱密度を計算したもの
コア 0 のカラム密度の関数としての動的モデルを図に示します。
上部パネル。 下のパネルは同じ図を示していますが、軸が付いています
Boogertらの図7と同様の設定。 （2015年）。 直線は
Boogert et al. によって発見された、観察された線形関係。
10. 結論
星間物質の形成に関する理論的研究を行いました。
さまざまな視覚絶滅時の氷。 私たちの目標は再現することでした
観測によって現在明らかになっている特徴と、将来の JWST 結果を予測します。 2つを実施しました シミュレーションの種類。 1 つ目は、次の古典的なアプリケーションでした。
天体化学モデル（静的モデル）。 観察されたものを使用しました
特定の領域の物理的状態 (コールド コア L429、7 から 75 までの視覚的消光を調査し、化学薬品を実行しました
コールドコアを代表する一定期間のこれらの固定条件のモデル。 重要なパラメータの 1 つであることが明らかになりました。
粉塵の温度。 粉塵温度が以上の場合
12 K では、H2O を損なう形で CO2 が効率的に形成されますが、12 K 未満の温度では CO2 は生成されません。 私たちのものは何でも
化学に関する仮説、静的シミュレーションは失敗しました
観察された星間氷の傾向を再現します。
経時的な体調を考えると
コールドコアを形成する星間物質の経験（動的シミュレーション）により、定性的に再現することができました。
観察結果。 これらのモデルのセットについて、時間依存の物理的条件を使用した化学コア形成の 3D SPH モデル。 フォーメーションを研究しました
12 個のコアの軌跡。各コアは数十から数百でサンプリングされます。
独立した物質からなる細胞。 大部分が
氷の部分は核の形成の非常に早い段階で作られました。
(特に CO2 氷) だけでなく、氷の部分が保持されることも重要です。
コアの密度に達するまで進化します。 大量
H2O、CH3OH、NH3、CH4 が粒子上に形成されます。
二酸化炭素とその豊富な量が壊滅的に凍結する前に
その後も増え続けています。 逆にCO2は
ほとんどが凍結前に形成され、凍結すると減少することもあります
大量の二酸化炭素が穀物に付着します。 重要な結果が 1 つあります
この研究の特徴は、CO2 氷を効率的に形成するには次のことが必要であるということです。
非常に特殊な条件: 塵の温度が 12 K を超える
私たちのシミュレーションでは、これらは 2 より高いです。
限られた数の軌道で条件が満たされます。
私たちのコアの一部はそれらを経験したことがありません。 の遍在性を考慮すると、
CO2 氷、これは物理的な制約となるようです 星間物質の進化のモデル。
化学的な観点から、CO2 氷のさまざまな形成経路 (氷の形成を含む) を調査しました。
星間粒子上の O...CO 複合体) と結論付けました。
粒子表面の COice + Oice 反応はそのまま残ります。
原子状酸素の拡散は遅いにもかかわらず、主要な経路
そしてこの反応に対する活性化障壁。
静的シミュレーションと動的シミュレーションを比較すると、
同様の H2O および CH3OH カラムを製造できることがわかりました。
静的モデルの積分時間 10^6 年の密度
および 5 ～ 25 の間の視覚的消光 (条件の範囲)
両方のシミュレーション セットで調査されました)。 初期の場合、静的 ic
モデルではカラム密度がはるかに小さくなります。 ダイナミックな
シミュレーションにより、AV の CO のカラム密度がより高くなります
静的なものよりも約 15 未満です。
より大きな場合には、10^6 年間の静的モデルと同様の結果が得られます。
AV。 最後に、静的モデルではカラム密度が低くなります。
動的氷の低 CO2 ケースと同様に、CO2 氷のモデル。 この比較は、以下に従う必要性を改めて強調します。
雲の形成中の化学反応スムーズに起こります。 動的シミュレーションの 1 つの制限
それは、高い（AV > 25）視覚的消滅を調査していないことです。
ゾーン。 これは、私たちが想定している物理モデルの本質的な制限です。
使っている。 しかし、CO、CH3OH、水に対するNH3およびCH4はAVが大きいほど一定であった
5. 観察結果は非常に小さな統計サンプルに基づいており、私たちのシミュレーションは
代表的なものですが、正確な構成を再現することはできません
観察された各領域の軌跡 - 私たちは次のように結論付けます。
シミュレーションは観察をよく再現します。 大規模な統計
JWST によって提供されるサンプルはモデルをテストします
結果を確認し、新しい制約を提供して反復的に改善します。
シミュレーション。
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