Skip to main content
QUICK REVIEW

[論文レビュー] New predictions for radiation-driven, steady-state mass-loss and wind-momentum from hot, massive stars II. A grid of O-type stars in the Galaxy and the Magellanic Clouds

R. Björklund, J. O. Sundqvist|Lirias (KU Leuven)|Aug 13, 2020
Stellar, planetary, and galactic studies参考文献 62被引用数 7
ひとこと要約

本研究では、銀河および大・小マゼラン雲におけるO型星の全範囲にわたる自己無撞着で定常状態の放射駆動風モデルのグリッドを提示する。共動フレーム(CMF)における非局所熱力学的平衡(NLTE)放射移動を用いて、質量放出率と風運動量率を計算する。質量放出率は $ olde{M} \sim L_*^{2.2}$ および $ olde{M} \sim Z_*^{0.95}$ に比例し、一般的に星の進化モデルで用いられる値よりも2〜3倍低いことが判明。これらの低めの値は、クラッピング風補正済みの観測とよりよく一致する。

ABSTRACT

Reliable predictions of mass-loss rates are important for massive-star evolution computations. We aim to provide predictions for mass-loss rates and wind-momentum rates of O-type stars, carefully studying the behaviour of these winds as functions of stellar parameters like luminosity and metallicity. We use newly developed steady-state models of radiation-driven winds to compute the global properties of a grid of O-stars. The self-consistent models are calculated by means of an iterative solution to the equation of motion using full NLTE radiative transfer in the co-moving frame to compute the radiative acceleration. In order to study winds in different galactic environments, the grid covers main-sequence stars, giants and supergiants in the Galaxy and both Magellanic Clouds. We find a strong dependence of mass-loss on both luminosity and metallicity. Mean values across the grid are $\dot{M}\sim L_{\ast}^{2.2}$ and $\dot{M}\sim Z_{\ast}^{0.95}$, however we also find a somewhat stronger dependence on metallicity for lower luminosities. Similarly, the mass loss-luminosity relation is somewhat steeper for the SMC than for the Galaxy. In addition, the computed rates are systematically lower (by a factor 2 and more) than those commonly used in stellar-evolution calculations. Overall, our results agree well with observations in the Galaxy that account properly for wind-clumping, with empirical $\dot{M}$ vs. $Z_\ast$ scaling relations, and with observations of O-dwarfs in the SMC. Our results provide simple fit relations for mass-loss rates and wind momenta of massive O-stars stars as functions of luminosity and metallicity, valid in the range $T_{ m eff} = 28000 - 45000$\,K. Due to the systematically lower $\dot{M}$, our new models suggest that new rates might be needed in evolution simulations of massive stars.

研究の動機と目的

  • 異なる銀河的環境におけるO型星の質量放出率および風運動量率の信頼性の高い、物理的に一貫した予測を提供すること。
  • 自己無撞着な放射駆動風モデルを用いて、質量放出率が光度および金属量にどのように依存するかを調査すること。
  • 標準的な質量放出規定と観測データの間にある矛盾、特に風クラッピングの影響を受けるものに対して解決すること。
  • 低予測質量放出率が、大質量星の進化およびWolf-Rayet星の形成に与える影響を評価すること。
  • 星の進化シミュレーションに使用するため、質量放出率および風運動量率の新たなフィット関係式を、光度および金属量の関数として確立すること。

提案手法

  • 本研究では、共動フレーム(CMF)における完全なNLTE放射移動を用いて、運動方程式の反復的解法により定常状態の風モデルのグリッドを計算する。
  • 線力形式を用いて放射加速度を計算し、線分布関数の仮定を一切行わないことで、流体力学的一致性を確保する。
  • モデルは、銀河(Z ≈ Z⊙)、LMC(Z ≈ 0.5Z⊙)、SMC(Z ≈ 0.2Z⊙)の3つの金属量レジームにおける主系列星、巨星、超巨星のO型星をカバーする。
  • 風運動量率(WLR)の観測スケーリング関係および風クラッピング補正済みの実証的質量放出率との比較により、モデルの妥当性を検証する。
  • 質量放出率 $ olde{M}$ および風運動量率のグリッドから、$L_*$ および $Z_*$ に対するべき乗則依存性を用いてフィット関係式を導出する。
  • 線力に関するパrametric仮定を回避でき、クラッピング効果を補正した観測と直接比較可能となる。

実験結果

リサーチクエスチョン

  • RQ1完全なCMF NLTE放射移動を用いた放射駆動風モデルは、異なる金属量におけるO型星の質量放出率をどのように予測するか?
  • RQ2質量放出率は星の光度および金属量にどのように依存するか。また、これは実証的スケーリング関係とどのように比較されるか?
  • RQ3なぜ予測された質量放出率は、Vinkら(2000, 2001)の標準的星の進化コードで広く用いられている値よりも系統的に低くなるのか?
  • RQ4新しい予測は、銀河およびマゼラン雲におけるO星の観測、特に風クラッピング補正済みのものとどの程度一致するか?
  • RQ5低予測質量放出率は、Wolf-Rayet星の形成および大質量星の進化にどのような影響を及えるか?

主な発見

  • 質量放出率は $\dot{M} \sim L_*^{2.2}$ に比例し、標準モデルで想定されてきたよりも光度依存性が急であることが示された。
  • 金属量依存性は平均で $\dot{M} \sim Z_*^{0.95}$ であるが、低光度領域ではこの勾配が上昇し、低光度領域での感受性が高まっていることが示された。
  • SMCにおけるO矮星の風運動量率(WLR)関係には明確な勾配の変化が見られ、低金属量環境における弱い風の始まりを示唆している。
  • 予測された質量放出率は、星の進化コードで広く用いられているVink ら(2000, 2001)の規定と比較して、2倍以上も系統的に低くなっている。
  • 新しい予測は、風クラッピング補正済みの銀河からの実証的質量放出率およびマゼラン雲のMokiem ら(2007)のスケーリング関係と良好に一致している。
  • これらの結果は、現在の星の進化シミュレーションが、特に回転減速時間およびWolf-Rayet星の前身質量のモデル化に関して、更新された質量放出率を必要としている可能性を示唆している。

より良い研究を、今すぐ始めましょう

論文の読解から最終レビューまで、研究時間を劇的に削減しましょう。

クレジットカード登録不要

このレビューはAIが作成し、人間の編集者が確認しました。