[논문 리뷰] Consistent dust and gas models for protoplanetary disks: II. Chemical networks and rates

I. Kamp, W.‐F. Thi외 4명|arXiv (Cornell University)|2017. 07. 23.

Astrophysics and Star Formation Studies참고 문헌 100인용 수 23

한 줄 요약

이 논문은 원반 모델링을 위한 일관된 화학 네트워크와 반응 속도 데이터베이스를 개발하며, ProDiMo를 사용하여 네트워크 크기, 반응 속도 데이터베이스(예: UMIST, KIDA), 그리고 얼음 격자 표면 화학(순수한 표면 대비 극성 얼음)이 분자 농도와 발광선 유량에 미치는 영향을 평가한다. 주요 결과는 얼음 조성과 흡착 에너지가 눈선 위치와 N2H+ 발광선에 크게 영향을 미치며, 반응 속도 데이터베이스 선택에 따라 CO 이소토폴로그, CN, N2H+ 선 유량이 최대 25% 변화함을 보여주며, 원반 모델링에서 일관된 화학 입력이 필요함을 강조한다.

ABSTRACT

Aims. We define a small and large chemical network which can be used for the quantitative simultaneous analysis of molecular emission from the near-IR to the submm. We revise reactions of excited molecular hydrogen, which are not included in UMIST, to provide a homogeneous database for future applications. Methods. We use the thermo-chemical disk modeling code ProDiMo and a standard T Tauri disk model to evaluate the impact of various chemical networks, reaction rate databases and sets of adsorption energies on a large sample of chemical species and emerging line fluxes from the near-IR to the submm wavelength range. Results. We find large differences in the masses and radial distribution of ice reservoirs when considering freeze-out on bare or polar ice coated grains. Most strongly the ammonia ice mass and the location of the snow line (water) change. As a consequence molecules associated to the ice lines such as N2H+ change their emitting region; none of the line fluxes in the sample considered here changes by more than 25% except CO isotopologues, CN and N2H+ lines. The three-body reaction N+H2+M plays a key role in the formation of water in the outer disk. Besides that, differences between the UMIST 2006 and 2012 database change line fluxes in the sample considered here by less than a factor 2 (a subset of low excitation CO and fine structure lines stays even within 25%); exceptions are OH, CN, HCN, HCO+ and N2H+ lines. However, different networks such as OSU and KIDA 2011 lead to pronounced differences in the chemistry inside 100 au and thus affect emission lines from high excitation CO, OH and CN lines. H2 is easily excited at the disk surface and state-to-state reactions enhance the abundance of CH+ and to a lesser extent HCO+. For sub-mm lines of HCN, N2H+ and HCO+, a more complex larger network is recommended. ABBREVIATED

연구 동기 및 목표

• 탄소, 산소, 질소 화학을 인위적 소스 없이 연결하는 일관되고 물리적으로 타당한 원반 화학 네트워크를 개발하기.
• 다양한 반응 속도 데이터베이스(예: UMIST 2006 대비 2012, KIDA 2011, OSU)가 분자 농도와 발광선 유량에 미치는 영향을 평가하기.
• 먼지 입자 표면 조성(순수한 표면 대비 극성 얼음 코팅)과 흡착 에너지가 얼음 저장소 질량과 눈선 위치에 미치는 영향을 조사하기.
• 3체 반응이 물 생성에 미치는 역할과 X선 및 자외선 유도 탈착이 분자 화학에 끼치는 영향을 평가하기.
• 관측 선 데이터의 신뢰성 있는 해석을 위한 기준을 제공하기 위해 영향을 미치는 핵심 반응과 데이터 격차를 규명하기.

제안 방법

• 연구는 표준 T 타우리 원반 모델을 사용하여 정적인 화학(0.5 Myr 이상의 연령)을 시뮬레이션하기 위해 ProDiMo 열화학 원반 코드를 활용한다.
• 작은 네트워크와 큰 네트워크를 포함한 여러 화학 네트워크(예: KIDA 2011, OSU, 커스텀 네트워크)를 테스트하여 네트워크 크기 민감도를 평가한다.
• UMIST 2006, UMIST 2012, 그리고 다른 데이터베이스를 체계적으로 비교하며, 물 생성에 관여하는 핵심 반응인 N + H2 + M의 영향을 중심으로 분석한다.
• 흡착 에너지를 Aikawa, GH06, UMIST2012, 그리고 온도 의존 값의 네 가지 세트로 변화시켜 얼음 형성과 탈착에 미치는 영향을 평가한다.
• 근적외선에서 밀리미터 파장까지의 발광선 유량을 계산하고, 모델 간의 선 강도 차이를 정량화하기 위해 비교한다.
• X선 화학은 문헌에서 확보한 이온화 단면적과 재결합 속도를 사용하여 모델링하며, Ne와 Ar의 전하 교환 반응도 포함한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다양한 화학 네트워크 크기가 원반 내 주요 분자에 대한 예측 농도와 발광선 유량에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ2 반응 속도 데이터베이스의 차이(예: UMIST 2006 대비 2012)가 CO 이소토폴로그, CN, N2H+의 예측 선 유량에 얼마나 큰 영향을 미치는가?
• RQ3 먼지 입자 표면 조성(순수한 표면 대비 극성 얼음 코팅)이 얼음 저장소 질량과 반경 분포, 눈선 위치에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 특히 N + H2 + M의 3체 반응이 외곽 원반에서 물 생성에 미치는 영향은 무엇인가?
• RQ5 흡착 에너지의 차이가 CO, HCN, N2H+와 같은 분자의 발광선 유량에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 암모니아 얼음 질량과 물 눈선 위치는 입자 표면 조성에 크게 영향을 받으며, 극성 얼음 코팅된 표면은 순수 표면과 비교해 상당히 다른 얼음 저장소를 형성한다.
• 다른 흡착 에너지 세트를 사용할 경우 CO 이소토폴로그, CN, N2H+의 선 유량이 25% 이상 변화함을 확인하여 표면 화학에 매우 민감함을 시사한다.
• 3체 반응 N + H2 + M은 외곽 원반에서 물 생성에 결정적인 역할을 하며, 그 속도는 얼음 및 기체상 화학에 큰 영향을 미친다.
• UMIST 2006과 2012 데이터베이스 간의 차이는 대부분의 종류에 대해 2배 이내로 영향을 미치지만, OH, CN, HCN, HCO+, N2H+ 선은 예외적으로 영향을 받는다.
• KIDA 2011 및 OSU와 같은 더 큰 네트워크에서는 100 au 이내에서 화학에 뚜렷한 차이를 보이며, 고진동 에너지 CO, OH, CN 선에 영향을 준다.
• 상태 간 반응은 원반 표면에서 CH+와 HCO+의 농도를 증가시키며, HCN, N2H+, HCO+의 밀리미터 파장 선 모델링을 정확히 하기 위해 더 복잡한 네트워크가 권장된다.