评估早期沸腾背景下的核心驱动质量损失：次海王星族群的最小长期质量损失
人工智能
2024-10-14 v1
摘要
我们开发了一个基于 Python 的先进次海王星演化模型，融合了≤1 Myr 时的形成后沸腾过程以及来自内部冷却的长期核心驱动质量损失（~Gyrs）。我们探讨了初始 H/He 熵、核心灯度、能量输运、辐射大气结构以及向 XUV 驱动质量损失阶段过渡的作用，尤其关注行星质量损失和热演化的相关时间尺度。我们特别关注 H/He 大气层的再平衡过程，包括驱动水动流失的能量来源以及能量输运时间尺度，发现沸腾和核心驱动逃逸主要由恒星的可见光辐射驱动。我们进一步发现，沸腾和核心驱动逃逸与热演化相互独立。我们表明，尽管沸腾过程能完全剥离高度曝露（F ≥ 100 F⊕）且核心质量较低（Mc ≤ 4M⊕）的行星的气体大气，但其本身无法形成观测到的行星半径间隙。我们的数值结果与先前针对小行星演化轨迹和小行星总体的人工分析性核心驱动质量损失模型进行了直接比较。我们检视了先前研究中导致与本研究结果显著差异的若干假设。
引用
@article{arxiv.2410.08576,
title = {A Theoretical Framework for AI-driven data quality monitoring in high-volume data environments},
author = {Nikhil Bangad and Vivekananda Jayaram and Manjunatha Sughaturu Krishnappa and Amey Ram Banarse and Darshan Mohan Bidkar and Akshay Nagpal and Vidyasagar Parlapalli},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.08576},
year = {2024}
}