Modeling the thermal structure of a protoplanetary disk using multiband flux-limited diffusion approximation

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Ашық рұқсат Ашық рұқсат
Рұқсат жабық Рұқсат берілді
Рұқсат жабық Тек жазылушылар үшін

Аннотация

This work continues the analysis of the model for calculating the thermal structure of an axisymmetric protoplanetary disk, initiated in the paper by Pavlyuchenkov (2024). The model is based on the well-known Flux-Limited Diffusion (FLD) approximation with separate calculation of heating by direct stellar radiation (hereinafter referred to as the FLDs method). In addition to the previously described FLDs model with wavelength-averaged opacities, we present a multiband model mFLDs, where the spectrum of thermal radiation is divided into several frequency bands. The model is based on an implicit finite-difference scheme for the equations of thermal radiation diffusion, which reduces to a system of linear algebraic equations written in hypermatrix form. A modified Gauss method for inverting the sparse hypermatrix of the original system of linear equations is proposed. The simulation results described in the article show that the midplane radial temperature profile obtained with the mFLDs method has a variable slope in accordance with the reference Monte Carlo radiative transfer simulations. The mFLDs model also qualitatively reproduces the non-isothermality of the temperature distribution along the angular coordinate near the midplane, which is not provided by the FLDs method. However, quantitative differences remain between the reference temperature values and the results of mFLDs. These differences are likely due to the diffusive nature of the FLD approximation. It is also shown that the characteristic times for the disk to reach thermal equilibrium within the mFLDs model can be significantly shorter than in FLDs. This property should be taken into account when modeling non-stationary processes in protoplanetary disks within FLD-based models.

Негізгі сөздер

Авторлар туралы

Ya. Pavlyuchenkov

Institute of Astronomy of the Russian Academy of Sciences

Email: pavyar@inasan.ru
Moscow, Russia

V. Akimkin

Institute of Astronomy of the Russian Academy of Sciences

Moscow, Russia

Әдебиет тізімі

  1. Y.N. Pavlyuchenkov, Astron. Rep. 68(11), 1045 (2024).
  2. P.J. Armitage, arXiv:1509.06382 [astro-ph.SR] (2015).
  3. G. Lesur, M. Flock, B. Ercolano, M. Lin, et al., in Protostars and Planets VII, Proc. of a Conference held 10–15 April 2023 at Kyoto, Japan; edited by S. Inutsuka, Y. Aikawa, T. Muto, K. Tomida, and M. Tamura (2023) (San Francisco, 2023), ASP Conf. Ser. 534, p. 465.
  4. R. Teyssier and B. Commerçon, Frontiers in Astron. and Space Sci. 6, id. 51 (2019), arXiv:1907.08542 [astro-ph.IM].
  5. R. Wünsch, Frontiers in Astron. and Space Sci. 11, id. 1346812 (2024), arXiv:2403.05410 [astro-ph.IM].
  6. C.D. Levermore and G.C. Pomraning, 248, 321 (1981).
  7. Y.N. Pavlyuchenkov, D.S. Wiebe, V.V. Akimkin, M.S. Khramtsova, and T. Henning, Monthly Not. Roy. Astron. Soc. 421(3), 2430 (2012), arXiv:1201.0642 [astro-ph.GA].
  8. C.P. Dullemond, G. J. van Zadelhoff, A. Natta, Astron. Astrophys. 389, 464 (2002); arXiv: astro-ph/0204281.
  9. B. van der Holst, G. Tóth, I.V. Sokolov, K.G. Powell, et al., Supp. 194(2), id. 23 (2011), arXiv:1101.3758 [astro-ph.SR].
  10. N. Vaytet, E. Audit, G. Chabrier, B. Commercon, and J. Masson, Astron. and Astrophys. 543, id. A60 (2012), arXiv:1205.5143 [astro-ph.SR].
  11. D. Mihalas, Stellar atmospheres (San Francisco: W.H. Freeman, 1978).
  12. C.P. Dullemond, A. Juhasz, A. Pohl, F. Sereshti, R. Shetty, T. Peters, B. Commercon, and M. Flock, RADMC-3D: A multi-purpose radiative transfer tool, Astrophysics Source Code Library, record ascl:1202.015 (2012).

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML

© Russian Academy of Sciences, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».