Sensibilité de la chimie interstellaire à certains paramètres physiques

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Sensibilité de la chimie interstellaire à certains paramètres physiques

RAPPORT DE STAGEPrésenté à L’UNIVERSITÉ BORDEAUX 1par Yusuf KARAKAYA en 3 e année de LicenceSensibilité de la chimie interstellaire àcertains paramètres physiquesL134N(=L183)Sous la direction de : : Ugo HINCELIN: Valentine WAKELAMPériode : 16 MAI au 9 JUILLET 2011Lieu : LABORATOIRE D’ASTROPHYSIQUE DE BORDEAUXLe 11 JUILLET devant l’équipe pédagogique formée de : : Rodolphe BOISGARD: Jean-Christophe DELAGNES: Lucie NGUYEN: Régis WUNENBURGER: Frederic PERROT


Bhaishajyasena, the bodhisattva, the great being Vajrasena, and so forth; and together with 12,000 sons ofgods, including the divine son Arjuna, the divine son Bhadra, the divine son Subhadra, the divine sonDharmaruci, the divine son Chandanagarbha, the divine son Chandanavasin, the divine son Chandana,and so forth; and together with 8,000 daughters of gods, including the divine daughter Mrdamgini, thedivine daughter Prasadavati, the divine daughter Mahatmasamprayukta, the divine daughter Glorious Eye,the divine daughter Prajapativasini, the divine daughter Balini, the divine daughter Glorious Wealth, thedivine daughter Subahuyukta, and so forth; and together with 8,000 naga kings, including the naga kingApalala, the naga king Elapatra, the naga king Timimgila, the naga king Kumbhasara, the naga kingKumbhashirsha, the naga king Causing Virtue, the naga king Sunanda, the naga king Sushakha, the nagaking Gavashirsha, and so forth.All of them proceeded to the place where Rajagriha was, where Vulture’s Peak was, and where theBlessed One was. Having reached there, they prostrated with their heads at the feet of the Blessed One,circumambulated the Blessed One three times, and then they all sat down in front of the Blessed One. TheBlessed One assented to their presence by remaining silent. Then the bodhisattva, the great beingSarvashura arose. Placing his upper robe over one shoulder, setting his right knee on the ground, andplacing his palms together in the direction of the Blessed One, he bowed respectfully and addressed theBlessed One as follows: “Blessed One, a million gods, a million children of gods, many millions ofbodhisattvas have gathered. Blessed One, many millions of shravakas have gathered, and naga kings toohave gathered, and are seated for the purpose of listening to the Dharma. That being so, may theTathagata, the Arhat, the fully enlightened Buddha please explain that sort of introductory teaching bywhich, as soon as they hear it, old sentient beings immediately purify all their karmic obstacles and bywhich young sentient beings make great effort at virtuous Dharma and thereby attain superiority, and theirvirtuous actions do not degenerate, do not at all degenerate, and will not degenerate.”He said this, and the Blessed One spoke thus to the bodhisattva, the great being, Sarvashura: “Sarvashura,that you thought to ask the Tathagata about this topic is good, very good. Therefore, Sarvashura, listenattentively and keep in mind, and I will tell you.”Having said to the Blessed One, “It will be as you say,” the bodhisattva, the great being Sarvashuralistened in front of the Blessed One.The Blessed One spoke thus to him: “Sarvashura, there is a dharma-paryaya called Sanghata that isactive on this planet earth. If anybody hears this Sanghata dharma-paryaya, their five uninterruptedkarmas will be purified, and they will never turn away from the unsurpassed, perfectly completedenlightenment. Sarvashura, if you think about this and wonder why it is so, and you think that that thosewho hear this Sanghata-sutra will produce as much a mass of merit as is accumulated by one tathagata,you should not see it like that.”Sarvashura says: “Well, then, how should it be seen?”The Blessed One speaks: “Sarvashura, they will produce as much a mass of merit as is accumulated bythe number of bodhisattvas, great beings, equal to the mass of merit accumulated by as many tathagatas,arhats, fully enlightened buddhas as the number of grains of sands in the Ganges River. Sarvashura, thosewho hear this Sanghata dharma-paryaya will never turn back. They will see the Tathagata. They willnever be separated from seeing the Tathagata. They will be completely enlightened in the unsurpassed,perfectly completed awakening. The virtuous dharmas that all of them will achieve will not be overcomeby the evil Maras. Sarvashura, all those who hear this Sanghata dharma-paryaya will understand birthand cessation.”Then, at that moment, all those bodhisattvas arose, placed their upper robe over one shoulder, set the rightknee on the ground, and asked of the Blessed One: “Blessed One, how much is the mass of merit of onetathagata?”The Blessed One spoke as follows: “Sons of the lineage, listen to the measure of the mass of merit of onebuddha. It is as follows: To make an analogy, as many drops of water as there are in the great ocean, andparticles of dust on the planet, and grains of sand in the Ganges River, that is equal to the mass of merit ofa bodhisattva abiding on the tenth level. The mass of merit of a buddha is much greater than that. As for2


RésuméDurant mon stage j’ai étudié les nuages moléculaires. Ceux sont ces mêmesnuages qui en s’effondrant créent des étoiles et des planètes. Valentine Wakelam etUgo Hincelin du Laboratoire d’Astrophysique de Bordeaux s’intéressent à l’évolutionde la matière interstellaire et étudient les interactions entre les moléculesgrâce à un modèle numérique de chimie gaz-grain nommé Nautilus.Nautilus calcule l’évolution des abondances chimiques en fonction du tempsà partir de leur valeur initiale. Ces abondances sont déterminées en utilisantun réseau de réactions chimiques dont les vitesses de réaction dépendent desconditions physiques du milieu. Sous sa forme simplifiée, le code que j’ai utilisétravaille en un point de l’espace dans le nuage, par conséquent la structure dunuage n’est pas prise en compte. Les grandeurs physiques telles que la densité dugaz, de poussière, la température etc, sont donc fixées.Au cours de mon stage, j’ai étudié l’influence de deux paramètres du modèledécrivant les interactions entre les grains et les molécules du gaz :- La probabilité d’adsorption : la probabilité que des molécules soient adsorbéessur la surface des grains de poussière.- L’énergie de désorption : l’énergie nécessaire à la molécule pour pouvoir êtredésorbée de la surface des grains de poussière.1 IntroductionUn nuage diffu, composé de gaz et de poussières interstellaires, a une densité faible etune température élevée (10 à 100 particules.cm −3 et ≃ 100K). Celui-ci, en se refroidissantjusqu’à ≃ 10K, devient plus dense (≃ 10 4 particules.cm −3 ) sous l’effet de l’attractiongravitationnelle, et des molécules peuvent alors se former en plus grande variété et enquantité sans être détruite par les UV : c’est le nuage moléculaire (FIGURE 1).À notre connaissance, la création des étoiles se produit exclusivement par l’effondrementgravitationnel des nuages moléculaires, et une partie de la matière contenue dans ces nuagessert à la formation des planètes, comètes, astéroïdes etc. Notre Système Solaire s’est forméil y a environ 4.5 milliards d’années à partir d’un nuage moléculaire. Cette matière s’esteffondrée sur elle-même pour former une étoile, notre Soleil, et les planètes, entrainant avecelle la poussière et les molécules formées dans le milieu interstellaire. Par conséquent ilest naturel d’envisager que la nature et les proportions des espèces chimiques et des grainsde poussière présents dans un nuage moléculaire avant son effondrement déterminent lanature des planètes qui s’y forment. Le lien entre les espèces chimique présentes dans lesnuages moléculaires et les conditions nécessaires à l’apparition de la vie sur une planètepeut alors se poser.3/24


Nuage moléculaireD(gaz)≈10⁴ D(grain)≈10−8particules.cm−³T≈10KNuage diffusD(gaz) [10; 100]particules.cm−³T≈100KDisque d'accrétionPerte de masse stellaireSystème stellaireFIGURE 1 – Cycle de la matière interstellaireLes grains de poussière sont des catalyseurs de réactions chimiques dans le milieuinterstellaire. Nous allons donc particulièrement nous intéresser aux phénomènes physiquesmis en jeu à l’interface gaz-grain, qui sont déterminants pour la formation des moléculescomplexes.Mon stage s’est déroulé en quatre étapes. Je me suis familiarisé, dans un premier temps,avec le modèle Nautilus écrit en fortran 90, ainsi que IDL : un langage de programmationpour le traitement de données en masse. J’ai ensuite étudié la sensibilité du modèle à laprobabilité d’adsorption puis à l’énergie de désorption. Pour étudier ce paramètre j’ai créeune procédure de type Monte-Carlo en fortran 90 pour le faire varier de façon aléatoire.Enfin j’ai comparé mes résultats de simulation aux abondances observées dans deux nuagesmoléculaires : TMC-1(CP) (Taurus Molecular Cloud ) et L134N.2 Le rôle des grains interstellaireLes grains interstellaires n’ont jamais étaient observés individuellement mais on penseque comme les poussières interplanétaires (FIGURE 2), ils sont composés de carbone etde silicate recouvert de glace. La forme très irrégulière peut être typique dans le milieuinterstellaire froid comme dans un nuage moléculaire.Les conditions physiques de pression et de température qui règnent dans le milieuinterstellaire ne permettent pas la formation de molécules complexes simplement parcollision dans la phase gazeuse. L’agitation thermique permet aux atomes et moléculesd’entrer en collision avec des grains interstellaires. Par divers phénomènes physiques, lesatomes ou molécules du gaz interstellaire peuvent se "coller" ( adsorption ) ou se "décoller"( désorption ) aux grains qu’ils rencontrent. Ces espèces une fois collées sur la surface dugrain sont animées d’une certaine agitation thermique. Possédant une grande mobilité cesmolécules parcourent la surface du grain. Les chances de rencontre puis de réaction avecd’autres espèces sont ainsi considérablement augmentées. Toute espèce produite sur lasurface du grain peut éventuellement être réinjectée dans le gaz par désorption.4/24


FIGURE 2 – Grain de poussière interplanétaire récupéré par la mission Stardust.L’abondance d’une espèce chimique au cours du temps varie à cause de nombreuxparamètres physiques influençant les échanges entre les surfaces des grains et le gaz :- La température : avec l’agitation thermique des atomes-molécules permettant la collisionavec les grains, et la mobilité à sa surface.- La probabilité d’adsorption d’une espèce chimique lorsque celle-ci rencontre un grain.- Le flux de rayonnement cosmique qui en ionisant les grains les rendent électro-négatifs,créant des forces attractives ou répulsives vis a vis des autres grains ou espèces chimiques.- La taille des grains ( en moyenne de rayon 10 −7 m ).3 La probabilité d’adsorption.3.1 Description : phénomène de type physisorptionEtat liéDistancemolecule grainFIGURE 3 – Courbe représentative de l’interaction de Van Der Waals entre un grain et unemolécule5/24


3.2 Influence de la variation de la probabilité d’adsorption sur les abondancesLa physisorption met en jeux des liaisons faibles du type forces de Van Der Waals(FIGURE 3). Une attraction électrostatique s’établit entre un grain et un atome ou unemolécule.Si l’on considère qu’une collision entre un grain et une espèce peut résulter en l’adsorptionpar physisorption de l’espèce sur le grain, le taux d’adsorption a pour expression :K adsorption = πr 2 grain < V molécule/grain > n(i)n d P c (1)- K adsorption en [cm −3 .s −1 ] :Taux d’adsorption d’une espèce i sur un grain de poussière.- πr 2 grain en [cm 2 ] : La section efficace du grain.- < V molécule/grain > en [cm.s −1 ] : La vitesse thermique.- n i en [cm −3 ] : Abondance de l’espèce i.- n d en [cm −3 ] : Concentration des grains.- P c : La probabilité 1 d’adsorption de la molécule sur le grain est égale à 1 dans le programmede base, puisqu’on considère que chaque rencontre se solde par une adsorption.Il se peut que pour diverses raisons la molécule ne se colle pas à chaque rencontre,par exemple une vitesse trop grande entre la molécule et le grain qui ferait "rebondir" lamolécule, d’où l’idée d’introduire une probabilité d’adsorption qui serait ≤ 1. J’ai étudiél’influence de ce paramètre en lui donnant quatre valeurs : P c = 1, P c = 0.5, P c = 0.25,P c = 0.125.3.2 Influence de la variation de la probabilité d’adsorption sur lesabondancesComme une grande partie de l’hydrogène se trouve sous forme de H 2 , les abondancessont calculées sous la forme d’un rapport : [X] abondance = [X]concentrationn Havec n H =n (H) + 2n (H2 ) ≃ 2n (H2 ). Ainsi les abondances représentées en ordonnée et mentionnéespar la suite seront relatives à la quantité totale d’hydrogène.Pc=1Pc=0,5Pc=0,25Pc=0,125Pc=1Pc=0,5Pc=0,25Pc=0,125graingazgraingazFIGURE 4 – Courbe représentative de l’influence de la variation de la probabilité d’adsorptionsur l’abondance des molécules : CO et CH 4 .1. Ce n’est pas une probabilité à proprement parler mais un coefficient pris entre 0 et 1.6/24


3.3 Influence de la variation de la probabilité d’adsorption sur l’accord entre lesabondances des molécules simulées et observéesLes courbes des abondances, obtenues en prenant des valeurs différentes de la probabilitéd’adsorption, ont la même allure générale pour toutes les espèces chimiques, que ce soiten phase gaz ou sur le grain (FIGURE 4) : elles sont croissantes jusqu’à environ 10 6 ans à10 7 puis deviennent décroissantes.Pour des molécules adsorbées sur le grain, tels que CO et CH 4 (FIGURE 4), lorsquela probabilité d’adsorption est diminuée, l’abondance en phase solide est plus faible, etce jusqu’à environ 10 6 ans. Dans le cas de CO, au dede 10 6 ans, l’abondance est plusélevée pour une probabilité plus faible. Ceci s’explique par le fait qu’une fois adsorbéesle CO, réagit avec d’autres espèces chimiques. Voici quelques exemples de réactions ledétruisant :NH + + CO ⇒ HCO + + NCO + OH ⇒ CO 2 + HCO + HNO ⇒ NH + CO2En diminuant la probabilité, par exemple de P c = 1 à P c = 0, 5, il y a moins d’espèceschimiques adsorbées sur les grains d’où une abondance plus faible sur le grain, d’autrepart comme il y a eu moins d’adsorption par les grains, l’abondance en phase gazeuse pourune espèce donnée se voit augmentée.Après 10 7 ans, quelque soit la valeur de la probabilité de collage, les abondances d’uneespèce donnée ont en général tendance à s’égaler. Les espèces concernées ont atteint unéquilibre chimique finalement indépendant de la probabilité de collage. Cet équilibre estcependant atteint à des âges différents.En annexe 7.2 sont représentées les similitudes des abondances entre deux simulation avecdifférents probabilités d’adsorptions.3.3 Influence de la variation de la probabilité d’adsorption sur l’accordentre les abondances des molécules simulées et observéesAfin de quantifier l’accord au cours du temps entre les résultats de la simulation avec uneprobabilité d’adsorption donnée et les abondances observées dans les nuages moléculaires,on introduit l’expression :D(t) = 1 N- D(t) : Évolution de l’accord au cours du temps.- N : Le nombre d’espèces chimiques observées dans le nuage.- X simi (t) : abondance simulée de l’espèce i au cours du temps.- X obsi : abondance observée de l’espèce i.∑i| logXisim (t) − logXi obs | (2)Plus l’accord D(t) est proche de zéro, plus les abondances simulées sont proche decelles observées.7/24


3.4 Conclusion sur la probabilité d’adsorptionPc=1Pc=0.5Pc=0.25Pc=0.125Pc=1Pc=0.5Pc=0.25Pc=0.125T1=6x10^5 T2=1x10^6 T3=2x10^6 T3=3x10^6time (yr)T1=6x10^4 T2=3x10^5 T3=7x10^5 T4=1,25x10^6time (yr)FIGURE 5 – Courbe représentative de l’influence de la variation de la probabilité d’adsorptionsur l’accord avec les deux nuages : TMC-1(CP) et L134NLes courbes de l’accord obtenues en prenant différents valeurs de probabilités d’adsorptionont la même allure générale (FIGURE 5) : elles sont décroissantes jusqu’à entre 6x10 4à 3x10 6 ans puis deviennent croissantes.Lorsque la probabilité d’adsorption diminue, on observe un décalage temporelle dumeilleur accord vers des temps élever. Le rapport moyen avec les abondances dans TMC-1CP reste constant (D ≃ 0.55) pour toutes les valeurs de P c, mais concernant le nuageL134N, le meilleur accord est obtenu pour une probabilité P c = 0.25.Le décalage vers des temps plus grand en diminuant le taux d’adsorption semblecohérent puisqu’en diminuant ce taux nous ralentissons l’adsorption, donc les réactionssur les grains sont moins nombreuses et mettent plus de temps à former les moléculesobservées (voir annexe 7.1). Par ailleurs, nous pouvons noter que lorsqu’on divise laprobabilité d’adsorption par 2 on multiplie le temps du meilleur accord par environ 2également, traduisant un comportement linéaire des résultats par rapport à ce paramètre.3.4 Conclusion sur la probabilité d’adsorptionPour des nuages de densité semblable à TMC-1(CP), qui a une densité de 2x10 4particules.cm −3 , la probabilité d’absorption influe peu sur la valeur du meilleur accord(D = 0, 55). Mais on peut remarquer qu’il y a un décalage vers des temps plus élevés endiminuant la valeur de la probabilité d’adsorption.Pour des nuages de densité semblable à L134N, qui a une densité de 2x10 5 particules.cm −3 ,on observe toujours le même décalage temporel, mais aussi une amélioration de l’accord.De D = 0, 6 on passe à D = 0, 475 lorsque la probabilité d’adsorption passe de 1 de à0, 25. Par conséquent pour tout nuage avec une densité = 2x10 4 particules.cm −3 il sembleque la probabilité d’adsorption donnera un age plus grand au nuage tout en gardant lemême coefficient du rapport R. Alors que pour des nuages d’une densité supérieure, ceparamètre est à manipuler avec précaution puisqu’il influencera également la valeur del’accord.8/24


Nombre de cas4 Énergie de désorption4.1 Description : phénomène de désorptionUne molécule "collée" sur le grain peut, grâce à sa propre agitation thermique et auxparticules cosmiques, vaincre les forces de Van Der Waals qui la retenaient : c’est lephénomène de désorption. Le taux de désorption thermique est proportionnel à :K désorption ∝ e − E DT (3)Avec :E D = Énergie désorptionk Bk B ≈ 1, 3806 × 10 23 J.K −1Ce taux de désorption thermique est différent pour chaque espèce chimique du fait quel’énergie de désorption est une propriété intrinsèque à chaque espèce. Concrètement, plusE D est grand, plus longtemps une espèce "reste" sur le grain. Ainsi cela augmente seschances de rencontrer une autre espèce et d’aboutir à une réaction chimique. Alors quelorsque E D est plus faible, la molécule peut plus facilement être désorbée, de ce fait elle aà moins de chance de réagir avec une autre molécule.4.2 Monte-Carlo : Contrainte et réalisationPour déterminer l’importance, de l’énergie de désorption sur la chimie, j’ai réaliséune procédure Monte-Carlo qui permet de générer une valeur aléatoire de l’énergie dedésorption dans un intervalle, pour chaque espèce.Répartition des valeurs aléatoiresFonction porteEnergie de désorption de H : ED(K)450 à 10% près450Numero de la valeur aléatoire : KEcart en %FIGURE 6 – Courbe et histogramme représentatif de la répartition des 10000 valeurs prisespar l’énergie de désorption avec une liberté à ±10% de sa valeur initialeIl faut environ 20 secondes de calcul à Nautilus, c’est la raison pour laquelle j’ai réaliséune procédure utilisant l’horloge de l’ordinateur afin de pouvoir générer des séries de9/24


4.3 Influence de la variation de l’énergie de désorptionvaleurs aléatoires. Ainsi le programme (annexe 7.3) est capable de générer des séries devaleurs aléatoires dans un intervalle donné, et ceci chaque seconde. Le modèle chimiquepourra donc être lancé plusieurs milliers de fois à la suite avec des paramètres qui possèdentun caractère aléatoire.Pour s’assurer que les valeurs prises dans l’intervalle choisi sont bien aléatoires, ilfaut représenter la valeur de l’énergie de désorption en fonction du numéro de tiragealéatoire. La FIGURE 6 (gauche) représente une répartition aléatoire et uniforme tandis quel’histogramme (FIGURE 6 droite ) montre des valeurs en % d’écart à la valeur standard. Cedernier est représenté par une fonction porte, confirmant ainsi la validité de nos tirages.4.3 Influence de la variation de l’énergie de désorptionLa procédure Monte-Carlo (voir Annexe 7.3) a permis de générer 10000 valeurs del’énergie de désorption pour chaque espèce. On a choisi de donner la liberté à chaqueénergie de désorption de prendre une valeur à ±10% près de sa valeur initiale.Le modèle chimique est lancé 1000 fois et chaque courbe de la FIGURE 7 montre lerésultat d’une simulation.(gaz)(grain)ED Monte-CarloED fixeED Monte-CarloED fixe(grain)(grain)ED Monte-CarloED fixeED Monte-CarloED fixeFIGURE 7 – Résultats des 1000 modèles pour 4 molécules : CO (gaz), CO C2S et O2 surles grainsPour certaines abondances comme celle de O 2 sur les grains, on observe une très fortedépendance des résultats aux variations de l’énergie de désorption. Pourtant d’autresmolécules, comme CO semblent moins affectées par ce paramètre. Nous pouvons l’expliquerpar le fait que CO est l’une des molécules les plus abondantes. Même si en modulant10/24


4.4 Influence de la variation de l’énergie de désorption sur l’accord entre les abondancesdes molécules simulées et observéesE D , on permet à certaines voies réactionnelles de former plus ou moins rapidement le CO,celui-ci est tellement concentré que sur sa concentration finale ne fluctue que modérément.D’un point de vue général (annexe 7.5), nous pouvons dire que la plupart des moléculesprésentent une forte dépendance des résultats aux variations de l’énergie de désorption :une diminution ou augmentation de l’abondance des espèces de l’ordre de 10 voir 100pour certains par rapport à leurs valeurs standard et ceci entre 10 5 à 10 7 ans.4.4 Influence de la variation de l’énergie de désorption sur l’accordentre les abondances des molécules simulées et observéesAfin de quantifier l’accord au cours du temps entre les résultats de la simulation avec desénergies de désorption aléatoire et les abondances observées dans les nuages moléculaires,on reprend l’expression (2).D3=0,9D1=0,975D4=0,425ED Monte-CarloED fixeD2=0,475ED Monte-CarloED fixeT=1.5x10^6T=6x10^5FIGURE 8 – Courbe représentative de l’influence de la variation de l’énergie de désorptionsur l’accord avec les deux nuages : TMC-1(CP) et L134NPour TMC-1CP, la variation des énergies de désorption introduit une dispersion importante(FIGURE 8) des courbes de l’accord calculées à (1 à 2)x10 6 ans. L’accord D estcompris entre D = 0, 9 et D = 0, 425.Pour L134N, aux différentes valeurs pris par l’énergie de désorption on observe unmaximum de la dispersion sur le rapport de similitude avec les observations (annexe 7.4)5x10 5 ans. L’entendu temporelle du meilleur accord est aussi plus importante, de 3x10 5 ansà 10 6 ans.4.5 Conclusion sur l’énergie de désorptionOn s’aperçoit que l’accord avec les observations peut fortement varier avec seulementune variation de 10% de l’énergie de désorption. Certaines molécules sont extrêmementsensibles à ce paramètre. O 2 sur les grains par exemple peut voir sa concentration multipliéeou divisée par un facteur 100 à 1000 entre 10 3 et 10 5 ans.Par rapport à l’énergie de désorption standard on observe un décalage vers des tempsplus grands du meilleurs accord. L’influence de la variation de l’énergie de désorption11/24


semble être importante, au niveau de l’âge du meilleur accord atteignant une amplitude del’accord de △D = 0, 5 pour TMC-1CP et △D = 0, 475 pour L134N.Pour des nuages de densité semblable à TMC-1CP, qui a une densité de 2x10 4 particules.cm −3 ,l’énergie d’absorption influe moins que sur l’accord de L134N. En effet TMC-1CP voitson âge passer de 6.10 5 ans à 1.25x10 6 ans alors que L134N voit son âge passer de 10 5 ans à6.10 5 ans. L’âge de TMC-1CP a été multiplié par environ 2, alors que celui de L134N a étémultiplié par 6. Par conséquent pour tout nuage avec une densité de 2x10 5 particules.cm −3comme L134N, une meilleure connaissance de l’énergie de désorption est nécessaire pourapporter de meilleures contraintes sur son age.5 ConclusionMon étude a démontré l’importance de deux paramètres utilisés dans les modèleschimiques des nuages moléculaires : la probabilité d’adsorption et l’énergie de désorption.Nous avons trouvé que d’une manière générale le modèle est relativement peu sensible à lavaleur de la probabilité d’adsorption. Cela est plutôt rassurant, étant donné les incertitudesexistent sur la valeur à opter pour ce paramètre.Une incertitude de ±10% sur l’énergie de désorption de chacune des espèces a enrevanche un impact conséquent sur les abondances calculées par le modèle. Pour certainesespèces 10% d’incertitude peut être sur-estimée, mais pour beaucoup elle est plus importante.Perspective : Comme les procédures sont prêtes nous pouvons facilement appliquer laméthode de Monte-Carlo sur les autres grandeurs physiques du modèle qui semblentimportantes : Énergie nécessaire aux molécules ou atomes pour passer d’un site à une autre,la densité du milieu, les abondances initiales du gaz, le taux de rayonnement cosmique, lesparamètres des grains (rayon, densité et rapport densité sur gaz) etc.On pourrait utiliser le meilleur accord afin d’identifier les énergies de désorption desespèces moins bien connues.Il serait également judicieux d’utiliser la méthode de Box-Muller qui permettrait dereproduire une répartition selon une loi normale qui décrirait mieux le caractère statistiquedes grandeurs physiques mises en jeu.12/24


6 BIBLIOGRAPHIERéférences[1] U. Hincelin, V. Wakelam, F. Hersant, S. Guilloteau, J.C. Loison,P. Honvault, and J. Troe Oxygen depletion in dense molecularclouds : a clue to a low O2 abundances ? Astronomy and Astrophysics,March 2011[2] R.T. Garrod, V. Wakelam, and E. Herbst Non-thermal desorptionfrom interstellar dust grains via exothermic surface reactions. Astronomyand Astrophysics, March 2007[3] V. Wakelam Etude de la chimie du soufre dans les régions deformation stellaire de faible masse. Thèse, septembre 2004[4] J. Lequeux, A. Acker, C. Bertout, J.P. Lasota, N. Prantzos, andJ.P. Zahn Etoiles et matière interstellaire. Ellipses, 200913/24


7 ANNEXES7.1 Les abondances de divers espèces lors de variation de la probabilitéd’adsorption14/24


7.1 Les abondances de divers espèces lors de variation de la probabilité d’adsorption15/24


7.1 Les abondances de divers espèces lors de variation de la probabilité d’adsorptionFIGURE 9 – Les concentrations de divers espèces pour la variation de la probabilitéd’adsorption. Trait plein : abondances sur grains. Trait pointillé : abondances en phase gaz.Noir : Pc=1. Rouge : Pc=0,5. Vert : Pc=0,25. Bleu : Pc=0,12516/24


7.2 Similitudes des abondances entre deux simulations avec différents probabilitésd’adsorptions7.2 Similitudes des abondances entre deux simulations avec différentsprobabilités d’adsorptionsNous avons utilisé la formule ci-dessous qui permet de quantifier au mieux les changementsentre les résultats de la simulation pour différentes probabilités d’adsorption sur lesabondances :Diff(t) = 1 N∑i| logX P ci (t) − logX P c/2i |Plus la valeur de Diff(t) est proche de zéro pour une probabilité d’adsorption donnéeplus l’impact sur les abondances est négligeable.Pc=1Pc=0,5Pc=0,25Pc=1Pc=0,5Pc=0,25DiffDiffdensité 2x10^4densité 2x10^5densité 2x10^4densité 2x10^5FIGURE 10 – Courbes calculées à partir desespèces avec une abondances > 10 −12 .FIGURE 11 – Courbes calculées à partir desabondances de toutes les espèces.– Les espèces observables sont moins dépendantes de la probabilité d’adsorption.– La similitude est meilleur à plus basse densité.17/24


7.3 La procédure Monte-Carlo7.3 La procédure Monte-CarloFIGURE 12 – Programme écrit en Fortran 90 permettant de générer des valeurs aléatoires.18/24


7.4 Valeurs des abondances observées pour les espèces des deux nuages : L134N etTMC-1CP7.4 Valeurs des abondances observées pour les espèces des deux nuages: L134N et TMC-1CPAvec : a(b) ≡ ax10 bFIGURE 13 – Valeurs des abondances moléculaires observées dans deux nuages : L134Net TMC-1CP.19/24


7.5 Abondances simulées de divers espèces avec les énergies de désorption déterminéespar la méthode Monte-Carlo7.5 Abondances simulées de divers espèces avec les énergies de désorptiondéterminées par la méthode Monte-Carlo20/24


7.5 Abondances simulées de divers espèces avec les énergies de désorption déterminéespar la méthode Monte-Carlo22/24


7.5 Abondances simulées de divers espèces avec les énergies de désorption déterminéespar la méthode Monte-Carlo23/24


7.5 Abondances simulées de divers espèces avec les énergies de désorption déterminéespar la méthode Monte-CarloFIGURE 14 – Les contraintes observationnelles concernent les espèces en phase gazeuse. X : espèce en phase gazeuse. JX : espèce adsorbée. Trait rouge : abondances pour lesénergies de désorption originales. Trait noir : abondances pour les énergies de désorptiondéterminées par la méthode Monte-Carlo24/24


7.6 Liste des énergies de désorption standard7.6 Liste des énergies de désorption standardFIGURE 15 – Liste des énergies de désorption standard pour chaque espèce chimique25/24

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