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Atmospheric retention distances
finding planetary systems suitable to host rocky planets with atmospheres
Gwenaël Van Looveren
Art der Arbeit
Dissertation
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Geowissenschaften, Geographie und Astronomie
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Doktoratsstudium Naturwissenschaften: Astronomie
DOI
10.25365/thesis.79325
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-17294.06293.151774-7
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Bis heute ist die Erde mit ihrer Fähigkeit, Leben zu ermöglichen, ein scheinbar einzigartiger Planet im bekannten Universum. In dieser Arbeit untersuche ich Faktoren, die zur Entstehung des uns bekannten Lebens beitragen, sowie Aspekte der Habitabilität. Ein solcher Aspekt ist die Habitable Zone (HZ), traditionell definiert durch den Entfernungsbereich, in welchem die Oberflächentemperatur flüssiges Wasser erlaubt. Der Aggregatzustand des Wassers hängt jedoch auch vom Druck ab, was oft vernachlässigt wird. Das Ziel meiner Arbeit ist es, den Verlust von Planetenatmosphären zu untersuchen und die daraus resultierende Verringerung des Atmosphärendrucks. Dies geschieht anhand eines Rasters von Modellen der oberen Atmosphäre, berechnet mit dem selbstkonsistenten thermochemischen Code Kompot. Die Modelle decken einen breiten Bereich von Planetenmassen, chemischen Zusammensetzungen der Atmosphäre und stellaren Strahlungsflussdichten ab. Für jede Parameterkombination kann der thermische atmosphärische Verlust berechnet werden, um zu bestimmen, welche Planeten eine Atmosphäre über eine längeren Zeitraum halten können. Diese Modelle zeigen dass Planeten mit höherer Masse und einem höheren CO2-Mischungsverhältnis ihre Atmosphäre leichter halten können. Noch wichtiger ist, dass die Modelle es uns ermöglichen, die höchste stellare Strahlungsflussdichte zu bestimmen, die ein Planet aushalten kann, bevor er eine katastrophale Massenverlustrate für die Atmosphäre erreicht. Anhand von Evolutionsmodellen der der stellaren Leuchtkraft und Strahlungsflussdichte, bei denen der katastrophale Verlust erreicht wird, definiere ich die Atmospheric Retention Distance (ARD). Planeten, die sich innerhalb dieser Grenze befinden, behalten ihre Atmosphäre höchstwahrscheinlich nicht. Die Evolutionsmodelle decken ein breites Spektrum an Sternmassen und anfänglichen Rotationsraten ab. Mit diesen beiden Modelltypen berechne ich die ARD für verschiedene Sterntypen und vergleiche sie mit der HZ. Daraus schließe ich, dass sich ARD und HZ nur bei Sternen mit Massen über 0,4 Sonnenmassen überschneiden. Weiters deuten die Modelle darauf hin, dass die Überlappung zwischen HZs und ARDs durch die anfängliche Rotationsrate der Sterne zusätzlich verkompliziert wird. Sterne mit einer höheren anfänglichen Rotationsrate benötigen länger, um ihre Rotation zu reduzieren. Bei Sternen mit geringerer Masse im Raster kann eine hohe anfängliche Rotationsrate dazu führen, dass sich ARD und HZ erst mehrere Milliarden Jahre später überlappen. Im zweiten Teil meiner Arbeit untersucht Möglichkeiten die Berechnung von Atmosphärenmodellen zu beschleunigen. Die hier vorgestellte Lösung kombiniert neuronale Netze mit Atmosphärenmodellen, um sowohl eine höhere Berechnungsgeschwindigkeit als auch eine bessere physikalische Genauigkeit zu erzielen. Durch den Einsatz einer Kaskade neuronaler Netze kann das thermische Profil der Atmosphäre geschätzt werden. Diese Schätzung dient dann als Ausgangspunkt für die Berechnung des vollständigen chemischen und thermischen Profils, das der stationären Lösung deutlich näher kommt und somit weniger Iterationen erfordert. Tests dieses Ansatzes zeigen, welches er die Berechnungszeiten um den Faktor 1,2 bis 2 reduzieren kann.
Abstract
(Englisch)
Up to the present day, the Earth is a seemingly unique planet in the known Universe with its ability to support life. In this thesis, I explore factors that contribute to the formation of life as we know it and aspects of habitability. The Habitable Zone (HZ), traditionally defined by the range of distances where the surface temperature is suitable for liquid water, is one such aspect. However, the phase of water also depends on pressure, which is often overlooked. The aim of this work is to explore atmospheric loss and the consequent loss of pressure. This is done through a grid of model upper atmospheres calculated using the self-consistent thermo-chemical code Kompot. The grid covers a range of planetary masses, atmospheric compositions, and irradiances. For each combination of parameters, the thermal atmospheric loss can be calculated to determine which planets can hold onto an atmosphere. These models show, unsurprisingly, that planets with a higher mass and a higher CO2 mixing ratio retain their atmospheres more easily. More importantly, the models allow us to determine the highest irradiance a planet can endure before reaching a catastrophic mass loss rate. Through evolution models of a star’s luminosity and the irradiances where the catastrophic loss is reached, I define the Atmospheric Retention Distance (ARD). Planets closer in than this distance are unlikely to retain their atmosphere. The evolution models cover a wide range of stellar masses and initial rotation rates. With these two types of models, I calculate the ARD for different types of stars and compare them to the HZ. From this, I conclude that the ARD and HZ only overlap for stars with masses larger than 0.4 solar masses. Additionally, the models indicate that the overlap between HZs and ARDs is further complicated by the initial rotation rate of the stars. Stars with a higher initial rotation rate need longer to spin down. For lower mass stars in the grid, a high initial rotation rate can cause the ARD and HZ to only overlap gigayears later. A second part of this work looks at ways to accelerate the calculation of atmospheric models. The solution I present here combines the use of neural networks with atmospheric models to achieve both speed and physical accuracy. By using a cascade of neural networks, the thermal profile can be estimated. This estimate is then used as a starting point to calculate the full chemical and thermal profile, which is much closer to the steady-state solution, thus requiring fewer iterations. Tests of this approach show that it can reduce calculation times by a factor of 1.2 to 2.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Astrophysik Astronomy Planeten Exoplaneten maschinelles Lernen
Schlagwörter
(Englisch)
astrophysics astronomy planets exoplanets machine learning
Autor*innen
Gwenaël Van Looveren 
Haupttitel (Englisch)
Atmospheric retention distances
Hauptuntertitel (Englisch)
finding planetary systems suitable to host rocky planets with atmospheres
Paralleltitel (Deutsch)
Atmosphärische Retentionsdistanzen
Paralleluntertitel (Deutsch)
Suche nach geeigneten Planetensystemen für Gesteinsplaneten mit Atmosphäre
Publikationsjahr
2025
Umfangsangabe
xiii, 82 Seiten : Illustrationen
Sprache
Englisch
Beurteiler*innen
Sascha Patrick Quanz ,
NN
Klassifikation
39 Astronomie > 39.53 Planeten
AC Nummer
AC17643598
Utheses ID
75885
Studienkennzahl
UA | 796 | 605 | 413 |