論文の概要: A general machine learning model of aluminosilicate melt viscosity and its application to the surface properties of dry lava planets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.20235v2
- Date: Mon, 14 Oct 2024 12:51:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-05 15:58:31.875137
- Title: A general machine learning model of aluminosilicate melt viscosity and its application to the surface properties of dry lava planets
- Title（参考訳）: アルミノシリケート融解粘度の一般機械学習モデルとその乾燥溶岩惑星の表面特性への応用
- Authors: Charles Le Losq, Clément Ferraina, Paolo A. Sossi, Charles-Édouard Boukaré,
- Abstract要約: 我々は溶存マグマの粘度を予測する新しいモデルを提案し、溶存マグマの海を含む様々なシナリオに適用する。
ホスホアルミノケイ酸塩融液の粘度を28,898のデータベースを用いて,ガウス法で精製したグレーボックス人工ニューラルネットワークを訓練した。
このモデルは高い予測精度(RMSE $log_10$ Pa$cdot$s)を達成し、SiO$$から多成分マグマおよび工業用ガラスの合成を処理できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Ultra-short-period exoplanets like K2-141 b likely have magma oceans on their dayside, which play a critical role in redistributing heat within the planet. This could lead to a warm nightside surface, measurable by the James Webb Space Telescope, offering insights into the planet's structure. Accurate models of properties like viscosity, which can vary by orders of magnitude, are essential for such studies. We present a new model for predicting molten magma viscosity, applicable in diverse scenarios, including magma oceans on lava planets. Using a database of 28,898 viscosity measurements on phospho-alumino-silicate melts, spanning superliquidus to undercooled temperatures and pressures up to 30 GPa, we trained a greybox artificial neural network, refined by a Gaussian process. This model achieves high predictive accuracy (RMSE $\approx 0.4 \log_{10}$ Pa$\cdot$s) and can handle compositions from SiO$_2$ to multicomponent magmatic and industrial glasses, accounting for pressure effects up to 30 GPa for compositions such as peridotite. Applying this model, we calculated the viscosity of K2-141 b's magma ocean under different compositions. Phase diagram calculations suggest that the dayside is fully molten, with extreme temperatures primarily controlling viscosity. A tenuous atmosphere (0.1 bar) might exist around a 40{\deg} radius from the substellar point. At higher longitudes, atmospheric pressure drops, and by 90{\deg}, magma viscosity rapidly increases as solidification occurs. The nightside surface is likely solid, but previously estimated surface temperatures above 400 K imply a partly molten mantle, feeding geothermal flux through vertical convection.
- Abstract（参考訳）: K2-141 bのような超短周期の太陽系外惑星は、日中はマグマの海があり、惑星内の熱を再分配するのに重要な役割を果たしている。
これは、ジェームズ・ウェッブ宇宙望遠鏡によって測定され、惑星の構造に関する洞察を提供する、暖かい夜の面に繋がる可能性がある。
粘度のような特性の正確なモデルは、桁違いに変化しうるが、そのような研究には不可欠である。
本研究では,溶存マグマの粘度を予測する新しいモデルを提案する。
28,898の粘度測定データベースを用いて,超液体を過冷却温度と30GPaまでの圧力に分散させ,ガウス法で精製したグレーボックス人工ニューラルネットワークを訓練した。
このモデルは高い予測精度(RMSE $\approx 0.4 \log_{10}$ Pa$\cdot$s)を達成し、SiO$_2$から多成分マグマおよび工業用ガラスまでの組成を処理できる。
このモデルを用いて,K2-141 bのマグマの粘度を異なる組成で計算した。
相図計算は、日中は完全に溶けており、極低温が主に粘性を制御することを示唆している。
テンラス大気(0.1バー)は、恒星下点から40{\deg}半径付近に存在する可能性がある。
高経度では大気圧が低下し、90{\deg} では、マグマの粘度は凝固が起こるにつれて急速に増加する。
夜間の表面はおそらく固体であるが、以前推定された400Kを超える表面温度は、部分的に溶融したマントルを意味し、垂直対流を通じて地熱フラックスを供給している。
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