ИСТИНА

Экспериментальное определение штарковских параметров линий, представляющих большой астрофизический интерес, на основе результатов точной диагностики плазмы при пониженном давлении двумя независимыми методами и а также создание и обучение модели машинного обучения, способной предсказывать штарковские параметры огромного числа переходов.

Modeling and studying of stars’ and other space objects’ spectra require not only the probability and energy of the certain transitions, but also their Stark broadening and shift parameters. Lack of Stark parameters for the most of the observed lines in spectra of astronomical objects is a huge problem. In particular, it is necessary to consider the lines of single- and double-ionized titanium to study the spectra of white dwarfs and "hot Jupiters", as well as calcium lines for the analysis of sun-like stars emission. Experimental and calculated data on the Stark parameters are absent for the f-series of Ca I lines and all Ti III lines, and there are large discrepancies in the existing data for the Ti II lines. Thus, on the one hand, it is important to continue the experimental measurements of the Stark broadening parameters, and, on the other hand, to develop high-performance computational techniques for the theoretical prediction of these parameters. In this project, we propose experimental determination of the Stark broadening parameters in laser plasma. The possibility of inducing plasma at low pressure, as well as a wide range of temperature and electron number density observed during plasma evolution make it possible to determine the parameters with high accuracy for all the lines of interest. To increase the reliability of plasma diagnostics (temperature and electron density), two different approaches will be used at once. The first one is the reconstruction of the profiles of particles, temperature and electron density distributions in plasma using the inverse Abel transform. It eliminates the effect of spatial inhomogeneity on the line profiles. The second approach - determination of temperature and electron density by Thomson scattering - will provide a precise plasma diagnostics with a high spatial resolution. Application of machine learning techniques for prediction the Stark parameters will provide a new way for validation of the results obtained by other computational techniques. The available experimentally and theoretically determined Stark parameters allow to train classical ML or ANN models, select the proper one and to achieve sufficiently high prediction accuracy. In turn, the development of such computational method is extremely important for predicting the parameters of atomic lines, for which quantum-chemical calculations are significantly. The main and most significant results of the implementation of this project will be the experimental determination of Stark parameters of emission lines of great astrophysical interest and design, selection and training of ML model for prediction of large number of Stark parameters. Being based on precise spatially resolved plasma diagnostics by two independent techniques the determined Stark parameters for calcium and titanium lines are expected to be of high precision.

Главными результатами проекта станут: экспериментальное определение штарковских параметров эмиссионных линий, представляющих борльшой астрофизический интерес и создание и обучение модели машинного обучения для предсказания штарковски параметров переходов. Для обеспечения высокой точности измерений в экспериментальной установке будет реализована пространственно-разрешенная диагностика лазерной плазмы с помощью томсоновского рассеяния и сбор излучения разных зон плазмы для реконструкции профилей параметров плазмы с использованием преобразования Абеля. Конкретные ожидаемые результаты могут быть обобщены в виде следующих блоков. Во-первых, будут определены штарковские параметры линий Ca I и Ti II/Ti III с высоколежащими состояниями, представляющих астрофизический интерес для изучения спектров звезд; во-вторых, будут предсказаны значения штарковских параметров переходов данных элементов, для которых на данный момент квантово-механический расчет невозможен; на основании сопоставления предсказанных значений с экспериментальными параметрами будет оценена точность предсказания параметров и оценена перспектива использования классического машинного обучения и нейронных сетей для их массового расчёта; в-третьих, будут получены пространственные профили распределения частиц, температуры и электронной плотности в плазме, которые в дальнейшем могут использоваться для построения динамической модели эволюции лазерно-индуцированной плазмы при пониженном давлении. Будут получены параметры линий, непосредственно необходимые для исследования спектров белых карликов и солнцеподобных звезд [1, 2], будет создана система для измерения параметров линий как с большими, так и малыми значениями штарковских параметров, с помощью которой можно проводить их определение с высокой точностью для критически важных линий. Помимо этого, будет впервые апробировано использование машинного обучения для предсказания штарковских параметров. С учетом постоянно возрастающих расчетных мощностей это, в перспективе, может значительно увеличить количество линий с известными параметрами. Необходимо отметить, что штарковские параметры необходимы для моделирования плазмы, что, в свою очередь, крайне важно для решения многих практических задач в области плазмохимии, совершенствовании плазменных источников в аналитических приборах, изучении процессов горения и абляции конструкционных материалов при движении в верхних слоях атмосферы.

Руководитель и исполнители проекта имеют опыт в области развития метода лазерной эмиссионный спектрометрии, экспериментального получения спектров лазерной плазмы в различных условиях: на воздухе при одно- и двух-импульсном воздействии на мишень; в режиме протяженной искры; с пространственным сжатием плазмы в микрокамере; при пониженном давлении. Также, участники проекта имеют опыт создания экспериментальных систем. Были собраны экспериментальные установки для регистрации лазерно-индуцированной флуоресценции в плазме, Томсоновского рассеяния при пробое на воздухе, спектров лазерной плазмы в вакуумной камере при пониженном давлении. Участники проекта ранее выполняли работы по экспериментальному определению штарковских параметров: ионных линий азота и кислорода, линий кальция с реализацией численной аппроксимации линий контуром Хольцмарка. Один из членов коллектива имеет высокий уровень компетенции в области автоматизации обработки спектров, использования алгоритмов машинного обучения и работы с большими данными. Им были разработаны программы для построения многомерных градуировочных моделей на основе спектров лазерной плазмы в среде R и применены для анализа проб сложного состава. Руководитель проекта успешно прошел обучение на специализированном курсе «Нейронные сети и их применение в научных исследованиях» и имеет опыт создания алгоритмов обработки спектров флуоресценции и Томсоновского рассеяния на языке программирования Python. Участниками проекта совместно разработана экспериментальная установка для регистрации молекулярных спектров FeO и CaO при пониженном давлении. Руководитель проекта являлся получателем стипендии Президента Российской Федерации для обучающихся за рубежом в 2018-2019 уч. году и проходил обучение в Калифорнийском университете в Беркли (UC Berkeley, CA USA), где осваивал учебные курсы по излучательным процессам в астрофизике и компьютерному моделированию физических процессов на языке программирования Python.