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星系团中央区域热气体二维温度结构探测和热力学成分研究

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第一章 绪论

1.1 星系团气体X射线辐射

1.2 气体的加热冷却历史:目前研究中面临的挑战

1.3 单相和两相模型中星系团气体的冷却加热过程

1.3.1 单相气体加热冷却模型

1.3.2 两相气体加热冷却模型

1.4 因气体加热导致的总引力质量分布测量偏差

1.5 本章小结

第二章 Chandra X射线卫星

2.1 Chandra X射线卫星简介

2.2 科学观测仪器概述

2.3 ACIS探测器及其背景模型

2.3.1 设计和构造

2.3.2.ACIS初步数据处理

2.3.3.ACIS背景成份的分类

2.3.4 ACIS背景成份的确定和去除:既有方法的介绍

2.3.5 ACIS背景成份的确定和去除:CGS方法

2.3.6 基于统计、系统涨落的误差估计

第三章 星系团中央区域二维气体温度结构探测

3.1 样本选取

3.2 X射线图像和光谱分析

3.2.1 X射线图像和表面亮度轮廓

3.2.2 一维反投影气体温度和金属丰度分布

3.2.3 二维气体温度分布及结构探测

3.3 讨论:温度结构的来源

3.3.1 辐射冷却,传导,和湍流

3.3.2 AGN加热

3.3.3 其他机制

3.3.4 单个星系团的讨论

3.4 二维温度结构对总引力物质质量分布测量的影响

3.5 本章小结

第四章 星系团A1795中央区域的两相气体

4.1 星系团A1795简介

4.2 X射线观测和背景模型

4.2.1 X射线观测

4.2.2 背景模型

4.3 图像光谱分析

4.3.1 表面亮度分析

4.3.2 反投影光谱分析

4.3.3 二维光谱分析

4.3.4 中央引力质量超出

4.3.5 硬X射线成分

4.4 讨论:cD Corona模型

4.4.1 观测结果小结

4.4.2 cD Corona模型

4.5 本章小结

第五章 结论

附录 A 扩展样本星系团研究结果

A.1样本选取

A.2 X射线分析及结果

参考文献

简历

致谢

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摘要

在本论文中,利用新一代X射线天文卫星的高空间和高能量分辨能力,我们分析了星系团中央区域气体的二维温度结构特征和热力学成分,从而为解决星系团气体加热机制等重要前沿课题提供了观测约束。同时,进一步定量评估了探测到的二维温度结构以及其对应的气体加热对测量星系团总引力质量轮廓所造成的影响。
   (一)使用高质量Chandra观测数据,我们分析了红移为0.1左右的九个星系团中央400h-171 kpc区域的二维气体温度分布。应用小波变换和傅里叶功率谱方法,我们探测到了尺度为100h-171 kpc左右的显著二维温度结构。这些二维温度结构的气体温度比周围气体温度高约2-3 keV,所对应的能量超出为1058-60 erg。考虑到星系团气体中典型的湍流速度为200-400 km s-1,这些二维温度结构的有效热传导时标约为108-109年,比气体冷却时间小一个量级。因此,可以排除非均匀辐射冷却造成这些温度结构的可能性。通过计算由中央AGN爆发所导致的气泡状结构上升时标,我们推测中央AGN反馈加热[1]有可能是形成这些二维温度结构的主要机制。
   为了进一步定量估计星系团中央区域的二维温度结构对总引力质量分布的X射线测量造成的偏离,我们分析了一个包含65个X射线亮星系团样本的二维温度分布和总引力质量轮廓。在流体静力学假定下,利用传统角向平均方法得到的星系团中央区域总引力质量轮廓显著偏离于扣除探测到的二维温度结构后的总引力质量轮廓,最大偏离为10-75%。这反映了目前利用X射线方法测量星系团中央区域暗物质分布的精度上限。同时这一工作也为将来精确计算星系团质量轮廓提供了条件。
   (二)为了更全面地研究星系团中央区域气体的热力学状态及其成分,我们分析了一个邻近的典型cD星系团A1795的高质量Chandra、XMM-Newton和Suzaku观测数据。我们发现在中央80h-171 kpc区域内主要存在两相星系团气体成分,其低温成分和高温成分的特征温度分别为2.0-2.4 keV和5.0-5.7 keV。同时,我们探测到了一个较弱的0.8 keV成分,对应中央cD星系内气体。通过对比二维辐射量度(emission measure)比值和金属丰度分布,我们发现在半径为50-100h-171kpc区域内低温成分含有较高的金属丰度。采用cD corona模型[2],我们解释了观测得到的两相气体温度、密度和辐射量度分布。在此模型中,因受到星系团磁场的约束气体低温成分分布于星系团中央区域,且与周围高温成分保持基本绝热。另外,由于此模型预言的加热源尺度和星系团中央射电瓣尺度一致(≈10h-171kpc),我们推测中央星系AGN反馈能防止低温高密度成分过快冷却,使其保持热力学稳定态.

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