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Core-collapse supernovae: reduced nuclear networks and equations of state

Navó Perez, Gerard (2024)
Core-collapse supernovae: reduced nuclear networks and equations of state.
Technische Universität Darmstadt
doi: 10.26083/tuprints-00027687
Dissertation, Erstveröffentlichung, Verlagsversion

Kurzbeschreibung (Abstract)

Massive stars end their life in violent explosive events that are triggered by the collapse of the iron core, the so-called core-collapse supernovae (CCSNe). CCSNe host a large variety of thermodynamic conditions, from cold low-density regions in the external layers of the collapsing star to the hot and very dense nascent proto-neutron star (PNS). Nuclear physics is a key ingredient to determine the evolution of CCSNe. At high densities, the strong interaction governs the equation of state (EOS), which has large impact on the dynamics. Nevertheless, the EOS of dense matter is not fully understood. Numerical simulations are crucial to understand, and explore, the mechanisms involved in the explosion. Thus, we use CCSNe simulations as laboratories to study the impact of several nuclear matter properties on the dynamics of the PNS and the explosion. At low densities, nuclear reactions describe the nucleosynthesis that takes place in the events, which play an essential role in the chemical evolution of the universe. Unfortunately, CCSN simulations are very computationally expensive and, therefore, they need to employ approximations. At low densities, they often consider a very simplified nuclear composition. In the first part of the thesis, we investigate the impact of the composition and the energy released by nuclear reactions at low temperatures. We implement two reduced nuclear reactions networks and study their impact in the simulation. The largest evolves the main species synthesized during the explosion. We perform one- and two-dimensional simulations where we test the networks and study the effects on the dynamics of the explosion and the nucleosynthesis. We find that sufficiently large reduced nuclear networks are necessary for more accurate feedback of the nuclear energy generation, neutrino absorption, and nucleosynthesis. In the second part of the thesis, we study the effects of nuclear matter properties in CCSNe. We perform one-dimensional models using several EOSs that systematically vary the slope parameter, symmetry energy, incompressibility, and the density exponent of the energy density functional. We find that a higher slope parameter produces a slower PNS contraction, a less energetic shock, and a less compact remnant. In addition, our results suggest that a low incompressibilty causes a faster collapse, much higher central densities at bounce, and is less likely to revive the shock. Finally, we show the early evolution stage of a state-of-the-art 3D CCSN simulation including a reduced nuclear reaction network, that will become a benchmark for future sytematic studies in one and two dimensions. We describe its main characteristics and conclude that it will produce a successful explosion.

Typ des Eintrags: Dissertation
Erschienen: 2024
Autor(en): Navó Perez, Gerard
Art des Eintrags: Erstveröffentlichung
Titel: Core-collapse supernovae: reduced nuclear networks and equations of state
Sprache: Englisch
Referenten: Arcones, Prof. Dr. Almudena ; Aloy, Prof. Dr. Miguel Ángel
Publikationsjahr: 24 Juli 2024
Ort: Darmstadt
Kollation: xiii, 119 Seiten
Datum der mündlichen Prüfung: 6 November 2023
DOI: 10.26083/tuprints-00027687
URL / URN: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/27687
Kurzbeschreibung (Abstract):

Massive stars end their life in violent explosive events that are triggered by the collapse of the iron core, the so-called core-collapse supernovae (CCSNe). CCSNe host a large variety of thermodynamic conditions, from cold low-density regions in the external layers of the collapsing star to the hot and very dense nascent proto-neutron star (PNS). Nuclear physics is a key ingredient to determine the evolution of CCSNe. At high densities, the strong interaction governs the equation of state (EOS), which has large impact on the dynamics. Nevertheless, the EOS of dense matter is not fully understood. Numerical simulations are crucial to understand, and explore, the mechanisms involved in the explosion. Thus, we use CCSNe simulations as laboratories to study the impact of several nuclear matter properties on the dynamics of the PNS and the explosion. At low densities, nuclear reactions describe the nucleosynthesis that takes place in the events, which play an essential role in the chemical evolution of the universe. Unfortunately, CCSN simulations are very computationally expensive and, therefore, they need to employ approximations. At low densities, they often consider a very simplified nuclear composition. In the first part of the thesis, we investigate the impact of the composition and the energy released by nuclear reactions at low temperatures. We implement two reduced nuclear reactions networks and study their impact in the simulation. The largest evolves the main species synthesized during the explosion. We perform one- and two-dimensional simulations where we test the networks and study the effects on the dynamics of the explosion and the nucleosynthesis. We find that sufficiently large reduced nuclear networks are necessary for more accurate feedback of the nuclear energy generation, neutrino absorption, and nucleosynthesis. In the second part of the thesis, we study the effects of nuclear matter properties in CCSNe. We perform one-dimensional models using several EOSs that systematically vary the slope parameter, symmetry energy, incompressibility, and the density exponent of the energy density functional. We find that a higher slope parameter produces a slower PNS contraction, a less energetic shock, and a less compact remnant. In addition, our results suggest that a low incompressibilty causes a faster collapse, much higher central densities at bounce, and is less likely to revive the shock. Finally, we show the early evolution stage of a state-of-the-art 3D CCSN simulation including a reduced nuclear reaction network, that will become a benchmark for future sytematic studies in one and two dimensions. We describe its main characteristics and conclude that it will produce a successful explosion.

Alternatives oder übersetztes Abstract:
Alternatives AbstractSprache

Massereiche Sterne beenden ihr Leben in gewaltigen explosiven Ereignissen, die durch den Kollaps des Eisenkerns ausgelöst werden, den so genannten Kernkollaps-Supernovae (CCSNe). CCSNe weisen eine große Vielfalt an thermodynamischen Bedingungen auf, von kalten Regionen mit geringer Dichte in den äußeren Schichten des kollabierenden Sterns bis hin zum heißen und sehr dichten entstehenden Proto-Neutronenstern (PNS). Die Kernphysik ist ein Schlüsselelement zur Bestimmung der Entwicklung von CCSNe. Bei hohen Dichten bestimmt die starke Wechselwirkung die Zustandsgleichung (EOS), die einen großen Einfluss auf die Dynamik hat. Dennoch ist die EOS von dichter Materie nicht vollständig verstanden. Numerische Simulationen sind entscheidend für das Verständnis und die Erforschung der an der Explosion beteiligten Mechanismen. Daher verwenden wir CCSNe-Simulationen als Laboratorien, um die Auswirkungen verschiedener Kernmaterieeigenschaften auf die Dynamik des PNS und der Explosion zu untersuchen. Bei niedrigen Dichten beschreiben Kernreaktionen die Nukleosynthese, die in den Ereignissen stattfindet und die eine wesentliche Rolle bei der chemischen Entwicklung des Universums spielt. Leider sind CCSN-Simulationen sehr rechenintensiv, weshalb sie auf Näherungen zurückgreifen müssen. Bei niedrigen Dichten gehen sie oft von einer sehr vereinfachten Kernzusammensetzung aus. Im ersten Teil der Arbeit untersuchen wir die Auswirkungen der Zusammensetzung und der durch Kernreaktionen bei niedrigen Temperaturen freigesetzten Energie. Wir implementieren zwei reduzierte Kernreaktionsnetzwerke und untersuchen ihre Auswirkungen in der Simulation. Das größte entwickelt die wichtigsten nuklearen Spezies, die während der Explosion synthetisiert werden. Wir führen ein- und zweidimensionale Simulationen durch, in denen wir die Netzwerke testen und die Auswirkungen auf die Dynamik der Explosion und die Nukleosynthese untersuchen. Wir stellen fest, dass ausreichend große reduzierte Kernnetzwerke für eine genauere Rückkopplung der Kernenergieerzeugung, der Neutrinoabsorption und der Nukleosynthese erforderlich sind. Im zweiten Teil der Arbeit untersuchen wir die Auswirkungen der Eigenschaften der Kernmaterie in CCSNe. Wir führen eindimensionale Modelle mit verschiedenen EOS durch, die systematisch den Steigungsparameter, die Symmetrieenergie, die Inkompressibilität und den Dichteexponenten des Energiedichtefunktionals variieren. Wir stellen fest, dass ein höherer Steigungsparameter eine langsamere PNS-Kontraktion, einen weniger energiereichen Schock und einen weniger kompakten Überrest erzeugt. Darüber hinaus deuten unsere Ergebnisse darauf hin, dass eine niedrige Inkompressibilität einen schnelleren Kollaps, viel höhere zentrale Dichten beim Kollaps und eine geringere Wahrscheinlichkeit der Wiederbelebung des Schocks verursacht. Schließlich zeigen wir das frühe Entwicklungsstadium einer hochmodernen 3D-CCSN-Simulation mit einem reduzierten Kernreaktionsnetzwerk, das als Maßstab für zukünftige sytematische Studien in einer und zwei Dimensionen dienen wird. Wir beschreiben die Hauptmerkmale dieser Simulation und kommen zu dem Schluss, dass sie eine erfolgreiche Explosion hervorbringen wird.

Deutsch
Status: Verlagsversion
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-276871
Sachgruppe der Dewey Dezimalklassifikatin (DDC): 500 Naturwissenschaften und Mathematik > 530 Physik
Fachbereich(e)/-gebiet(e): 05 Fachbereich Physik
05 Fachbereich Physik > Institut für Kernphysik
05 Fachbereich Physik > Institut für Kernphysik > Theoretische Kernphysik
05 Fachbereich Physik > Institut für Kernphysik > Theoretische Kernphysik > Kernphysik und Nukleare Astrophysik
TU-Projekte: DFG|SFB1245|B06 Arcones SFB1245
DFG|SFB1245|B06_B07_SFB1245
Hinterlegungsdatum: 24 Jul 2024 12:23
Letzte Änderung: 25 Jul 2024 06:39
PPN:
Referenten: Arcones, Prof. Dr. Almudena ; Aloy, Prof. Dr. Miguel Ángel
Datum der mündlichen Prüfung / Verteidigung / mdl. Prüfung: 6 November 2023
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