本研究的主要內容如下:
建立了一個包含28,898個黏度測量數據的數據庫,涵蓋了磷酸鋁矽酸鹽熔體在超液相到過冷溫度範圍內,以及高達30 GPa的壓力範圍。
使用這個數據庫,訓練了一個結合灰箱人工神經網絡和高斯過程的機器學習模型,能夠準確預測熔體黏度(RMSE約0.4 log10 Pa·s)。該模型可以處理從SiO2到多組分地質和工業玻璃的各種組成。
應用這個模型,計算了K2-141 b熔漿海在不同組成下的黏度。相圖計算表明,白天面完全熔融,溫度是主要控制黏度的因素。可能存在一個半透明的大氣層,覆蓋從子恆星點開始的40°半徑範圍。在更高緯度,大氣壓力下降,到90°時,熔體黏度迅速增加,因為發生了固化。夜側表面可能是固體,但之前估計的超過400 K的表面溫度意味著部分熔融的地幔,通過垂直對流向地表提供地熱通量。
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