I MAGER LES ZONES DE FORMATION DES PLANÈTES AUTOUR DES ÉTOILES JEUNES DANS LE CADRE DE...

IMAGER LES ZONES DE FORMATION DES PLANÈTES

AUTOUR DES ÉTOILES JEUNES DANS LE CADRE DE

RECONSTRUCTION D’IMAGES POUR LE VLTI

Stéphanie Renard

Soutenance de Thèse

Directeurs de thèse : Fabien Malbet (LAOG) & Eric Thiébaut (CRAL)

2

Introduction Formation stellaire et planétaire objets stellaires

jeunes Technique d’observation : l’interférométrie

Partie I : Analyse de la technique de reconstruction d’images Principe de la reconstruction d’images en

interférométrie Analyse du terme de régularisation

Partie II : Applications aux objets stellaires jeunes GW Orionis MWC 275 HR 5999

Conclusions & Perspectives

PLAN

3

POURQUOI LES OBJETS STELLAIRES JEUNES ? FORMATION STELLAIRE ET PLANÉTAIRE

Bouvier & Malbet 2001

4

Caractéristiques de la région à étudier : Rayon de 0.1 à 10 UA Température de 150 à 4000 K

Þ Conditions instrumentales : 1 µm ≤ ≤ 10 µm (infrarouge) Résolution angulaire entre 0.5 et 70 mas (Taureau @

150pc)

Þ Interférométrie infrarouge

CONTEXTE ASTROPHYSIQUE - ÉTUDE DES CONDITIONS PHYSIQUES DU DISQUE DE POUSSIÈRE INTERNE

Dust

Wind

Accretion disk

Magnetosphere

Gas

Planet

Malbet 2007

5

Un seul télescope

Recombinaison cohérente des faisceaux provenant de plusieurs télescopes

Þ Haute résolution angulaire

POURQUOI L’INTERFÉROMÉTRIE ? ACCÈS À LA HAUTE RÉSOLUTION ANGULAIRE

ESO Paranal, Chile

D = 8-10 m 70mas = ~10 UA @ 150pc

B = quelques 100aines de m 2mas = ~0.3 UA @ 150pc

6

Observables :

1. Visibilités carrées V2 Þ Taille caractéristique de

l’émission2. Phase φ Þ Localisation du

photocentre de l’objet3. Clôture de phase CPÞ Degré d’asymétrie de

l’émission

INTERFÉROMÉTRIE – OBSERVABLES

k

i jφij

φjkφkiCPijk = φij + φjk + φki

Analogie avec l’expérience de Young où fentes = télescopes Þ franges d’interférences

7

Difficulté : pas d’image directe de l’objet

Analyse : ajustement de modèle

INTERFÉROMÉTRIE – ANALYSE DES DONNÉES

Plan u,v Courbe de visibilité

8

Emission dominante dans le proche infrarouge = zone de sublimation de la poussière

ETAT DE L’ART DES OBSERVATIONS INTERFÉROMÉTRIQUES SUR LES OBJETS JEUNES

Morphologie du disque des étoiles jeunes et information sur les phénomènes se déroulant dans leur environnement proche

Millan-Gabet et al. 2007

Intérêts de la reconstruction d’images Image directe plus facile à analyser Sans a priori fort sur l’objet Objet complexe non limité à un modèle simple

Þ Méthode unique pour analyser les données sans hypothèse a priori forte de l’objet

Questions La vision actuelle des objets jeunes est-elle correcte ? Existe-t-il une composante majeure supplémentaire à

ajouter dans les modèles ?Þ Renforce la confiance dans le modèle, apporte

de nouvelles contraintes sur les modèles, révèle des structures inattendues

AUTRES MÉTHODES D’ANALYSE ?

9

10

Plus difficile qu’en radio (moins de mesures, perte de la phase) nouvelles méthodes

Reconstruction d’images = premiers essais pour se rassurer : image avec différents algorithmes

Rien sur les objets jeunes : objets difficiles (complexes : mélange de structures lisses et ponctuelles)

ETAT DE L’ART DE LA RECONSTRUCTION D’IMAGES EN INTERFÉROMÉTRIE INFRAROUGE

Þ Étude de la méthode de reconstruction d’images

Monnier et al. 2007

11







PLAN

Problème mal posé : plus d’inconnues (pixels) que de données infinité de solutions

Ajout de contraintes supplémentaires = connaissances a priori faibles de l’objet (lisse, compact, positif, …) régularisations

RECONSTRUCTION D’IMAGES – PRINCIPE

Transformée de Fourier (TF)

TF-1 ?

12

Fonction à minimiser : vraisemblance pénalisée = « 2 modifié »

Questions : quels sont les paramètres optimaux ? Type de régularisations ? Valeur de µ ? Limites sur nombre/qualité des données ?

Þ Tests systématiques

Utilisation de MiRA (Thiébaut 2008) pour son adaptabilité

RECONSTRUCTION D’IMAGES – PRINCIPE

13

2 sur les données

Facteur de poids

2 sur les régularisations

11 régularisations communément utilisées: lissage, compacité, variation totale, norme Lp, entropie TOUJOURS positivité & normalisation

10 objets astrophysiques avec structures différentes = images de référence

14

TESTS SYSTÉMATIQUES – PARAMÈTRES Renard et al.,

submitted

3 plans (u,v) : distribution homogène (non spécifique)

3 rapports signal-à-bruit (RSB) : 100, 50 et 1015

TESTS SYSTÉMATIQUES – PARAMÈTRES

31 mesures

~8 télescopes

~ 4 nuits à 3T

88 mesures

~13 télescopes

~10 nuits à 3T

245 mesures

~22 télescopes

~25 nuits à 3TSituation actuelle

Renard et al., submitted

Erreur quadratique moyenne (EQM) : différence moindre carré entre l’image réelle et l’image

reconstruite

TESTS SYSTÉMATIQUES – CRITÈRE DE QUALITÉ

TF MiRA

UV (3)RSB (3)

Simulated Data (90)Regul. (11)

+Différents µ

(24)Image de

référence (10)

Image reconstrui

te( 24 000)

Hypothèse : mesure de la phase Problème CONVEXE

16


Dépend surtout de la régularisation

Quasi indépendant du plan UV et RSB

Þ Valeur optimale de µ pour chaque régularisation (N.B. dépendance sur la taille du pixel et structure globale de l’objet)

TESTS SYSTÉMATIQUES – ANALYSE : FACTEUR DE POIDS Μ

17


Limite sur le plan UV : 31 données pas assez, 88 ok

Pas de limite sur le RSBÞ Nombre de données indépendantes plus critique

que leur qualité

TESTS SYSTÉMATIQUES – ANALYSE : LIMITE SUR LE PLAN UV & RSB

18


La meilleure : Variation totale = minimisation du gradient total de l’image image continue par morceaux avec le moins de contour (en longueur totale)

Indépendante des objets problème principal = trous dans le plan uv

TESTS SYSTÉMATIQUES – ANALYSE : RÉGULARISATIONS

19


Retour à des données réelles : Trous dans le plan uv, répartition non homogène Clôture de phase au lieu de la phase

Þ Tests sur données réelles : 3-4 régularisations et valeurs de µ

TESTS SYSTÉMATIQUES – RÉSULTATS

Nombre de données plus critique que RSB

Facteur de poids µ

Variation totale = minimisation du gradient total de l’image

Dépend surtout de la régularisation

Indépendant du plan UV et RSB

Þ Valeur optimale de µ pour chaque régularisation

20

RégularisationsLimite UV &

RSB


21







PLAN

22

Objet jeune de type T Tauri (M ~ Msol.) Une des plus brillantes et des plus massives Très fort excès infrarouge disque

Système binaire (Mathieu et al. 1991) Séparation de 1.1 UA (3 mas)

Présence d’un compagnon ? Disque circumstellaire (2?), disque

circumbinaire ? Inclinaison du système ?

Þ GWOri est un système complexe

Þ Aide interférométrie : information sur la géométrie du système

1ER OBJET : GW ORIONIS – DESCRIPTION

23

Interféromètre IOTA Bande H (1.65 µm) 6 nuits à 3 télescopes

en 8 jours 111 V2 & 37 CP

Présence forte du 3ème compagnon (binaire large)

1ER OBJET : GW ORIONIS – DONNÉES

Berger et al., 2005

1ER OBJET : GW ORIONIS – RECONSTRUCTION D’IMAGES

A

B

C

Berger et al., in prep.

24GW Orionis est un système triple

25

Méthode indépendante : ajustement de modèle1. Binaire2. Triple

1ER OBJET : GW ORIONIS – ANALYSE

26

Même résultat avec 2 méthodes indépendantes Þ Validation de la technique de reconstruction

d’images

1ER OBJET : GW ORIONIS – CONCLUSION

A

B

C

27

Objet stellaire jeune : Herbig Ae (2.3 Msol.)

Une des plus proche (122 pc)

Excès infrarouge : disque (Mannings & Sargent 1997) avec émission variable (Sitko et al. 2008)

Présence d’un jet perpendiculaire au disque (Devine & Grady et al. 2000)

Signe d’accrétion

2ÈME OBJET : MWC 275 – DESCRIPTION

Þ Cas d’étude pour comprendre la distribution de la matière circumstellaire

Plusieurs interféromètres (2 & 3 tél.): VLTI, IOTA, CHARA, Keck-I Bande H (1.6-1.8 µm) & K (2-2.4 µm) + dispersion spectrale 17 nuits en K - 14 nuits en H (sur 3mois) 967 V2 en K & 554 en

H Données K : base max. plus longue que H plus de résolution

en K Taille caractéristique de l’émission infrarouge : 0.45 UA Emission forte (50%) à l’intérieur de l’anneau

(Tannirkulam et al. 2008, Benisty et al. 2010) : nature ?

28

2ÈME OBJET : MWC 275 – DONNÉES

Qu’est ce qu’on voit ?!

29

2ÈME OBJET : MWC 275 – RECONSTRUCTION D’IMAGES

30

MÉTHODOLOGIE UTILISATION D’UN MODÈLE

TF (même plan uv, mêmes

barres d’erreur)

Données simulées @ conditions réelles

MiRA (même

régularisation, même µ)

Comparaison

Modèle de l’objet à

reconstruire

Identification des artefacts

Image reconstruite du MODELE

1

2

3

Modèle à 3 composantes (étoile, anneau, disque interne)

Anneau plus brillant au N-E Anneau en H moins brillant que en K Plus de 50% du flux dans le disque interne

31

2ÈME OBJET : MWC 275 – MODÈLE

Étoile

Anneau

Disque interne

Benisty et al., 2010

1. Étoile : tache centrale la plus brillante2. Anneau :

o Bonne localisationo Sous forme non lisse (dus au plan uv)o Distribution non homogèneo Pas d’anneau en bande H ! (besoin de données à plus haute

résolution)3. Disque interne qui remplit l’espace entre l’étoile et

l’anneau

32

2ÈME OBJET : MWC 275 – RECONSTRUCTION DU MODÈLE Renard et al.,

2010

Etoile = max. des images Principaux points diffus secondaires = anneau

Caractéristiques proches du modèle Distribution non homogène Présent en H ?

A l’intérieur de l’anneau : 70% en K, 86% en H plus que l’étoile émission importante entre l’anneau et l’étoile

Þ Objet réel plus complexe que le modèle33

2ÈME OBJET : MWC 275 – RECONSTRUCTION D’IMAGES Renard et al.,

2010

Présence d’un disque asymétrique incliné Augmentation de l’émission au rayon de

sublimation de la poussière : forme physique ? Distribution non uniforme de l’anneau confirmée Présence d’un disque interne confirmé : nature ?

Þ Première image de l’environnement proche d’un objet stellaire jeune complexe

Þ Image modèle ≠ image réelle objet plus complexe que modèle actuel

2ÈME OBJET : MWC 275 – CONCLUSIONS

34

35

Étoile de Herbig Ae Excès infrarouge présence d’un disque Variabilité photométrique et spectrométrique

présence de gaz en accrétion Champ magnétique

Þ Peu de choses connues sur le disque aux UA internes, rien en proche infrarouge

Þ Première analyse & image du disque interne en infrarouge proche

3ÈME OBJET : HR5999 – DESCRIPTION

36

Interféromètre VLTI Bandes K (1014V2+CP) & H (498V2+CP) + dispersion

spectrale 14 nuits en K et 10 nuits en H étalées sur 2 ans Objet très complexe + variabilité de l’objet

3ÈME OBJET : HR5999 – DONNÉES

Anneau Moins visible en H que en K Plus proche de l’étoile en H que en K gradient de

température Trop de flux dans la tache centrale (K : 65%, H : 80%)

présence d’un disque interne

3ÈME OBJET : HR5999 – RECONSTRUCTION D’IMAGES

37

Benisty, Renard et al., submitted

38

Paramètres du modèle dégénérés allers-retours entre la reconstruction d’images et l’ajustement de modèle Anneau visible en K mais pas totalement en H Disque interne non visible à cause de la variation

dans les données = perte de dynamique dans l’image

3ÈME OBJET : HR5999 – MODÈLEBenisty, Renard et al.,

submitted

Observations Modèle

Première image de l’environnement proche de cet objet

3 composantes Étoile Anneau @ 0.65 UA = rayon de sublimation (K : 40%, H

: 26%) Anneau = augmentation brusque du contraste dû à un changement d’opacité

Disque interne (K : 38%, H : 34%) similaire à d’autres objets jeunes (AB Aur, MWC 275, MWC 758, HR 5999) Caractéristique générale à toutes les étoiles de Herbig Ae ? Nature (disque gazeux, grains réfractaires) ?

Þ Utilisation simultanée des techniques d’ajustement de modèle et de reconstruction d’images

Þ Perte de dynamique dû à la variabilité dans les données

3ÈME OBJET : HR5999 – CONCLUSIONS

39

40







PLAN

41

Etude du terme de régularisation Þ paramètres optimaux de la reconstruction

d’images (régularisation & facteur de poids µ)Þ Limite sur le plan u,v Application astrophysique

Premières images de l’environnement proche des étoiles jeunes complexes

Mise au point d’une méthodologie détermination des artefacts

Points critiques : Non homogénéité du plan uv : trous dans le plan uv =

artefacts Qualité des données : grosse barre d’erreur, non

simultanéité des données diminution de la dynamique

CONCLUSIONS

41

Règle 1 : réaliser un grand nombre

de données indépendantes

Règle 2 : aller-retour entre le modèle et l’image

reconstruite

CONCLUSIONS

Dullemond & Monnier 2010

Millan-Gabet et al. 2007

4242

43

Augmentation du nombre de télescopes utilisés simultanément (4 actuellement) VLTI/Pionier & CHARA/Mirc Instruments de seconde génération

dédiés à l’imagerie (Gravity, Matisse, VSI)

Þ Plus de données de meilleure qualité

Þ Reconstruction d’images = outil de base d’analyse

Futur proche : favoriser la relocalisation des télescopes pour améliorer les résultats (plan uv homogène, obtention de suffisamment de données en moins de temps)

PERSPECTIVES 3 télescopes

4 télescopes

Algorithmique Développer des régularisations plus adaptées aux objets

jeunes Utilisation de l’information en longueur d’onde

Evolution de l’objet avec la longueur d’onde Phase différentielle

Astrophysique Large programme d’observation déterminer les

tendances générales (disque interne ? Autre composante ?)

Reconstruire des images d’objets de plus en plus complexes Disque en rotation Jet (imagerie dans les raies) Planètes en cours de formation

PERSPECTIVES

44

MERCI POUR VOTRE ATTENTION

Communiqué de Presse ESO sur MWC 275

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