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I MAGER LES ZONES DE FORMATION DES PLANÈTES AUTOUR DES ÉTOILES JEUNES DANS LE CADRE DE RECONSTRUCTION D IMAGES POUR LE VLTI Stéphanie Renard Soutenance.

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1 I MAGER 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 dobservation : linterférométrie Partie I : Analyse de la technique de reconstruction dimages Principe de la reconstruction dimages en interférométrie Analyse du terme de régularisation Partie II : Applications aux objets stellaires jeunes GW Orionis MWC 275 HR 5999 Conclusions & Perspectives 2 P LAN

3 3 P OURQUOI LES OBJETS STELLAIRES JEUNES ? F ORMATION 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 Conditions instrumentales : 1 µm 10 µm (infrarouge) Résolution angulaire entre 0.5 et 70 mas 150pc) Interférométrie infrarouge 4 C ONTEXTE 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 Haute résolution angulaire 5 P OURQUOI L INTERFÉROMÉTRIE ? A CCÈS À LA HAUTE RÉSOLUTION ANGULAIRE ESO Paranal, Chile D = 8-10 m 70mas = ~10 150pc B = quelques 100aines de m 2mas = ~ pc

6 Observables : 1.Visibilités carrées V 2 Taille caractéristique de lémission 2.Phase φ Localisation du photocentre de lobjet 3.Clôture de phase CP Degré dasymétrie de lémission 6 I NTERFÉROMÉTRIE – O BSERVABLES k i j φ ij φ jk φ ki CP ijk = φ ij + φ jk + φ ki Analogie avec lexpérience de Young où fentes = télescopes franges dinterférences

7 Difficulté : pas dimage directe de lobjet Analyse : ajustement de modèle 7 I NTERFÉROMÉTRIE – A NALYSE DES DONNÉES Plan u,v Courbe de visibilité

8 Emission dominante dans le proche infrarouge = zone de sublimation de la poussière 8 E TAT 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

9 Intérêts de la reconstruction dimages Image directe plus facile à analyser Sans a priori fort sur lobjet Objet complexe non limité à un modèle simple Méthode unique pour analyser les données sans hypothèse a priori forte de lobjet Questions La vision actuelle des objets jeunes est-elle correcte ? Existe-t-il une composante majeure supplémentaire à ajouter dans les modèles ? Renforce la confiance dans le modèle, apporte de nouvelles contraintes sur les modèles, révèle des structures inattendues A UTRES MÉTHODES D ANALYSE ? 9

10 Plus difficile quen radio (moins de mesures, perte de la phase) nouvelles méthodes Reconstruction dimages = premiers essais pour se rassurer : image avec différents algorithmes Rien sur les objets jeunes : objets difficiles (complexes : mélange de structures lisses et ponctuelles) 10 E TAT DE L ART DE LA RECONSTRUCTION D IMAGES EN INTERFÉROMÉTRIE INFRAROUGE Étude de la méthode de reconstruction dimages Monnier et al. 2007

11 Introduction Formation stellaire et planétaire objets stellaires jeunes Technique dobservation : linterférométrie Partie I : Analyse de la technique de reconstruction dimages Principe de la reconstruction dimages en interférométrie Analyse du terme de régularisation Partie II : Applications aux objets stellaires jeunes GW Orionis MWC 275 HR 5999 Conclusions & Perspectives 11 P LAN

12 Problème mal posé : plus dinconnues (pixels) que de données infinité de solutions Ajout de contraintes supplémentaires = connaissances a priori faibles de lobjet (lisse, compact, positif, …) régularisations R ECONSTRUCTION D IMAGES – PRINCIPE Transformée de Fourier (TF) TF -1 ? 12

13 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 ? Tests systématiques Utilisation de MiRA (Thiébaut 2008) pour son adaptabilité R ECONSTRUCTION D IMAGES – PRINCIPE 13 2 sur les données Facteur de poids 2 sur les régularisations

14 11 régularisations communément utilisées: lissage, compacité, variation totale, norme Lp, entropie TOUJOURS positivité & normalisation 10 objets astrophysiques avec structures différentes = images de référence 14 T ESTS SYSTÉMATIQUES – PARAMÈTRES Renard et al., submitted

15 3 plans (u,v) : distribution homogène (non spécifique) 3 rapports signal-à-bruit (RSB) : 100, 50 et T ESTS 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 3T Situation actuelle Renard et al., submitted

16 Erreur quadratique moyenne (EQM) : différence moindre carré entre limage réelle et limage reconstruite T ESTS SYSTÉMATIQUES – CRITÈRE DE QUALITÉ TFTF MiRA UV (3) RSB (3) Regul. (11) + Différents µ (24) Image de référence (10) Image reconstruit e ( ) Hypothèse : mesure de la phase Problème CONVEXE 16 Renard et al., submitted

17 Dépend surtout de la régularisation Quasi indépendant du plan UV et RSB Valeur optimale de µ pour chaque régularisation (N.B. dépendance sur la taille du pixel et structure globale de lobjet) T ESTS SYSTÉMATIQUES – A NALYSE : FACTEUR DE POIDS µ 17 Renard et al., submitted

18 Limite sur le plan UV : 31 données pas assez, 88 ok Pas de limite sur le RSB Nombre de données indépendantes plus critique que leur qualité T ESTS SYSTÉMATIQUES – A NALYSE : LIMITE SUR LE PLAN UV & RSB 18 Renard et al., submitted

19 La meilleure : Variation totale = minimisation du gradient total de limage image continue par morceaux avec le moins de contour (en longueur totale) Indépendante des objets problème principal = trous dans le plan uv T ESTS SYSTÉMATIQUES – A NALYSE : RÉGULARISATIONS 19 Renard et al., submitted

20 Retour à des données réelles : Trous dans le plan uv, répartition non homogène Clôture de phase au lieu de la phase Tests sur données réelles : 3-4 régularisations et valeurs de µ T ESTS SYSTÉMATIQUES – RÉSULTATS Nombre de données plus critique que RSB Facteur de poids µ Variation totale = minimisation du gradient total de limage Dépend surtout de la régularisation Indépendant du plan UV et RSB Valeur optimale de µ pour chaque régularisation 20 Régularisations Limite UV & RSB Renard et al., submitted

21 Introduction Formation stellaire et planétaire objets stellaires jeunes Technique dobservation : linterférométrie Partie I : Analyse de la technique de reconstruction dimages Principe de la reconstruction dimages en interférométrie Analyse du terme de régularisation Partie II : Applications aux objets stellaires jeunes GW Orionis MWC 275 HR 5999 Conclusions & Perspectives 21 P LAN

22 Objet jeune de type T Tauri (M ~ M sol. ) 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 dun compagnon ? Disque circumstellaire (2?), disque circumbinaire ? Inclinaison du système ? GWOri est un système complexe Aide interférométrie : information sur la géométrie du système 22 1 ER O BJET : GW O RIONIS – D ESCRIPTION

23 Interféromètre IOTA Bande H (1.65 µm) 6 nuits à 3 télescopes en 8 jours 111 V 2 & 37 CP Présence forte du 3 ème compagnon (binaire large) 23 1 ER O BJET : GW O RIONIS – D ONNÉES Berger et al., 2005

24 1 ER O BJET : GW O RIONIS – R ECONSTRUCTION D IMAGES A B C Berger et al., in prep. 24 GW Orionis est un système triple

25 Méthode indépendante : ajustement de modèle 1.Binaire 2.Triple 25 1 ER O BJET : GW O RIONIS – A NALYSE

26 Même résultat avec 2 méthodes indépendantes Validation de la technique de reconstruction dimages 26 1 ER O BJET : GW O RIONIS – C ONCLUSION A B C

27 Objet stellaire jeune : Herbig Ae (2.3 M sol. ) Une des plus proche (122 pc) Excès infrarouge : disque (Mannings & Sargent 1997) avec émission variable (Sitko et al. 2008) Présence dun jet perpendiculaire au disque (Devine & Grady et al. 2000) Signe daccrétion 27 2 ÈME OBJET : MWC 275 – D ESCRIPTION Cas détude pour comprendre la distribution de la matière circumstellaire

28 Plusieurs interféromètres (2 & 3 tél.): VLTI, IOTA, CHARA, Keck-I Bande H ( µm) & K (2-2.4 µm) + dispersion spectrale 17 nuits en K - 14 nuits en H (sur 3mois) 967 V 2 en K & 554 en H Données K : base max. plus longue que H plus de résolution en K Taille caractéristique de lémission infrarouge : 0.45 UA Emission forte (50%) à lintérieur de lanneau (Tannirkulam et al. 2008, Benisty et al. 2010) : nature ? 28 2 ÈME OBJET : MWC 275 – D ONNÉES

29 Quest ce quon voit ?! 29 2 ÈME OBJET : MWC 275 – R ECONSTRUCTION D IMAGES

30 30 M ÉTHODOLOGIE UTILISATION D UN MODÈLE TF (même plan uv, mêmes barres derreur) Données conditions réelles MiRA (même régularisation, même µ) Comparaison Modèle de lobjet à reconstruire Identification des artefacts Image reconstruite du MODELE 1 2 3

31 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 2 ÈME OBJET : MWC 275 – M ODÈLE Étoile Anneau Disque interne Benisty et al., 2010

32 1.Étoile : tache centrale la plus brillante 2.Anneau : o Bonne localisation o Sous forme non lisse (dus au plan uv) o Distribution non homogène o Pas danneau en bande H ! (besoin de données à plus haute résolution) 3.Disque interne qui remplit lespace entre létoile et lanneau 32 2 ÈME OBJET : MWC 275 – R ECONSTRUCTION DU MODÈLE Renard et al., 2010

33 Etoile = max. des images Principaux points diffus secondaires = anneau Caractéristiques proches du modèle Distribution non homogène Présent en H ? A lintérieur de lanneau : 70% en K, 86% en H plus que létoile émission importante entre lanneau et létoile Objet réel plus complexe que le modèle 33 2 ÈME OBJET : MWC 275 – R ECONSTRUCTION D IMAGES Renard et al., 2010

34 Présence dun disque asymétrique incliné Augmentation de lémission au rayon de sublimation de la poussière : forme physique ? Distribution non uniforme de lanneau confirmée Présence dun disque interne confirmé : nature ? Première image de lenvironnement proche dun objet stellaire jeune complexe Image modèle image réelle objet plus complexe que modèle actuel 2 ÈME OBJET : MWC 275 – CONCLUSIONS 34

35 Étoile de Herbig Ae Excès infrarouge présence dun disque Variabilité photométrique et spectrométrique présence de gaz en accrétion Champ magnétique Peu de choses connues sur le disque aux UA internes, rien en proche infrarouge Première analyse & image du disque interne en infrarouge proche 35 3 ÈME OBJET : HR5999 – D ESCRIPTION

36 Interféromètre VLTI Bandes K (1014V 2 +CP) & H (498V 2 +CP) + dispersion spectrale 14 nuits en K et 10 nuits en H étalées sur 2 ans Objet très complexe + variabilité de lobjet 36 3 ÈME OBJET : HR5999 – D ONNÉES

37 Anneau Moins visible en H que en K Plus proche de létoile en H que en K gradient de température Trop de flux dans la tache centrale (K : 65%, H : 80%) présence dun disque interne 3 ÈME OBJET : HR5999 – R ECONSTRUCTION D IMAGES 37 Benisty, Renard et al., submitted

38 Paramètres du modèle dégénérés allers-retours entre la reconstruction dimages et lajustement 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 limage 38 3 ÈME OBJET : HR5999 – M ODÈLE Benisty, Renard et al., submitted Observations Modèle

39 Première image de lenvironnement proche de cet objet 3 composantes Étoile 0.65 UA = rayon de sublimation (K : 40%, H : 26%) Anneau = augmentation brusque du contraste dû à un changement dopacité Disque interne (K : 38%, H : 34%) similaire à dautres objets jeunes (AB Aur, MWC 275, MWC 758, HR 5999) Caractéristique générale à toutes les étoiles de Herbig Ae ? Nature (disque gazeux, grains réfractaires) ? Utilisation simultanée des techniques dajustement de modèle et de reconstruction dimages Perte de dynamique dû à la variabilité dans les données 3 ÈME OBJET : HR5999 – C ONCLUSIONS 39

40 Introduction Formation stellaire et planétaire objets stellaires jeunes Technique dobservation : linterférométrie Partie I : Analyse de la technique de reconstruction dimages Principe de la reconstruction dimages en interférométrie Analyse du terme de régularisation Partie II : Applications aux objets stellaires jeunes GW Orionis MWC 275 HR 5999 Conclusions & Perspectives 40 P LAN

41 Etude du terme de régularisation paramètres optimaux de la reconstruction dimages (régularisation & facteur de poids µ) Limite sur le plan u,v Application astrophysique Premières images de lenvironnement proche des étoiles jeunes complexes Mise au point dune méthodologie détermination des artefacts Points critiques : Non homogénéité du plan uv : trous dans le plan uv = artefacts Qualité des données : grosse barre derreur, non simultanéité des données diminution de la dynamique 41 C ONCLUSIONS 41 Règle 1 : réaliser un grand nombre de données indépendantes Règle 2 : aller-retour entre le modèle et limage reconstruite

42 C ONCLUSIONS Dullemond & Monnier 2010 Millan-Gabet et al

43 Augmentation du nombre de télescopes utilisés simultanément (4 actuellement) VLTI/Pionier & CHARA/Mirc Instruments de seconde génération dédiés à limagerie (Gravity, Matisse, VSI) Plus de données de meilleure qualité Reconstruction dimages = outil de base danalyse Futur proche : favoriser la relocalisation des télescopes pour améliorer les résultats (plan uv homogène, obtention de suffisamment de données en moins de temps) 43 P ERSPECTIVES 3 télescopes 4 télescopes

44 Algorithmique Développer des régularisations plus adaptées aux objets jeunes Utilisation de linformation en longueur donde Evolution de lobjet avec la longueur donde Phase différentielle Astrophysique Large programme dobservation déterminer les tendances générales (disque interne ? Autre composante ?) Reconstruire des images dobjets de plus en plus complexes Disque en rotation Jet (imagerie dans les raies) Planètes en cours de formation P ERSPECTIVES 44

45 M ERCI POUR VOTRE ATTENTION Communiqué de Presse ESO sur MWC 275


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