Los métodos de este protocolo pueden ayudar a resolver el problema computacional abierto de dispersión de luz por regolitos planetarios, capas densamente empaquetadas de partículas en las superficies de los asteroides que atraviesan núcleos y otros objetos del sistema solar. Para validar los cálculos, introducimos mediciones únicas sin contacto y no destructivas basadas en la levitación de muestras ultrasónicas. Tenemos control total sobre la posición y orientación de la muestra.
Aquí aplicamos métodos computacionales validados para interpretar observaciones del asteroide 4 Vesta y 67P/Churyumov-Gerasimenko. Los métodos computacionales y experimentales son universales y se pueden aplicar, por ejemplo, en teledetección terrestre, ciencias de materiales a nanoescala y óptica biomédica. El uso de estos métodos requiere paciencia.
Sin embargo, el esfuerzo rinde frutos debido a la naturaleza absoluta y cuantitativa del resultado. La demostración visual de los métodos es fundamental. La parte experimental que se muestra en este vídeo combina técnicas de última generación tanto en óptica como en acústica.
Demostrando el procedimiento estarán el Dr. Antti Penttila, la Sra. Julia Martikainen, el Sr. Petteri Helander, el Sr. Goran Maconi y el Sr. Timo Vaisanen. Para empezar, configure el dispersómetro encendiendo la fuente de luz, los tubos multiplicadores de fotos y los amplificadores. Deje que el sistema se estabilice durante 30 minutos.
A continuación, configure el levitador de muestra acústica insertando el micrófono en el centro del levitador y ejecutando el script de calibración. A continuación, haga un barrido de medición con un levitador vacío. El barrido revela cualquier señal generada por la luz ambiental, los reflejos del entorno o los ruidos eléctricos.
Una vez configurado, utilice una cuchara de malla acústicamente transparente para inyectar la muestra en el levitador acústico. Con una cámara de vídeo y una óptica de alto aumento, inspeccione la orientación y la estabilidad de la muestra antes y después de las mediciones de dispersión. La resistencia y la asimetría de la trampa acústica están optimizadas para una máxima estabilidad de la muestra.
Por lo tanto, la potencia acústica se establece lo más bajo posible. Si la muestra es asimétrica, gírela alrededor del eje vertical para obtener información sobre su forma. Realice la rotación cambiando lentamente la alineación de la trampa acústica.
Durante la toma de imágenes, aplique iluminación adicional para mejorar la calidad de la imagen. A continuación, cierre la cámara de medición para bloquear la luz externa. Mediante la interfaz del ordenador, seleccione la orientación de la muestra, así como la resolución angular y el rango de la medición.
La luz entrante y la dispersa se filtran por polarizadores lineales que se motorizan. Ejecute el barrido de medición automatizado. Esto medirá cuatro puntos para cada ángulo con orientaciones polarizadoras de horizontal-horizontal, horizontal-vertical, vertical-vertical y vertical-horizontal.
Recuperar la muestra después de la medición apagando el campo acústico y dejando que la muestra caiga sobre el tejido acústicamente transparente. A continuación, ejecute otro barrido de medición con un levitador vacío para detectar cualquier posible deriva debido a las condiciones de luz ambiental. Cuando haya terminado, guarde los datos.
Analice los datos para calcular los elementos de la matriz Mueller para cada ángulo a través de la combinación lineal de intensidades en diferentes polarizaciones. Para comenzar el modelado, utilice el acceso SSH para conectarse al Centro de TI de CSC para el clúster limitado de ciencia Taito. Descargue y compile todos los programas necesarios que están preconfigurados para Taito ejecutando bash compile.sh.
A continuación, abra el editor de texto Nano y configure los parámetros para un único dispersor, elemento de volumen y la muestra estudiada para que coincida con la muestra estudiada modificando el archivo PARAMS. A continuación, ejecute la canalización ejecutando el comando bash run.sh. Cuando haya terminado, escriba la matriz Completa de Mueller de la muestra en la carpeta temporal como final.out.
Utilice Siris4 para calcular las propiedades de dispersión de las partículas howardite moviendo primero el archivo ejecutable de Siris4 a la misma carpeta con el archivo de entrada y el archivo de matriz P. A continuación, copie el input_1. en y pmatrix_1.
en la carpeta de prueba. En input_1. en, establezca el número de rayos en dos millones, el número de partículas de muestra en 1.000, la desviación estándar del radio en 0.17, y el índice de la ley de potencia de la función de correlación a tres.
A continuación, establezca la parte real del índice de refracción en 1,8 y utilice la parte imaginaria del índice de refracción n como se describe en el protocolo de texto. A continuación, ejecute Siris4 ejecutando el comando que se muestra aquí para cada longitud de onda de 0,4 a 2,5 micras utilizando un rango de tamaño de 10 a 200 micras de diámetro con un paso de muestreo de 10 micras. A continuación, guarde cada matriz de fase de dispersión calculada p en un pmatrix_x.
en el archivo. La x en el nombre de archivo describe el número de longitud de onda y oscila entre uno y 43 para cada tamaño de partícula. El archivo contendrá los ángulos de dispersión, así como los elementos de matriz de dispersión P11, P12, P22, P33, P34 y P44 para una longitud de onda y tamaño de partícula.
Promediar las matrices de dispersión obtenidas, un solo dispersión de Albedos, y significar caminos libres sobre una distribución del tamaño de la ley de energía con un índice de 3.2. Utilice dispersadores difusos dentro de un volumen del tamaño de Vesta con un índice de refracción de uno. En el archivo de entrada, utilice el promedio de dispersión única de Albedos y las longitudes medias de la ruta libre para los dispersadores internos.
A continuación, ejecute Siris4 en cada longitud de onda ejecutando el comando que se muestra aquí donde x es la longitud de onda. El código lee las matrices de dispersión promediadas como su entrada para los dispersadores difusos internos. Escale los espectros observados de Vesta a un valor geométrico de Albedo de 0,42327 a 0,55 micras.
Para llegar a 17,4 grados, aplique un factor de 0,491 en los espectros a escala. Compare los espectros modelados y observados en todo el rango de longitud de onda. Comience descargando los archivos de origen con Git y mueva los archivos al directorio descargado cd protocol4b.
A continuación, descargue y compile todos los programas necesarios ejecutando bash compile.sh. Cuando esté listo, copie la matriz de dispersión de entrada promediada, así como la matriz de dispersión de amplitud en el directorio de trabajo actual. A continuación, abra el editor de texto Nano y modifique el archivo PARAMS para establecer los parámetros deseados.
Ejecute la canalización ejecutando bash run.sh. A continuación, escriba la matriz completa de Mueller en la carpeta temporal como rtcb.out. Comience en MATLAB y ejecute la rutina de promediación powerlaw_ave.
m para promediar los resultados sobre la distribución del tamaño de la ley de potencia del índice menos tres después de calcular las funciones de fase de coma del solucionador Siris4. Los resultados rutinarios esperados son pmatrix2. en, Albedo y el camino libre medio.
A continuación, establezca los resultados de las salidas Albedo y la ruta libre media en la entrada. en el archivo. Establezca el tamaño en mil millones y establezca el índice de la ley de potencia de la función de correlación para la forma en 2.5.
A continuación, ejecute Siris4 utilizando la línea de comandos que se muestra aquí para obtener la función de fase del núcleo. Con Siris4, las propiedades de dispersión de 100.000 agregados se resolvieron y promediaron. Estos resultados se trazan aquí mostrando las mediciones experimentales y una simulación adicional sin el medio efectivo.
Ambas opciones para la distribución de partículas produjeron una coincidencia con la función de fase medida, aunque dan como resultado diferentes características de polarización. Estas diferencias se pueden utilizar para identificar la distribución subyacente de las partículas en la muestra. La mejor opción es utilizar la distribución normal truncada en lugar de las partículas equisizadas.
Si sólo se utilizan funciones de fase normalizadas, las dos distribuciones dan resultados indistinguibles. Para la despolarización, los resultados numéricos tienen características similares a la curva medida, pero las funciones se desplazan 10 grados a la dirección de retrobatería. Las diferencias en la polarización indican que la muestra tiene presumiblemente una estructura más compleja que el modelo homogéneo.
Sin embargo, está más allá de los métodos microscópicos existentes para la caracterización de la muestra para recuperar la verdadera estructura del agregado. Aquí la curva de fase fotométrica se ha acompañado con la dependencia lineal de la magnitud imitando el efecto de la sombra en un regolito de Albedo alto densamente embalado. El modelo explica con éxito las curvas de fase fotométricas y polarimétricas observadas y ofrece una predicción realista para la polarización máxima.
Es sorprendente cómo la fracción de minutos de la población de partículas pequeñas es capaz de completar la explicación de las curvas de fase. Al realizar este experimento, la levitación de muestras ultrasónicas es la clave para las mediciones de dispersión exitosas. En la parte computacional, el tratamiento incoherente de dispersión dentro del medio de partículas es esencial.
En el futuro, planeamos extender los métodos experimentales a muestras más grandes y más pequeñas que llegan a escalas de centímetro y micrómetro. Actualmente estamos desarrollando formas de utilizar el control de muestras ultrasónicas completo en microscopios. Tome las precauciones adecuadas al realizar este protocolo, ya que se utilizan potentes fuentes de ultrasonido y luz en estas mediciones.
