Les méthodes de ce protocole peuvent aider à résoudre le problème informatique ouvert de la diffusion de la lumière par les réolithes planétaires, les couches de particules densément emballées sur les surfaces des astéroïdes passant par les noyaux et autres objets du système solaire. Pour valider les calculs, nous introduisons des mesures uniques non-contact et non destructives basées sur la lévitation ultrasonique de l’échantillon. Nous avons le plein contrôle sur la position et l’orientation de l’échantillon.
Ici, nous appliquons des méthodes de calcul validées pour interpréter les observations de l’astéroïde 4 Vesta et 67P/Churyumov-Gerasimenko. Les méthodes informatiques et expérimentales sont universelles et peuvent être appliquées par exemple dans la télédétection terrestre, les sciences des matériaux à l’échelle nanométrique et l’optique biomédicale. L’utilisation de ces méthodes demande de la patience.
Toutefois, l’effort porte ses fruits en raison de la nature absolue et quantitative du résultat. La démonstration visuelle des méthodes est critique. La partie expérimentale présentée dans cette vidéo combine des techniques de pointe en optique et en acoustique.
Le Dr Antti Penttila, Mme Julia Martikainen, M. Petteri Helander, M.Goran Maconi et M.Timo Vaisanen feront la démonstration de la procédure. Pour commencer, installez le scatteromètre en allaurant la source lumineuse, les tubes multiplicateurs photo et les amplificateurs. Laissez le système se stabiliser pendant 30 minutes.
Ensuite, configurez le lévitateur d’échantillon acoustique en insérant le microphone au centre du lévitateur et en exécutant le script d’étalonnage. Ensuite, faites un balayage de mesure avec un lévitateur vide. Le balayage révèle tous les signaux générés par la lumière ambiante, les reflets de l’environnement ou les bruits électriques.
Une fois la configuration, utilisez une cuillère à mailles acoustiquement transparente pour injecter l’échantillon dans le lévitateur acoustique. À l’aide d’une caméra vidéo et d’une optique de grossissement élevé, inspectez l’orientation et la stabilité de l’échantillon avant et après les mesures de diffusion. La résistance et l’assymétrie du piège acoustique sont optimisées pour une stabilité maximale de l’échantillon.
Par conséquent, la puissance acoustique est réglée aussi bas que possible. Si l’échantillon est asymétrique, tournez-le autour de l’axe vertical pour obtenir des informations sur sa forme. Effectuez la rotation en changeant lentement l’alignement du piège acoustique.
Lors de l’imagerie, appliquez un éclairage supplémentaire pour améliorer la qualité de l’image. Ensuite, fermez la chambre de mesure pour bloquer la lumière extérieure. À l’aide de l’interface de l’ordinateur, sélectionnez l’orientation de l’échantillon ainsi que la résolution angulaire et la portée de la mesure.
La lumière entrante et la lumière éparse sont filtrées par des polariseurs linéaires qui sont motorisés. Exécutez le balayage de mesure automatisé. Cela mesurera quatre points pour chaque angle avec des orientations polarisantes horizontales-horizontales, horizontales-verticales, verticales-verticales et verticales-horizontales.
Récupérez l’échantillon après la mesure en éteignez le champ acoustique et en laissant l’échantillon tomber sur le tissu acoustiquement transparent. Exécutez ensuite un autre balayage de mesure à l’aide d’un lévitateur vide pour détecter toute dérive possible en raison des conditions de lumière ambiante. Une fois terminé, enregistrez les données.
Analyser les données pour calculer les éléments de la matrice Mueller pour chaque angle grâce à une combinaison linéaire d’intensités à différentes polarisations. Pour commencer la modélisation, utilisez l’accès SSH pour vous connecter au CSC IT Center for science limited cluster Taito. Téléchargez et compilez tous les programmes requis qui sont préconfigurés pour Taito en exécutant bash compile.sh.
Ensuite, ouvrez l’éditeur de texte Nano et configurez les paramètres d’un seul scatterer, élément de volume et de l’échantillon étudié pour correspondre à l’échantillon étudié en modifiant le fichier PARAMS. Ensuite, exécutez le pipeline en exécutant le commandement bash run.sh. Une fois terminé, écrivez la matrice Mueller complète de l’échantillon dans le dossier temporaire comme final.out.
Utilisez Siris4 pour calculer les propriétés de diffusion des particules d’howardite en déplaçant d’abord le fichier exécutable Siris4 dans le même dossier avec le fichier d’entrée et le fichier matrice P. Ensuite, copiez le input_1. dans et pmatrix_1.
dans le dossier de test. En input_1. dans, définir le nombre de rayons à deux millions, le nombre de particules échantillon à 1000, l’écart type de rayon à 0,17, et l’indice de loi de puissance de la fonction de corrélation à trois.
Réglez ensuite la partie réelle de l’index réfractif à 1,8 et utilisez la partie imaginaire de l’index réfractif n tel que décrit dans le protocole de texte. Ensuite, exécutez Siris4 en exécutant la commande indiquée ici pour chaque longueur d’onde de 0,4 à 2,5 microns en utilisant une plage de taille de 10 à 200 microns de diamètre avec une étape d’échantillonnage de 10 microns. Ensuite, enregistrez chaque matrice de phase de diffusion calculée p dans un pmatrix_x.
dans le dossier. Le x dans le nom de fichier décrit le nombre de longueurs d’onde et varie de un à 43 pour chaque taille de particule. Le fichier contiendra les angles de diffusion ainsi que les éléments de la matrice de diffusion P11, P12, P22, P33, P34 et P44 pour une longueur d’onde et la taille des particules.
Moyenne des matrices de diffusion obtenues, de la diffusion unique d’Albedos et des chemins libres moyens sur une distribution de la taille de la loi du pouvoir avec un indice de 3,2. Utilisez des scatterers diffus à l’intérieur d’un volume de la taille d’un Vesta avec un index réfractif d’un. Dans le fichier d’entrée, utilisez l’Albedos à diffusion unique moyenne et des longueurs de chemin libres moyennes pour les scatterers internes.
Ensuite, exécutez Siris4 à chaque longueur d’onde en exécutant la commande indiquée ici où x est la longueur d’onde. Le code lit les matrices de diffusion moyennes comme son entrée pour les scatterers diffus internes. Échelle spectres observés Vesta à une valeur géométrique Albedo de 0,42327 à 0,55 microns.
Pour arriver à 17,4 degrés, appliquez un facteur de 0,491 sur les spectres à l’échelle. Comparez à la fois les spectres modélisés et observés sur l’ensemble de la plage de longueur d’onde. Commencez par télécharger les fichiers source avec Git et déplacez les fichiers dans le protocol4b du cd d’annuaire téléchargé.
Ensuite, téléchargez et compilez tous les programmes requis en exécutant bash compile.sh. Une fois prêt, copiez la matrice moyenne de diffusion des entrées ainsi que la matrice de diffusion d’amplitude dans l’annuaire de travail actuel. Ensuite, ouvrez l’éditeur de texte Nano et modifiez le fichier PARAMS pour définir les paramètres souhaités.
Exécuter le pipeline en exécutant bash run.sh. Ensuite, écrivez la matrice Mueller complète dans le dossier temporaire comme rtcb.out. Commencez dans MATLAB et exécutez la routine de powerlaw_ave.
m à la moyenne des résultats sur la distribution de la taille de la loi de puissance de l’indice moins trois après le calcul des fonctions de phase de coma à partir du solveur Siris4. Les sorties de routine prévues sont pmatrix2. dans, Albedo et le chemin moyen libre.
Ensuite, définissez les résultats des sorties Albedo et le chemin moyen libre dans l’entrée. dans le dossier. Réglez la taille à un milliard et définissez l’indice de droit de puissance de la fonction de corrélation pour la forme à 2,5.
Ensuite, exécutez Siris4 en utilisant la ligne de commande indiquée ici pour obtenir la fonction de phase de noyau. Avec Siris4, les propriétés de dispersion de 100 000 agrégats ont été résolues et moyennes. Ces résultats sont tracés ici montrant les mesures expérimentales et une simulation supplémentaire sans le milieu efficace.
Les deux choix pour la distribution des particules ont produit une correspondance avec la fonction de phase mesurée, bien qu’ils entraînent des caractéristiques de polarisation différentes. Ces différences peuvent être utilisées pour identifier la distribution sous-jacente des particules dans l’échantillon. Le meilleur choix est d’utiliser la distribution normale tronquée au lieu des particules équisées.
Si seules les fonctions de phase normalisées sont utilisées, les deux distributions donnent des résultats indiscernables. Pour la dépolarisation, les résultats numériques ont des caractéristiques similaires à la courbe mesurée, mais les fonctions sont déplacées de 10 degrés vers la direction rétro-disscalisation. Les différences dans la polarisation indiquent que l’échantillon a vraisemblablement une structure plus complexe que le modèle homogène.
Il est toutefois au-delà des méthodes microscopiques existantes pour la caractérisation de l’échantillon pour récupérer la véritable structure de l’agrégat. Ici, la courbe de phase photométrique s’est accompagnée d’une dépendance linéaire à l’ampleur imitant l’effet de l’ombre dans un réolithe d’Albedo densément rempli. Le modèle explique avec succès les courbes de phase photométrique et polarimétrique observées et offre une prédiction réaliste de la polarisation maximale.
Il est frappant de constater que la fraction infime de la petite population de particules est capable de compléter l’explication des courbes de phase. Lors de l’exécution de cette expérience, la lévitation de l’échantillon ultrasonique est la clé du succès des mesures de diffusion. Dans la partie computationnelle, le traitement incohérent de la diffusion dans le milieu des particules est essentiel.
À l’avenir, nous prévoyons d’étendre les méthodes expérimentales à des échantillons de plus en plus petits atteignant des écailles de centimètres et de micromètres. Nous développons actuellement des façons d’utiliser le contrôle complet des échantillons ultrasoniques dans les microscopes. Prenez les précautions appropriées lors de l’exécution de ce protocole car de puissantes sources d’ultrasons et de lumière sont utilisées dans ces mesures.
