Os métodos neste protocolo podem ajudar a resolver o problema computacional aberto da dispersão de luz por regolitos planetários, densamente embaladas camadas de partículas nas superfícies de asteroides que passam por núcleos e outros objetos do sistema solar. Para validar os cálculos, introduzimos medições não-contatos e não destrutivas exclusivas baseadas na levitação de amostras ultrassônicas. Temos controle total sobre a posição e orientação da amostra.
Aqui aplicamos métodos computacionais validados para interpretar observações do asteroide 4 Vesta e 67P/Churyumov-Gerasimenko. Os métodos computacionais e experimentais são universais e podem ser aplicados, por exemplo, em sensoriamento remoto terrestre, ciências materiais nanoescala e óptica biomédica. Utilizar esses métodos requer paciência.
No entanto, o esforço compensa devido à natureza absoluta e quantitativa do resultado. A demonstração visual dos métodos é crítica. A parte experimental mostrada neste vídeo combina técnicas de última geração tanto em óptica quanto em acústica.
Demonstrar o procedimento estarão dr. Antti Penttila, Sra. Julia Martikainen, Sr. Petteri Helander, Sr. Goran Maconi, e Sr. Timo Vaisanen. Para começar, configure o scatterometer ligando a fonte de luz, tubos multiplicadores de fotos e amplificadores. Deixe o sistema estabilizar por 30 minutos.
Em seguida, configure o levitador de amostra acústica inserindo o microfone no centro do levitador e executando o script de calibração. Em seguida, faça uma varredura de medição com um levitador vazio. A varredura revela quaisquer sinais gerados pela luz ambiente, reflexos do entorno ou ruídos elétricos.
Uma vez configurado, use uma colher de malha acústicamente transparente para injetar a amostra no levitador acústico. Utilizando uma câmera de vídeo e alta óptica de ampliação, inspecione a orientação e a estabilidade da amostra antes e depois das medições de dispersão. A força e a assimemetria da armadilha acústica são otimizadas para a máxima estabilidade da amostra.
Consequentemente, o poder acústico é definido o mais baixo possível. Se a amostra for assimétrica, gire-a ao redor do eixo vertical para obter informações sobre sua forma. Realize a rotação alterando lentamente o alinhamento da armadilha acústica.
Durante a imagem, aplique iluminação adicional para melhorar a qualidade da imagem. Em seguida, feche a câmara de medição para bloquear a luz externa. Utilizando a interface do computador, selecione a orientação da amostra, bem como a resolução angular e o alcance da medição.
A luz de entrada e dispersão são filtradas por polarizadores lineares motorizados. Execute a varredura de medição automatizada. Isso medirá quatro pontos para cada ângulo com orientações polarizadoras horizontal-horizontais, verticais, verticais e verticais.
Recupere a amostra após a medição desligando o campo acústico e deixando a amostra cair sobre o tecido acústico transparente. Em seguida, execute outra varredura de medição com um levitador vazio para detectar qualquer possível deriva devido às condições de luz ambiente. Quando terminar, salve os dados.
Analise os dados para calcular elementos matriciais de Mueller para cada ângulo através da combinação linear de intensidades em diferentes polarizações. Para começar a modelar, use o acesso SSH para se conectar ao CSC IT Center for science limited cluster Taito. Baixe e compile todos os programas necessários que são pré-configurados para Taito executando bash compile.sh.
Em seguida, abra o editor de texto Nano e configure os parâmetros para um único dispersão, elemento de volume e a amostra estudada para corresponder à amostra estudada modificando o params de arquivo. Em seguida, executar o oleoduto executando comando bash run.sh. Quando terminar, escreva a matriz mueller completa da amostra na pasta temporária como final.out.
Utilize siris4 para calcular as propriedades de dispersão de partículas howardite, movendo primeiro o arquivo executável Siris4 para a mesma pasta com o arquivo de entrada e arquivo de matriz P. Então copie o input_1. dentro e pmatrix_1.
na pasta de teste. Em input_1. in, definir o número de raios para dois milhões, o número de partículas amostrais para 1.000, o desvio padrão de raio para 0,17, e o índice de lei de poder da função de correlação para três.
Em seguida, defina a parte real do índice de refração para 1,8 e use a parte imaginária do índice de refração n conforme descrito no protocolo de texto. Em seguida, execute Siris4 executando o comando mostrado aqui para cada comprimento de onda de 0,4 a 2,5 mícrons usando uma faixa de tamanho de 10 a 200 mícrons de diâmetro com uma etapa amostral de 10 mícrons. Em seguida, salve cada matriz de fase de dispersão computada p em um pmatrix_x.
em arquivo. O x no nome do arquivo descreve o número do comprimento de onda e varia de um a 43 para cada tamanho de partícula. O arquivo conterá os ângulos de dispersão, bem como os elementos da matriz de dispersão P11, P12, P22, P33, P34 e P44 para um comprimento de onda e tamanho de partícula.
Média das matrizes de dispersão obtidas, albedos de dispersão única, e caminhos livres médios sobre uma distribuição de tamanho de lei de poder com um índice de 3,2. Use dispersores difusos dentro de um volume do tamanho de Vesta com um índice refrativo de um. No arquivo de entrada, use o albedos de dispersão única médio e os comprimentos de caminho livres para dispersores internos.
Em seguida, execute Siris4 em cada comprimento de onda executando o comando mostrado aqui onde x é o comprimento de onda. O código lê as matrizes de dispersão média como sua entrada para os dispersores difundidos internos. Dimensione o espectro observado de Vesta para um valor geométrico de Albedo de 0,42327 a 0,55 mícrons.
Para chegar a 17,4 graus, aplique um fator de 0,491 no espectro escalonado. Compare tanto o modelado quanto o espectro observado em toda a faixa de comprimento de onda. Comece baixando os arquivos de origem com o Git e mova os arquivos para o protocolo de cd do diretório baixado4b.
Em seguida, baixe e compile todos os programas necessários executando bash compile.sh. Quando estiver pronto, copie a matriz de dispersão de entrada média, bem como a matriz de dispersão de amplitude no diretório de trabalho atual. Em seguida, abra o editor de texto Nano e modifique o arquivo PARAMS para definir os parâmetros desejados.
Execute o oleoduto executando bash run.sh. Em seguida, escreva a matriz mueller completa na pasta temporária como rtcb.out. Comece no MATLAB e execute a rotina média powerlaw_ave.
m para a média dos resultados sobre a lei de energia distribuição de tamanho do índice menos três após o cálculo das funções de fase de coma do solucionador Siris4. As saídas de rotina esperadas são pmatrix2. em, Albedo e o caminho livre médio.
Em seguida, defina os resultados das saídas Albedo e o caminho livre médio para a entrada. em arquivo. Defina o tamanho para um bilhão e defina o índice de direito de poder da função de correlação para a forma para 2,5.
Em seguida, execute Siris4 usando a linha de comando mostrada aqui para obter a função de fase do núcleo. Com siris4, as propriedades de dispersão de 100.000 agregados foram resolvidas e médias. Esses resultados são traçados aqui mostrando as medições experimentais e uma simulação adicional sem o meio efetivo.
Ambas as escolhas para a distribuição de partículas produziram uma correspondência com a função de fase medida, embora resultem em diferentes características de polarização. Essas diferenças podem ser usadas para identificar a distribuição subjacente das partículas na amostra. A melhor escolha é usar a distribuição normal truncada em vez das partículas equisized.
Se forem utilizadas apenas funções de fase normalizadas, as duas distribuições dão resultados indistinguíveis. Para a despolarização, os resultados numéricos têm características semelhantes à curva medida, mas as funções são deslocadas em 10 graus para a direção de backscattering. As diferenças na polarização indicam que a amostra tem, presumivelmente, uma estrutura mais complexa do que o modelo homogêneo.
No entanto, está além dos métodos microscópicos existentes para caracterização amostral para recuperar a verdadeira estrutura do agregado. Aqui a curva de fase fotométrica foi acompanhada com a dependência linear da magnitude imitando o efeito da sombra em um regolito albedo densamente embalado. O modelo explica com sucesso as curvas de fase fotométrica e polarimétrica observadas e oferece uma previsão realista para a polarização máxima.
É impressionante como a fração minúscula da pequena população de partículas é capaz de completar a explicação das curvas de fase. Ao realizar este experimento, a levitação de amostra ultrassônica é a chave para medições de dispersão bem sucedidas. Na parte computacional, o tratamento incoerente da dispersão dentro do meio das partículas é essencial.
No futuro, planejamos estender os métodos experimentais para amostras maiores e menores, chegando a escalas de centímetros e micrômetros. No momento, estamos desenvolvendo maneiras de utilizar o controle completo de amostras ultrassônicas em microscópios. Tome as precauções apropriadas ao realizar este protocolo, pois são utilizadas poderosas fontes de ultrassom e luz nestas medidas.
