Kohlenstoff, Stickstoff und Sauerstoff (CNO) spielen eine entscheidende Rolle in der Entwicklung von Sternen. Insbesondere das Kohlenstoff-12/13-Isotopenverhältnis (z.B. Shetrone 2003; Szigeti et al. 2018) gibt Hinweise auf den Verlauf der Sternentwicklung, da Kohlenstoff im Laufe der Zeit in Stickstoff umgewandelt wird und das 12C/13C-Verhältnis durch die molekulare CN-Verarbeitung (auch CH und CO) abnimmt. Die Oberflächenhäufigkeiten von CNO hängen auch von den Mischungsprozessen ab (z.B. Mikolaitis et al. 2012; Drazdauskas et al. 2016; Tautvaisiene et al. 2016). Darüber hinaus hängen die Häufigkeiten nicht nur von der Sternennukleosynthese und -mischung ab, sondern auch von der chemischen Entwicklung der Galaxie (z.B. Allende Prieto et al. 2004). Frühere isotopische Messungen (siehe Lambert & Ries 1981) zeigen, dass die beobachteten Verhältnisse für G-K-Riesen bei etwa 10-30 liegen, was deutlich niedriger ist als das angenommene ursprüngliche (solare) Verhältnis von etwa 90 (z.B. Anders & Grevesse 1989; Jewitt et al. 1997). Iben (1964) stellte die erste theoretische Vorhersage von evolutionären Veränderungen der Isotopenhäufigkeiten aus der Reaktion 12CN(p, γ)13N(β+, ν)13C(p, γ)14N auf (siehe auch Henry et al. 2000; Yang et al. 2017). Diese Reaktion deutet darauf hin, dass 13C als Beobachtungstracer verwendet werden kann, sobald es an die Oberfläche gelangt ist. Es wird daher erwartet, dass das 12C/13C-Verhältnis abnimmt und das 14N/15N-Verhältnis mit der Sternentwicklung zunimmt.
Der Hauptmechanismus der Mischung in Sternen ist die Konvektion. Sterne, die ihre Energie hauptsächlich über den CNO-Zyklus gewinnen, haben jedoch während ihrer Hauptreihenphase einen radiativen Umschlag. Nachdem der Wasserstoff im Kern aufgebraucht ist, zieht sich der Kern zusammen und erhitzt die äußeren Schichten. Eine Konvektionsschicht an der Oberfläche des Sterns wird etabliert und dringt ins Innere des Sterns ein. Dadurch wird verarbeitetes Material an die Oberfläche transportiert. Dies wird als erste Durchmischung bezeichnet und tritt auf, wenn der Stern die Hertzsprunglücke im Hertzsprung-Russell-Diagramm erreicht. Um Sterne mit sehr niedrigen Kohlenstoffisotopenverhältnissen zu erklären, wurden zusätzliche Mischungsprozesse vorgeschlagen. Die durch Rotation verursachte meridionale Mischung kann sogar während der Hauptreihenphase für Mischung sorgen (z.B. Drazdauskas et al. 2016; Charbonnel & Lagarde 2010). Die Art der weiteren Mischungsprozesse nach der ersten Durchmischung wird immer noch diskutiert (z.B. Pinsonneault 1997; Charbonnel & Lagarde 2010; Hedrosa et al. 2013).
In dieser Hinsicht sind Doppelsterne von besonderem Interesse, da sie aus Sternen desselben Alters und derselben anfänglichen chemischen Zusammensetzung bestehen, die sich jedoch in unterschiedlichen Entwicklungsstadien befinden, wenn sie unterschiedliche Massen haben. Capella (G8III ist der Primärstern und G0III ist der Sekundärstern) ist ein solches System. Die Kombination der vielen bekannten Informationen über dieses System, insbesondere die Stellar masses mit einer Genauigkeit von unter einem Prozent (Weber & Strassmeier 2011), führte zu recht detaillierten und präzisen Modellen der stellaren Entwicklung für beide Komponenten (Torres et al. 2015). Trotz des geringen Massenunterschieds von nur etwa 3,5 ± 0,4% zwischen den beiden Komponenten von Capella befinden sie sich in sehr unterschiedlichen Entwicklungsstadien. Der schnell rotierende Sekundärstern hat gerade die Hauptreihe verlassen und befindet sich auf seinem kurzen Weg durch die Hertzsprunglücke, während der Primärstern möglicherweise bereits am Ende der Hüllenverbrennungsphase von Helium steht. Daher erwarten wir deutliche Unterschiede in den CNO-Elementen und ihren Isotopen an der Oberfläche. Das 12C/13C-Verhältnis von Capella wurde für die weiter entwickelte Primärkomponente von Tomkin et al. (1976) auf 27 ± 4 gemessen. Dieser Wert ist jetzt über 40 Jahre alt, und seine Abweichung von den Modellwerten, die von Torres et al. (2015) präsentiert wurden, führte zu der vorliegenden Studie.
Wir verwenden die CN-Moleküllinien um 8004 Å für die Isotopenmessung. Dieses Gebiet ist das am wenigsten überlappende und zugänglichste Wellenlängenregion im optischen Bereich für diese Art von Analyse. Es zeigt eine Linie, die ausschließlich auf 12CN zurückzuführen ist, und eine Linie, die ausschließlich auf 13CN zurückzuführen ist. In Abschnitt 2 werden neue Beobachtungen präsentiert, die Datenreduktion und Spektralzerlegung werden in Abschnitt 3 beschrieben, und unsere Spektrum-Synthese-Analyse wird in Abschnitt 4 gegeben. Unsere Schlussfolgerungen werden in Abschnitt 5 zusammengefasst.
2. Beobachtungen
Die Beobachtungen wurden mit dem Potsdam Echelle Polarimetric and Spectroscopic Instrument (PEPSI; Strassmeier et al. 2015) durchgeführt, das am Pier des 2 × 8,4 m großen Binokular-Teleskops (LBT) auf dem Mount Graham, Arizona, installiert ist. Die meisten Spektren wurden mit dem 1,83 m Vatican Advanced Technology Teleskop (VATT) aufgenommen, das eine 450 m Faserleitung zum PEPSI-Spektrographen am LBT besitzt. Ein Cassegrain-Adapter am VATT wurde zur Zielerfassung und Führung verwendet und liefert auch die Zufuhr für die Eingangsfaser (Sablowski et al. 2016).
PEPSI hat drei Auflösungsmodi, die den drei Faserkern-Durchmessern entsprechen, die es speisen. Wir haben den Ultrahochauflösungsmodus mit R = λ/Δλ = 250 000 (2-Pixel-Abtastung und 0,74″ Himmelsapertur am LBT) mit zwei Paaren von 100 μm Fasern und sieben-Schicht-Bildschnitzern verwendet. Als es vom VATT aus gespeist wurde und vor Mitte 2016 verwendet wurde, lieferte PEPSI die gleiche spektrale Auflösung wie bei Fütterung vom LBT, jedoch mit höheren Verlusten. Nach Mitte 2016 wurden zwei neue Paare von Bildschnitzern für die VATT-Zufuhr implementiert. Diese bieten eine erwartete 2,6-Pixel-Auflösung von 200 000 mit einer einzelnen 3″ Himmelsapertur mit einer 200 μm Faser und einem 9-Scheiben-Bildschnitzer für eine 2-Pixel-Auflösung von 250 000 mit derselben Apertur und einem 9-Scheiben-Bildschnitzer, aber kleinerer Scheibenbreite. Die jeweilige Wellenlängenabdeckung am LBT und am VATT ist immer identisch. PEPSI hat blaue und rote Arme mit je drei Kreuzdispergierern (CD) in jedem Arm. Ein CD in jedem Arm kann gleichzeitig verwendet werden.
Mit dem doppeläugigen LBT wird das Licht des Faserpaares des Ziels und des Himmels (optional kann es Licht von einem Fabry-Pérot-Etalon sein) auf vier Bildschnitzer über die entsprechenden achteckigen Fasern geleitet, bevor es in den Spektrografen gelangt. Es werden zwei 10k × 10k-STA1600LN-CCDs mit 9µm Pixelgröße und 16 Verstärkern verwendet, die für die blauen und roten Arme optimiert sind. Wenn es mit dem VATT verwendet wird, steht nur einliniger Weg zur Verfügung und kein Himmel (aber Fabry-Pérot-Licht). Der Spektrograf befindet sich in einem druckgesteuerten Raum bei konstanter Temperatur und Feuchtigkeit, um den Brechungsindex der Luft konstant zu halten. Dies gewährleistet eine langfristige Radialgeschwindigkeitsstabilität von etwa 5 m s−1.
Insgesamt haben wir 70 Spektren von Capella mit dem roten CD VI (λ7355-9137 Å) zwischen dem 28. November 2015 und dem 15. März 2017 aufgenommen. Die Wellenlösung verwendete etwa 3000 ThAr-Linien und zeigte einen Anpassungsfehler in der Bildmitte von 5 m s−1. Aufeinanderfolgende einzelne Belichtungen, die während der gleichen Nacht aufgenommen wurden, wurden gemittelt, um 12 Spektren mit hoher Signal-Rausch-Verhältnis (S/N) zu erhalten, die dann zur Trennung der beiden Sternkomponenten verwendet wurden. Diese durchschnittlichen Spektren sind in Tabelle 1 aufgeführt. Die spektrale Auflösung variiert je nach verwendeter Konfiguration zwischen 200k und 250k. Das S/N wurde auf etwa 8000 Å gemessen und beträgt durchschnittlich etwa 2000:1. Abbildung 1 zeigt die 12 durchschnittlichen Spektren im Bereich um 8004 Å.
3. Datenreduktion und Spektralzerlegung
Die Daten wurden mit einer generischen Softwareplattform namens Spectroscopic Data System (SDS) unter Linux reduziert. Der aktuelle Bildverarbeitungs-Pipeline ist speziell für den PEPSI-Datenkalibrierungsfluss und den bildspezifischen Inhalt ausgelegt und wird SDS4PEPSI genannt. Die gleichen SDS-Tools können für Spektren verwendet werden, die mit verschiedenen Échelle-Spektrographen aufgenommen wurden. Es bietet eine automatisierte Pipeline ohne menschliche Interaktion und basiert auf statistischen Schlussfolgerungen und robusten Statistiken. Das Software-Numerik-Toolkit und die grafische Benutzeroberfläche wurden auf der Grundlage von Ilyin (2000) entwickelt. Die Anwendung auf PEPSI wurde zunächst in Strassmeier et al. (2018b) beschrieben, und ihre vollständige Beschreibung wird in Ilyin (in Vorbereitung) präsentiert.
Die Standard-Schritte der Bildverarbeitung umfassen die folgenden Schritte: Bias-Subtraktion und Varianzschätzung der Quellbilder, Super-Master-Flachfeldkorrektur für das räumliche Rauschen des CCDs, Echelle-Ortsdefinition aus den Ortungsflächen, Streulichtsubtraktion, Wellenlösung für die ThAr-Bilder, optimale Extraktion der Bildschnitzern und kosmische Spike-Eliminierung des Zielbildes, Wellenlängenkalibration und Zusammenfügen der Scheiben in jeder Ordnung, Normalisierung des Masterflachfeldspektrums zur Entfernung von CCD-Fringes und Blaze-Funktion, globale 2D-Anpassung an das Kontinuum des normalisierten Bildes und Rektifizierung aller Spektralordnungen im Bild zu einem 1D-Spektrum für einen bestimmten Kreuzdispergierer. Das Kontinuum der endgültigen Spektren in der Zeitschleifenreihe wurde mit Hilfe des Durchschnittsspektrums korrigiert. Der gewichtete Durchschnitt aller Spektren wurde auf das Kontinuum normiert, um etwaige Resteffekte im Kontinuum zu eliminieren. Das Verhältnis jedes einzelnen Spektrums und des Durchschnitts wird anschließend verwendet, um eine glättende Spline-Kurve zu passen, die das verbesserte Kontinuum für die einzelnen Spektren darstellt.
Der Entwirrungscode Spectangular wurde von Sablowski & Weber (2017) vorgestellt und basiert auf der Singulärwertzerlegung (SVD) im Wellenlängenbereich. Er erfordert keine korrekten Radialgeschwindigkeiten (RV), da er sie während eines vollständigen Entwirrungslaufs optimiert. Um diesen Ansatz anzuwenden, ist es notwendig, Beobachtungen zu verwenden, die über einen Orbitalzeitraum hinweg signifikant verteilt sind. Da SVD einen überbestimmten Satz von Gleichungen erfordert, ist das Minimum an Eingabe mindestens drei Spektren für zwei Komponenten. Die für die Entwirrung verwendeten Capella-Spektren sind in Abbildung 1 dargestellt. Es wird nur ein kleiner Wellenlängenanteil geplottet. Diese Spektren sind nicht gut über die Umlaufbahn verteilt (Porb = 104 d, siehe Tabelle 1 für abgedeckte Phasen ϕ), aber die geringen RV-Verschiebungen zwischen den Spektren waren ausreichend, damit der Algorithmus die einzelnen Komponenten extrahieren konnte (siehe auch Anhang B). Die Entwirrung durch die Verwendung einer schlecht abgetasteten Umlaufbahn wurde in Sablowski & Weber (2017) untersucht. Darüber hinaus erfordert der Entwirrungscode ein a priori Wissen über das Lichtverhältnis der beiden Komponenten im betrachteten Wellenlängenbereich. Wir haben das Verhältnis von 1,118 (G8/G0) von Huby et al. (2013) übernommen (siehe auch Anhang A).
Ein weiterer Vorteil dieses Entwirrungsprozesses besteht darin, dass das Tellurics-Spektrum entfernt wird. Wasserdampflinien, die wir Tellurics nennen, komplizieren die Analyse und den Entwirrungsprozess weiter, da sie sich in ihrer Stärke dramatisch ändern können (und sie variieren sogar leicht in der RV). Dies ist in Abbildung 1 für ein Paar Telluriklinien bei etwa 8007,6 Å und für eine Linie bei 8000,3 Å dargestellt. Um den Fluss in den Wellenlängenpixeln zu erhalten, die von Tellurik betroffen sind, haben wir vor der Entwirrung keine heliografische Korrektur angewendet. Dadurch werden die Telluriklinien in der Wellenraumposition fixiert. Die hohe Variabilität der Stärke dieser Linien führt zu einer starken Unterdrückung in den separierten Spektren, die auf die kleinsten Quadrate der SVD-Lösung zurückzuführen ist. Wir haben die Reste aus den separierten Spektren dann verwendet, um den Beitrag der Tellurik in jedem Spektrum zu identifizieren. Diese Reste wurden dann durch eine geeignete Spline approximiert und in den einzelnen beobachteten Spektren korrigiert. Ein zweiter Durchlauf des gesamten Entwirrungsprozesses führte zu Komponentenspektren mit vernachlässigbarer Tellurik-Kontamination. Für weitere Details zu diesem Verfahren verweisen wir auf einen kommenden Artikel von Sablowski et al. (2019) und den Anhang. Das Endergebnis der separierten Spektren für die Primärkomponente von Capella ist in Abbildung 2 dargestellt.
4. Analyse
Für das Kohlenstoffisotopenverhältnis (CIR) haben wir die Spektroskopie leicht gemacht (SME; Valenti & Piskunov 1996; Piskunov & Valenti 2017) für eine Spektrumsynthese unter lokalem thermodynamischem Gleichgewicht (LTE) zusammen mit einem Gitter von kugelförmigen Modellatmosphären von MARCS (Gustafsson et al. 2008) für Riesensterne verwendet, wie sie im SME-Code enthalten sind. Da SME nicht für die individuelle Isotopensynthese ausgelegt ist, haben wir das folgende Verfahren angewendet. Zunächst haben wir die stellar parameters auf die in Tabelle 2 angegebenen Werte festgelegt, aber die Kohlenstoffhäufigkeit als freien Parameter belassen. Als Ergebnis der hohen Auflösung der Spektren mussten die Verbreiterungswerte im Vergleich zu denen von Takeda et al. (2018) und Torres et al. (2015) geringfügig reduziert werden. Sie liegen jedoch innerhalb der Fehler der angegebenen Werte. Diese Werte wurden durch eine Synthese einiger isolierter Linien erhalten, siehe Abbildung 3. Die Orbitalsampleung in anderen Wellenlängenbereichen ist für die Entwirrung nicht ausreichend. Wir konnten daher die atmosphärischen Parameter nicht bestimmen. Zweitens haben wir das eine Linienregion angepasst, die ausschließlich auf 12CN zurückzuführen ist, während alle anderen nahegelegenen Linien ausgeblendet wurden. Drittens haben wir die andere Linienregion angepasst, die ausschließlich auf 13CN im angrenzenden Wellenlängenbereich zurückzuführen ist, wobei wiederum alle anderen Linien ignoriert wurden (die Anpassungsbereiche sind in Abbildung 2a als schattierte Bereiche gekennzeichnet). Basierend auf diesen Anpassungen haben wir eine Pseudo-12CN- und 13CN-Häufigkeit gefunden, aus der wir das Kohlenstoffisotopenverhältnis abgeleitet haben. Die resultierenden besten Anpassungen für beide Isotope sind in Abbildung 4 zusammen mit ihren 3σ-Abweichungen dargestellt.
Ursprünglich haben wir die Linienliste von Carlberg et al. (2012) für die SME-Synthese implementiert. Allerdings wurde von unseren Spektren eine weitere kleine Überlappung deutlich. Sie ist in Abbildung 2 mit einer roten dicken Markierung gekennzeichnet. Diese Linie ist in VALD-3 als Fe I 8005.0490 Å (Kurucz 2005) mit einer Exzitationsenergie χ = 5,58 eV und einer Übergangswahrscheinlichkeit log gf = -5,52 identifiziert. Wir haben sie zur Liste von Carlberg et al. (2012) hinzugefügt und geben die vollständige Linienliste und ihre Parameter in Tabelle 3 an.
Wir weisen darauf hin, dass die Präzision unseres Isotopenverhältnisses nicht mehr durch die Daten begrenzt ist, aufgrund der hohen Auflösung, des hohen S/N und eines wahrscheinlich besseren Kontinuums, das wahrscheinlich besser als 0,1% ist. Es hat sich gezeigt, dass die erzielbare Präzision eher durch die Datenbanken für atomare und molekulare Linien begrenzt ist und wahrscheinlich noch signifikanter durch die Annahmen und Gitterauflösungen der Modellatmosphären. Tests wurden durchgeführt, indem das Isotopenverhältnis für synthetische Spektren aus mehreren stellaren Parametern gemessen wurde, die durch die verschiedenen Gitterauflösungen und die durch Takeda et al. (2018) und Torres et al. (2015) angegebenen Messunsicherheiten verändert wurden. SME liefert die logarithmischen Häufigkeiten zusammen mit ihren Fehlern, die für die beste Anpassung (stellare Parameter aus Tabelle 2) den logarithmischen Häufigkeiten log AC12 = -3,18 ± 0,000658 und log AC13 = -4,43 ± 0,04598 entsprechen.
Für eine Konsistenzprüfung der angewandten Methode in SME haben wir mit MOOG (Sneden 1973) synthetische Spektren erzeugt, die zwischen den Isotopen unterscheiden können. Diese Spektren wurden mit denselben Parametern erstellt, die auch für SME verwendet wurden. Die Parameter des MARCS-Modells, das für die Synthese ausgewählt wurde, sind Teff = 5000 K, log g = 2,5, [Fe/H] = 0,00 und ξt = 2,0 km s−1. Ein guter Vergleich wird durch den Vergleich mit den Beobachtungen in Abbildung 4b gezeigt. Die etwas breiteren Linien stammen von der höheren ξt von 2,0 km s−1 dieses Modells. Daher haben wir auch das Modell mit ξt = 1,0 km s−1 verwendet und synthetische Spektren mit unterschiedlichen Kohlenstoff-Isotopenverhältnissen (CIR) berechnet. Der quadratische Mittelwert (rms) zwischen diesen Spektren und den Beobachtungen wird in Abbildung 5 dargestellt. Die Vollständige Linie repräsentiert eine Anpassung einer asymmetrischen Parabel. Die Minima stimmen sehr gut mit dem CIR-Wert überein, der durch die Anpassung mit SME erhalten wurde.
Wie oben beschrieben, ist unsere Analyse auf die Modelle und Linien-Datenbanken beschränkt. Dies wird in Abbildung 4c gezeigt, in der die Unterschiede zwischen den Beobachtungen und der Synthese von MOOG mit dem ermittelten CIR aufgetragen sind.
Da die Spektren beider Codes gut übereinstimmen, waren wir zuversichtlich, die von der Synthese in SME bereitgestellten Fehler zu verwenden. Der Fehler des Isotopenverhältnisses wurde entsprechend der Fehlerfortpflanzung der Exponentialfunktion berechnet (z.B. Bevington & Robinson 1992) r = 10u und σr = ln10 ⋅ rσu, wobei r das Isotopenverhältnis, u = log AC12 – log AC13 und σu ist. Das Ergebnis lautet AC12/AC13 = 17,8 ± 1,9.
Das separierte Spektrum der Sekundärkomponente (siehe Abbildung B.1c) zeigt keine separierbaren Signaturen der 12CN- und 13CN-8004-Å-Linien. Dies liegt wahrscheinlich an ihrer höheren Temperatur und der viel größeren vsini (siehe auch Anhang B).
5. Zusammenfassung und Fazit
Wir haben eine neue Messung des Kohlenstoff-12/13-Isotopenverhältnisses der Primärkomponente von Capella vorgelegt und festgestellt, dass es 17,8 ± 1,9 beträgt. Der zugewiesene Fehler ist größtenteils auf Unsicherheiten der molekularen Liniendaten und die Gitterschrittgröße der zugrunde liegenden Atmosphärenmodelle zurückzuführen und nicht auf die Daten selbst. Dieses neue Verhältnis ist deutlich niedriger als der Wert von 27 ± 4, der ursprünglich von Tomkin et al. (1976) mit einer Kurvenwachstumsanalyse gemessen wurde. Torres et al. (2009) haben darauf hingewiesen, dass Tomkins Wert unter Verwendung eines falschen Lichtverhältnisses zwischen den beiden Komponenten abgeleitet wurde. Sie schätzten, dass die von Tomkin et al. (1976) berichteten Äquivalentbreiten der CN-Linien aufgrund dieses Effekts um etwa 6-11% unterschätzt wurden. Da die Äquivalentbreiten strikt differentiell verwendet wurden, unterstützen wir die Aussage von Torres et al. (2009), dass dies nur einen kleinen Fehler verursacht hat, der wahrscheinlich bereits innerhalb der Fehlerbalken liegt. Der Unterschied zu unserem neuen Verhältnis stammt daher wahrscheinlich von der Verbesserung der Daten, der Syntheseanalyse und besseren spektralen Linien-Daten.
Obwohl unser neues Isotopenverhältnis jetzt besser mit den theoretischen Erwartungen von 20,7 von Torres et al. (2015) basierend auf MESA-Stellarevolutionsmodellen übereinstimmt, liegt es nun (marginal) unter den Vorhersagen, wenn sie im Alter von 588,5 Myr liegen (siehe Paxton et al. 2013). Die frühere Vorhersage von Torres et al. (2009) basierte auf Modellen von Claret (2004) und Young & Arnett (2005), die alle im Bereich von 18,88-19,60 lagen.
Wir danken dem anonymen Gutachter für die konstruktiven Kommentare, die dazu beigetragen haben, den Inhalt dieser Studie zu verbessern. Wir danken auch unseren Kollegen Gohar Harutyunyan, Arto Järvinen und dem Entwickler von MOOG, Christopher A. Sneden, sowie den Entwicklern von SME, Nikolai Piskunov und Jeff Valenti, für ihre freundliche Unterstützung beim Start der Synthese-Code MOOG und SME. Diese Arbeit basiert auf Daten, die mit PEPSI am Large Binocular Telescope (LBT) und mit dem Vatican Advanced Technology Telescope (VATT) erworben wurden. Das LBT ist eine internationale Zusammenarbeit zwischen Institutionen in den Vereinigten Staaten, Italien und Deutschland. Die Partner der LBT Corporation sind die University of Arizona im Namen des arizonischen Universitätssystems; Istituto Nazionale di Astrofisica, Italien; LBT Beteiligungsgesellschaft, Deutschland, repräsentiert die Max-Planck-Gesellschaft, das Leibniz-Institut für Astrophysik Potsdam (AIP) und die Universität Heidelberg; die Ohio State University; und die Research Corporation, im Namen der University of Notre Dame, University of Minnesota und University of Virginia. Diese Arbeit verwendet die VALD-Datenbank, die von der Universität Uppsala, dem Institut für Astronomie RAS in Moskau und der Universität Wien betrieben wird.
Quellen
Anhang A: Korrektur der Tellurics und des Flussverhältnisses
Anhang B: Spektrum der Sekundärkomponente
Alle Tabellen
Alle Abbildungen
