Результаты исследований: Материалы конференций › тезисы
ЭФФЕКТИВНОСТЬ НАГРЕВА ПЛАЗМЫ МАГНИТНЫМ ПЕРЕСОЕДИНЕНИЕМ В МАГНИТОСФЕРЕ ЗЕМЛИ. / Дивин, Андрей Викторович; Семенов, Владимир Семенович; Чжун, Дахуа; Парамоник, Игорь Павлович.
2024. Реферат от Девятнадцатая ежегодная конференция "Физика плазмы в солнечной системе", Москва, Российская Федерация.Результаты исследований: Материалы конференций › тезисы
}
TY - CONF
T1 - ЭФФЕКТИВНОСТЬ НАГРЕВА ПЛАЗМЫ МАГНИТНЫМ ПЕРЕСОЕДИНЕНИЕМ В МАГНИТОСФЕРЕ ЗЕМЛИ
AU - Дивин, Андрей Викторович
AU - Семенов, Владимир Семенович
AU - Чжун, Дахуа
AU - Парамоник, Игорь Павлович
PY - 2024/3/1
Y1 - 2024/3/1
N2 - В ходе магнитного пересоединения происходит генерация частиц со скоростями порядка характерной Альвеновской скорости Va. В бесстолкновительной плазме наложение траекторий различных популяций частиц создает функции распределения сложной формы, содержащие пучки и “полумесяцы”, в результате чего формируется плазма, далекая от термодинамического равновесия. В данной работе приведены результаты численного моделирования магнитного пересоединения методом частица-в-ячейке (“Particle-in-Cell", PIC) кодом iPIC3D. Рассматривается двумерная модель с начальным слоем типа Харриса, в котором задается начальное возмущение типа Х-точки в центре вычислительной области. Проведенные ранее вычисления показали, что нагрев ионов на сепаратрисах зависит от температуры втекающей плазмы. Данная работа посвящена более общему исследованию эффективности нагрева частиц магнитным пересоединением с параметрами, характерными для хвоста магнитосферы Земли. Изучена зависимость от плотности и плазменной в области втекания и показано, что нагрев в области выхлопа пропорционален квадрату Альвеновской скорости Va Использованы два выражения для оценки температуры в результатах PIC моделирования: 1) “Классическое” определение температуры как второго момента функции распределения. Для такой температуры выполняется соотношение для нагрева ~0.13miVA2, что также находится в хорошем согласии с работами других авторов. Плазменная бета вносит коррекцию в величину нагрева вследствие уменьшения скорости вытекания в горячей плазме.2) Оценка температуры с использованием модели Gaussian Mixture Model (GMM), которая относится к методу машинного обучения без учителя (unsupervised learning). В данном подходе функция распределения раскладывается в сумму пучков; оценкой температуры TGMM является суммарная тепловая энергия отдельных пучков. Разница между “классической” температурой и TGMM выступает в качестве меры термализации функции распределения. В данной модели нагрев оказывается меньше ~0.13miVA2, что говорит об отсутствии перемешивания пучков и существенных отличиях функций распределения в области вытекания от Максвелловских.
AB - В ходе магнитного пересоединения происходит генерация частиц со скоростями порядка характерной Альвеновской скорости Va. В бесстолкновительной плазме наложение траекторий различных популяций частиц создает функции распределения сложной формы, содержащие пучки и “полумесяцы”, в результате чего формируется плазма, далекая от термодинамического равновесия. В данной работе приведены результаты численного моделирования магнитного пересоединения методом частица-в-ячейке (“Particle-in-Cell", PIC) кодом iPIC3D. Рассматривается двумерная модель с начальным слоем типа Харриса, в котором задается начальное возмущение типа Х-точки в центре вычислительной области. Проведенные ранее вычисления показали, что нагрев ионов на сепаратрисах зависит от температуры втекающей плазмы. Данная работа посвящена более общему исследованию эффективности нагрева частиц магнитным пересоединением с параметрами, характерными для хвоста магнитосферы Земли. Изучена зависимость от плотности и плазменной в области втекания и показано, что нагрев в области выхлопа пропорционален квадрату Альвеновской скорости Va Использованы два выражения для оценки температуры в результатах PIC моделирования: 1) “Классическое” определение температуры как второго момента функции распределения. Для такой температуры выполняется соотношение для нагрева ~0.13miVA2, что также находится в хорошем согласии с работами других авторов. Плазменная бета вносит коррекцию в величину нагрева вследствие уменьшения скорости вытекания в горячей плазме.2) Оценка температуры с использованием модели Gaussian Mixture Model (GMM), которая относится к методу машинного обучения без учителя (unsupervised learning). В данном подходе функция распределения раскладывается в сумму пучков; оценкой температуры TGMM является суммарная тепловая энергия отдельных пучков. Разница между “классической” температурой и TGMM выступает в качестве меры термализации функции распределения. В данной модели нагрев оказывается меньше ~0.13miVA2, что говорит об отсутствии перемешивания пучков и существенных отличиях функций распределения в области вытекания от Максвелловских.
KW - магнитное пересоединение
KW - численное моделирование
KW - плазма
UR - https://plasma2025.cosmos.ru/docs/2024/plasma2024-abstract_book_v5.pdf
M3 - тезисы
T2 - Девятнадцатая ежегодная конференция "Физика плазмы в солнечной системе"
Y2 - 5 February 2024 through 9 February 2024
ER -
ID: 129629624