大质量黑洞的自旋及其宇宙学演化

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    12003024
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    16.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A1404.星系相互作用和核活动
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2020
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2021-01-01 至2022-12-31

项目摘要

The formation and evolution of massive black holes in the center of galaxies is an important issue in astrophysics. Black hole spins contain important information about the growth history of black holes. This project intends to study the effects of different accretion modes on the spin evolution of black holes by considering a variety of accretion models that depend on the galactic environment, to expand the theoretical model of spin evolution of black holes. We will further investigate the effect of black hole mergers on the spin evolution, the rationality of accretion models without considering the merging process, and the deviation of theoretical predictions. With the combination of cosmological simulation IllustrisTNG's dark matter halo merger tree and semi-analytical model of galaxy formation, cosmic evolution of black hole spins wil be self-consistently studied, aiming to provide theoretical support for the spin observation of future detectors such as eXTP, LISA, Tianqin, and Taiji.
星系中心大质量黑洞的形成演化是天体物理的一个重要问题。黑洞自旋包含黑洞成长历史的重要信息。本项目拟通过考虑多种依赖于星系环境的吸积模型,细致研究不同吸积模式对黑洞自旋演化的影响,拓展黑洞自旋演化的理论模型研究;在此基础上引入黑洞并合过程对自旋演化的影响,探究未考虑并合过程的吸积模型的合理性及其理论预言的偏差;结合宇宙学模拟IllustrisTNG的暗物质晕并合树与星系形成的半解析模型,自洽地研究黑洞自旋的宇宙学演化,为未来eXTP、LISA、天琴、太极等探测器的自旋观测提供理论支撑。

结项摘要

星系中心超大质量黑洞的成长演化是天体物理的一个前言问题。自旋,作为黑洞除质量外的另一个重要参量,对黑洞的成长速率有重要的影响:史瓦西黑洞和极端克尔黑洞的成长时标(Salpeter时标)可以相差7倍。本项目主要针对超大质量黑洞的自旋演化以及自旋对宇宙早期黑洞成长的影响展开理论研究。我们能够运用不同几何的吸积盘模型,数值求解任意吸积模式下的黑洞自旋演化。黑洞的自旋大小主要取决于吸积盘与黑洞的角动量之比:吸积盘角动量主导的吸积会增大黑洞的自旋;反之,自旋会降低。同理,黑洞对恒星的潮汐瓦解可以降低黑洞的自旋,前提是瓦解的恒星总质量与黑洞的质量相当。利用14个红移高于6.5的类星体中心黑洞的质量观测,我们定量描述了自旋对限制种子黑洞质量和超爱丁顿贡献的重要影响。黑洞吸积的相干性越强,自旋维持在越大值,黑洞成长得越慢;反之,小片段的、随机方向的吸积模式下黑洞成长得越快。目前的种子黑洞模型基本上需要一定程度的超爱丁顿吸积才能与高红移的类星体观测相吻合。本项目的研究结果将为未来X射线和引力波的自旋测量提供理论支撑。

项目成果

期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
White Dwarfs with Infrared Excess from LAMOST Data Release 5
LAMOST 数据第 5 版中红外过量的白矮星
  • DOI:
    10.3847/1538-4357/acaf5a
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    The Astrophysical Journal
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Lin Wang;Xiaoxia Zhang;Junfeng Wang;Zhi-Xiang Zhang;Taotao Fang;Wei-Min Gu;Jincheng Guo;Xiaochuan Jiang
  • 通讯作者:
    Xiaochuan Jiang
星系周介质的研究方法和研究进展
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    厦门大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张小霞;方陶陶;鄢淑澜
  • 通讯作者:
    鄢淑澜
Effects of Spin on Constraining the Seeds and Growth of 10^9Msun Supermassive Black Holes in z > 6.5 Quasars
自旋对约束 z > 6.5 类星体中 10^9Msun 超大质量黑洞种子和生长的影响
  • DOI:
    10.3847/2041-8213/abc077
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    The Astrophysical Journal Letters
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Zhang Xiaoxia;Lu Youjun;Fang Taotao
  • 通讯作者:
    Fang Taotao

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其他文献

黄连-厚朴药对9个配伍比例对抑制神经氨酸酶活性的影响
  • DOI:
    10.5194/egusphere-egu21-15528
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    中成药
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈高;吴巧凤;张小霞;严云良
  • 通讯作者:
    严云良
丁坝布置形式对中小河流栖息地影响的数值模拟研究
  • DOI:
    10.3969/j.issn.1007-2284.2017.09.030
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    中国农村水利水电
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    魏文杰;张小霞;张新华
  • 通讯作者:
    张新华
广义双循环群上Cayley图中的处处非零3-流
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    信阳师范学院学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李良辰;张小霞;张会芹
  • 通讯作者:
    张会芹
波浪作用下柔性草本植物受力特性研究
  • DOI:
    10.6052/0459-1879-20-429
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    力学学报
  • 影响因子:
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  • 作者:
    张小霞;林鹏智
  • 通讯作者:
    林鹏智
The compact quantum group 
  • DOI:
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
  • 影响因子:
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  • 作者:
    张小霞;郭懋正
  • 通讯作者:
    郭懋正

其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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