基于LAMOST在Kepler天区中分辨率光谱巡天数据的钡星搜寻与研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    11803016
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    27.0万
  • 负责人：
    孔晓明
  • 依托单位：
    山东大学
  • 学科分类：
    A1502.恒星结构演化和大气、变星双星和多星系统
  • 结题年份：
    2021
  • 批准年份：
    2018
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Barium stars are chemically peculiar stars whose envelopes exhibit overabundance of s-process elements, and the enhancement materials are generally believed to come from the mass transfer from their AGB companions (now WD). Detailed chemical abundances of s-process elements can provide observational constraints for the studies of neutron-capture nucleosynthesis and clues for understanding their contribution to the Galactic chemical enrichment..The studies on barium stars have continued nearly 70 years, but the formation mechanism and evolution properties still are not understood. One important reason is that the number of barium stars, especially barium dwarf stars, is very small, which hinders the study of these stars. The medium-resolution spectra survey of LAMOST will produce massive spectra, which provides data source and good condition for finding more barium stars and further research. The main work of this research includes: 1. Search for and identify the barium stars; 2. Analyze the properties of barium giants and barium dwarfs, and study the relation between them. 3. The influence of the orbital period, the mass of white dwarf and the eccentricity on the origin and the level of s-process overabundance among barium stars.
钡星是慢中子俘获过程元素超丰的恒星，其增丰的原因被广泛认为是由于遭受到它们的白矮星伴星的前身星在AGB阶段抛射物质的污染。钡星慢中子俘获过程元素丰度的测定可以为AGB星中子俘获核合成的研究提供观测上的约束，同时为更好的理解其对银河系化学增丰所做的贡献提供证据。. 有关钡星的研究已持续近七十年，但是有关钡星的形成机制及演化特性仍未被充分理解且缺乏定论，一个重要原因是钡星、尤其是钡矮星的样本极少，限制了对其深入研究。LAMOST刚刚开始的中分辨率光谱巡天可以为发现更多的钡星提供光谱数据，也为进一步研究钡星的起源与特性提供了条件。本课题的主要工作包括：1. Kepler天区钡星的搜寻与证认；2. 钡巨星与钡矮星性质分析及演化关系研究；3. 双星系统的轨道周期、白矮星伴星质量及偏心率等参数对钡星成因及慢中子俘获过程元素增丰程度的影响。

结项摘要

本课题在研究的初期及中期，投入大量精力研究利用模板匹配方法在LAMOST中分辨率光谱数据中搜寻Ba星候选体。此部分研究内容遇到两个技术性难题，一是Lamost中分光谱波长覆盖范围窄，传统方法难以获取高精度的大气参数。二是合成的模板光谱与高分光谱对比存在较大差异，导致最终测量的元素丰度误差大，不足以可靠地分析s过程元素丰度。模板光谱的问题一直没有得到很好解决的情况下，本课题决定应用机器学习算法，从LAMOST低分辨率光谱中进行Ba星的搜寻以及[Ba/Fe]及[Sr/Fe]丰度预测工作。研究结果包括：（1）研究对比了利用LGBM、SVM、Random Forest、XGBoost、KNN 等机器学习算法从小样本训练集中判别Ba巨星的效果，获得了分类准确率高的模型。（2）在LAMOST Dr8低分辨率巨星光谱中进行Ba巨星的搜寻，利用LGBM算法对找到的Ba巨星样本的 [Sr/Fe]与[Ba/Fe]丰度预测,提供了新的Ba巨星星表。（3）挑选2颗找出来的s过程元素增丰候选体进行高分辨率光谱观测，获得了大气参数及25种元素的丰度分析数据，结果表明搜寻到的候选体确实呈现明显的s 过程元素增丰，但低分光谱因为分辨率低及吸收线的混合等问题，估计的元素丰度值与高分光谱相比存在较大误差。（4）在课题进展不顺利的前中期阶段，指导课题组学生研究了LAMOST低分辨率、低信噪比光谱的大气参数测定以及稀有天体的搜寻等工作。（5）发表SCI论文5篇，1篇已投稿、2篇初稿基本完成。

项目成果

期刊论文数量（5）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Rare Object Search From Low-S/N Stellar Spectra in SDSS
从 SDSS 中的低信噪比恒星光谱中搜索稀有天体
  • DOI：
    10.1109/access.2020.2983745
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    IEEE Access
  • 影响因子：
    3.9
  • 作者：
    Wu Minglei;Pan Jingchang;Yi Zhenping;Wei Peng
  • 通讯作者：
    Wei Peng
Atmospheric parameter measurement of Low-S/N stellar spectra based on deep learning
基于深度学习的低信噪比恒星光谱大气参数测量
  • DOI：
    10.1016/j.ijleo.2020.165004
  • 发表时间：
    2020-09
  • 期刊：
    Optik
  • 影响因子：
    3.1
  • 作者：
    Wu Minglei;Pan Jingchang;Yi Zhenping;Kong Xiaoming;Bu Yude
  • 通讯作者：
    Bu Yude
A New Moving Group in the Local Arm
本地部门的新搬迁小组
  • DOI：
    10.3847/1538-3881/ab7fa9
  • 发表时间：
    2020-03
  • 期刊：
    Astronomical Journal
  • 影响因子：
    5.3
  • 作者：
    Liang Xilong;Zhao Jingkun;Chen Yuqin;Fang Xiangsong;Ye Xianhao;Zhang Jiajun;Kong Xiaoming;Zhao Gang
  • 通讯作者：
    Zhao Gang
Spectra-GANs: A New Automated Denoising Method for Low-S/N Stellar Spectra
Spectra-GAN：一种新的低信噪比恒星光谱自动去噪方法
  • DOI：
    10.1109/access.2020.3000174
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    IEEE Access
  • 影响因子：
    3.9
  • 作者：
    Minglei Wu;Yude Bu;Jingchang Pan;Zhenping Yi;Xiaoming Kong
  • 通讯作者：
    Xiaoming Kong

数据更新时间：{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI：
    {{ item.doi || "--"}}
  • 发表时间：
    {{ item.publish_year || "--" }}
  • 期刊：
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子：
    {{ item.factor || "--"}}
  • 作者：
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者：
    {{ item.author }}

数据更新时间：{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ patent.updateTime }}

其他文献

妊娠期母鼠给予葡萄球菌肠毒素B对成年子代CD3+TCR V8+T细胞的影响
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    南方医科大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    管俊昌;刘勇;孔晓明;朱翔;余峰玲;林娜;刘从森;张涛
  • 通讯作者：
    张涛
妊娠母鼠静脉注射葡萄球菌肠毒素B对胎鼠胸腺发育的影响
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2011
  • 期刊：
    蚌埠医学院学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    刘从森;刘婷婷;孔晓明;朱翔;刘勇;闵宏林;管俊昌
  • 通讯作者：
    管俊昌
砷化镓HBT的VBIC模型研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    东南大学学报，2005；35（3），188-191
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    黄风义;孔晓明;蒋俊洁;姜楠
  • 通讯作者：
    姜楠

其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI：
    {{ item.doi || "--" }}
  • 发表时间：
    {{ item.publish_year || "--"}}
  • 期刊：
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子：
    {{ item.factor || "--" }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者：
    {{ item.author }}
empty
内容获取失败，请点击重试
重试联系客服
title开始分析
查看分析示例
此项目为已结题，我已根据课题信息分析并撰写以下内容，帮您拓宽课题思路：

AI项目思路

AI技术路线图

相似国自然基金

{{ item.name }}
  • 批准号：
    {{ item.ratify_no }}
  • 批准年份：
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额：
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别：
    {{ item.project_type }}

相似海外基金

{{ item.name }}
{{ item.translate_name }}
  • 批准号：
    {{ item.ratify_no }}
  • 财政年份：
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额：
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别：
    {{ item.project_type }}
{{ showInfoDetail.title }}

作者：{{ showInfoDetail.author }}

知道了

AI项目解读示例

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]
关闭
close
客服二维码