宇宙中的黑暗力量,杀死恒星的幕后黑手之一,它究竟是谁?

天文在线知识 2024-07-02 11:39:28

天文学家目睹 18 个贪婪的黑洞撕裂并吞噬恒星

这些可怕的发现的数量比本地宇宙中发现的潮汐扰动事件的数量增加了一倍多

(图片来源:ESO/M. Kornmesser)

图示:一颗恒星在剧烈的潮汐破坏事件中被撕裂

对于那些冒险太靠近黑洞的恒星来说,外面是一片宇宙丛林。来自麻省理工学院的一个研究小组发现了 18 个新的黑洞实例,它们正在撕裂恒星并享用恒星的残骸。

这一结果比在本地宇宙中看到的可怕的、撕碎恒星的潮汐扰动事件(TDEs)的数量增加了一倍多。这些发现可以帮助天文学家更好地估计整个宇宙中发生潮汐扰动事件的数量,使其发生率更接近理论预测。

当恒星过于接近黑洞时,黑洞的引力会在恒星中产生巨大的潮汐力,以至于恒星体被垂直拉伸,而水平方向则被挤压,这个过程被称为 "穗状化"。来自恒星的物质在黑洞周围形成一个扁平的圆盘,其中一些物质吸积到黑洞中心,而其他恒星物质则被强大的磁场引至两极,并以接近光速的喷流形式喷射出来。

此前,天文学家一直认为,黑洞会撕裂并吞噬恒星,同时在星系中喷射出高能喷流,这些星系最近经历了被称为 "星爆 "的恒星密集诞生期。

然而,这项研究意味着潮汐扰动事件可能发生在更广泛的星系中,并有助于解释在这类事件周围看到的极端物理现象。

团队成员、麻省理工学院物理学助理教授艾琳-卡拉(Erin Kara)在一份声明中表示:“人们对这些谜题提出了非常奇特的解决方案,而现在我们已经到了可以解决所有谜题的地步。”

搜寻潮汐扰动事件是如何开始的

发现了有史以来距离地球最近的潮汐扰动事件之后,麻省理工学院的研究小组开始寻找更多吞噬恒星的黑洞。他们在距离地球约1.37亿光年的NGC 7392星系中看到了一个耀斑。

他们说,这开辟了一种发现主动觅食黑洞的全新方法。它涉及使用红外光和一种算法,在红外数据中寻找表明短暂或 "瞬时 "辐射爆发的模式。这项技术是根据美国国家航空航天局(NASA)的宽视场红外巡天探测器(NEOWISE)收集的历史数据完成的。自 2009 年发射以来,NEOWISE 一直在地球上空搜索短暂的红外光爆发。

研究小组随后将他们发现的瞬变现象与距离地球 6 亿光年范围内的星系目录进行了交叉对比,发现这些红外线爆发可以追溯到大约 1000 个星系。

研究人员放大了这些星系,试图发现他们探测到的信号是否来自潮汐扰动事件,或者是否可能由其他剧烈事件引发,比如一颗即将死亡的大质量恒星的超新星爆发。这些信号也有可能来自星系中心的超大质量黑洞,因为它们以坠落的尘埃和气体为食。

(图片来源:Zwicky Transient Facility/R.Hurt (Caltech/IPAC)

艺术家描绘的黑洞吞噬恒星产生的 X 射线束。该光束会冲击物质,释放出其他类型的光线。

这最终导致发现了18个合法的TDE信号,它们是黑洞引力影响在恒星中产生潮汐力的结果,最终导致了一些血淋淋的恒星死亡。

令人惊讶的是,研究小组发现,潮汐扰动事件似乎出现在整个天空的一系列星系中,包括那些充满厚厚尘埃云的星系。

研究第一作者、麻省理工学院卡弗利天体物理与空间研究所研究生梅根-马斯特森说:“如果你仰望天空,看到一堆星系,那么潮汐扰动事件出现在所有星系中是十分具有典型性的。”

隐藏宇宙罪行

从整体上看,这项研究有助于解决有关潮汐扰动事件的一些重大问题。

以前,天文学家主要是在恒星工厂刚刚关闭的后爆发星系中看到这种恒星粉碎现象。

这样的星系相当罕见,科学家们很困惑为什么潮汐扰动事件似乎仅限于这些星系。这项研究在多种类型的星系中发现了血淋淋的潮汐扰动事件,从而缓解了这种困惑。

其他星系中似乎没有潮汐扰动事件的原因是,后爆发星系在创造大量新恒星的同时也耗尽了气体和尘埃,因此没有厚厚的气体和尘埃,而其他星系中仍存在大量的气体和尘埃。气体和尘埃善于吸收或阻挡光学光和 X 射线光,但红外线更容易穿过这些物质。

马斯特森补充说:"这并不是说,它们只发生在一种类型的星系中,就像人们仅根据光学和X射线搜索所认为的那样。"如果你想从整体上了解潮汐扰动事件,并利用它们来探测超大质量黑洞的人口结构,你需要在红外波段进行观察。

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麻省理工学院研究人员的发现也可以解释,为什么潮汐扰动事件似乎并不像理论预测的那样辐射出那么多的能量,研究小组认为能量不足是由于尘埃吸收了潮汐扰动事件的光学和X射线辐射以及极端紫外线辐射。

将他们新发现的18个潮汐扰动事件,与之前观测到的同性质事件结合在一起,麻省理工学院的研究小组估计,星系大约每5万年经历一次潮汐扰动事件,这与之前的理论预测一致。

卡拉总结说:“这让我们相信,我们并不需要所有这些奇异的物理学来解释我们所看到的现象。我们对恒星如何被黑洞撕裂和吞噬背后的力学原理有了更好的理解。我们正在更好地理解这些系统。”

BY:Robert Lea

FY: 33

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