Российские физики научились точнее определять состав газовых планет

Физики Томского политехнического университета и их коллеги из Германии изучили молекулы силана и его изотопы. Исследование открывает новые возможности для точного прогнозирования состава газовых планет Солнечной системы и планетарных туманностей. Об этом сообщили в пресс-службе Минобрнауки РФ.

Источник изображения сгенерировано нейросетью qwenlm.ai

Наше исследование было сосредоточено на трех изотопологах силана с высоким уровнем симметрии. Сегодня эти соединения играют важную роль в анализе атмосферы газовых планет, в производстве высокочистых полупроводников и для понимания химических процессов в таких интересных объектах, как планетарные туманности.

Олег Уленеков, руководитель исследования, профессора Исследовательской школы физики высокоэнергетических процессов ТПУ

Исследование предоставило точную информацию о колебательных параметрах изотопологов, включая гармонические частоты, ангармонические и резонансные характеристики, а также параметры тетраэдрических расщеплений. Таким образом, учёные получили наиболее полное и точное описание колебательной структуры силана.

Исследование колебательной структуры и параметров внутримолекулярной потенциальной функции молекулы — это ключевые аспекты, которые лежат в основе решения широкого спектра практических задач в области молекулярной физики и химии, спектроскопии, молекулярной динамики, кинетики, планетологии и промышленности. Однако существующие методы их определения имеют ограничения из-за неточности и недостатка экспериментальных данных.

Исследователи провели ряд опытов с молекулами силана и его изотопами. Для этого они применили комплексный подход, включающий использование передовых экспериментальных данных и специально разработанного аналитического метода. Это позволило получить спектроскопические данные о силане, которые в десять раз превосходят по точности имеющиеся на данный момент.

Исследование выполнено совместно с учеными из Брауншвейгского технического университета (Германия).

Ранее учёные из Санкт-Петербургского государственного университета разработали нейросетевую модель для анализа состава воды. Теперь можно быстро определить уровень углекислого газа в водоёмах, что значительно упрощает мониторинг состояния экосистемы.