Learning from model grids: Tracers of the ionization fraction in the ISM - Observatoire de Paris
Proceedings/Recueil Des Communications EPJ Web of Conferences Année : 2022

Learning from model grids: Tracers of the ionization fraction in the ISM

Pierre Gratier
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Viviana Guzman
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Jan Orkisz
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Victor de Souza Magalhaes
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Pierre Palud
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Lucas Einig
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Sébastien Bardeau
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Pierre Chainais
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Javier Goicoechea
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Annie Hughes
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Jouni Kainulainen
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François Levrier
Darek Lis
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Harvey Liszt
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Karin Öberg
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Nicolas Peretto
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Antoine Roueff
Pierre-Antoine Thouvenin
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Pascal Tremblin
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Résumé

The ionization fraction in neutral interstellar clouds is a key physical parameter controlling multiple physical and chemical processes, and varying by orders of magnitude from the UV irradiated surface of the cloud to its cosmic-ray dominated central regions. Traditional observational tracers of the ionization fraction, which mostly rely on deuteration ratios of molecules like HCO + , suffer from the fact that the deuterated molecules are only detected in a tiny fraction of a given Giant Molecular Cloud (GMC). In [1], we propose a machine learning -based, semi-automatic method to search in a large dataset of astrochemical model results for new tracers of the ionization fraction, and propose several new tracers relevant in different ranges of physical conditions.
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Dates et versions

obspm-03994706 , version 1 (19-02-2023)

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Citer

Emeric Bron, Evelyne Roueff, Maryvonne Gerin, Jérôme Pety, Pierre Gratier, et al.. Learning from model grids: Tracers of the ionization fraction in the ISM. EPJ Web of Conferences, 265, pp.00023, 2022, ⟨10.1051/epjconf/202226500023⟩. ⟨obspm-03994706⟩
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