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Orbit@home

Aus SETI.Germany Wiki

orbit@home
orbit@home
Ziel:Beobachte Asteroiden, Kometen und große Meteoriten
Kategorie:Astronomie
Homepage:http://orbit.psi.edu/oah
Betreiber:Planetary Science Institute Vereinigte Staaten von Amerika
Status:inaktiv/beendet
Projektadressen
Serverstatus:orbit@home
Forum:orbit@home Forum
SETI.Germany
Team-Statistik:orbit@home
Teambeitritt:SETI.Germany beitreten
Forenthread:SETI.Germany Forum
Workunit
Frist:5 Tage
Laufzeit:
  • 95 Minuten
    (Intel Core i5 430M)
Arbeitsspeicher:3,5 MB
Betriebssysteme:Linux 32 Bit Mac OS (Intel) Windows 32 Bit
Bildschirmschoner:Nicht vorhanden
Checkpoints:Vorhanden

orbit@home beobachtet und analysiert Near-Earth-Objects die auf Grund ihrer Flugbahn eine Gefährdung für die Erde darstellen können. Das Projekt wird vom amerikanischen Planetary Science Institute durchgeführt.

Veröffentlichungen

Numerische Simulationen an effizienten Suchstrategien für Erdnahe-Objekte-Besichtigungen

Eine Präsentation von Pasquale Tricarico, des Planetarisches Wissenschaftsinstitut, Tucson AZ, mit dem Titel Asteroiden – Kometen – Meteore vom 17. Juli 2008.


Motivation

Das Problem mit NEOs Suchstrategien

NEOs Standard-Such-Ansatz

Es gibt für führende Astronomen nur eine handvoll (aber gut getestete) Grundlagen:

  • maximiere die Himmelserfassung
  • wenig ekliptikale Breiten am meisten abklopfen
  • überprüfe niedrige solare Ausdehnungen
  • versuche andere Beobachtungen zu umgehen
  • versuche dichten Sternenhintergrund zu vermeiden

Fragen:

  • Freier Himmel = freie Umlaufbahnen?
  • Können wir die Leistung verbessern?
  • Ist diese Suche optimal?
Verteiltes Rechnen als eine mögliche Technologie

Beobachtungen und Millionen an synthetischer NEOs simulieren

  • Was wir beabsichtigen ist nun möglich weil nun die benötigte Rechenkraft zur Verfügung steht.
  • Wir nutzen das verteilte Rechnen.
  • Unser öffentliches Projekt Orbit@Home:
    • 4000 Freiwillige spenden CPU-Zeit.
    • 7000 Wirtsrechner, manche mit multiplen CPU-Kernen.
    • Alle dank BOINC komplett automatisch.


Maßnahmen

Effiziente Suchstrategien nach NEOs

Vergangene Himmelerfassung filtert synthetische NEOs

  1. Generiere zwei NEO-Populationen:
    • Wirkliche, die wir entdecken wollen.
    • Synthetische, die wir als Kontrolle nutzen.
  2. Vermehren über vergangene Himmelserfassung:
    • Chancen für Wirkliche entdeckt werden zu können.
    • Chancen für Synthetische entfernt zu werden.
  3. Wir zeigen heute auf Regionen mit hohen Konzentrationen an synthetischen NEOs, weil sie dort sind, damit wirkliche NEOs gefunden werden können. Wir bezeichnen diese Suchstrategie als „Sieb“.
NEOs Beobachtungssimulator

Beobachtungssimulationskode

  • beliebige Anzahl an simultanen Beobachtungen
  • drei Suchstrategien implementiert:
    • Gegenstellung
    • gesamter Himmel
    • Sieb
  • wirklicher Sonne und Mond
  • realistische NEO-Population
  • alle in C++ Programmierersprache
  • basiert auf dem ORSA-Bezugssystem
  • Multiplattform, automatisches Checkpointing


Ergebnisse

Verschiedene Suchstrategien vergleichen

Leistungsvergleich

  • fünf Jahre zusammen, nicht gezeigt
  • einzelnes Observatorium
  • 45 deg2/h bei Vlim=19.8
  • Gegenstellung als Referenz genommen
  • Typische Siebverbesserungen:
    • über 20% auf kurzfristige
    • über 10% auf langfristige
  • der gesamte Himmel funktioniert nur auf der kurzfristigen gut

Absolute Größenaufteilung

  • gleiche Simulation: 2 Jahre
  • Gegenstellung: Mehr NEOs bei H>20
  • gesamter Himmel in der Nähe vom Sieb
  • Sieb ist besser für 17<H<19
Eigenschaften der Siebsuchstrategie
  • obs. Abgrenzung +32 deg
  • ein Jahr Feldweite
  • bedeckt den gesamten Himmel, aber nicht gleichmäßig
  • automatische Ausgewogenheit zwischen Gegenstellung, kleiner Solardehnung und ekliptikaler Fläche
Langfristige Konvergenz von wirklich und synthetisch

Verbindung zwischen wirklichen und synthetischen NEOs

  • 20 Jahre simuliert
  • Einzelobservatorium
  • 45 deg2/Stunde bei Vlim=19.8
  • zeigt NEOs mit H<18
  • alle wirklichen noch nicht entdeckten NEOs liegen in hochdichten Inseln an synthetischen NEOs


Fazit

  • Eine Suchstrategie die darauf basiert synthetische NEOs aufzuspüren, kann:
    • die Entdeckungseffizienz um 10% oder mehr verbessern.
    • die Entdeckungsraten für NEOs mit H<19 verbessern.
  • Was kommt als nächstes?
    • Komplette Beschreibung der Siebsuchstrategie unter Verwendung der heutigen NEO Population und numerischen Simulationen.
    • die Methode mit wirklichen Daten anwenden, und mit echten Beobachtungen testen.


Übersetzer dieser Präsentation und Quellenangabe

Diese Analyse wurde aus dem Original von SuperbeowulfSPEG-244 am 25. Juli 2008 übersetzt.

Weblinks

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