Titre original :

Études théoriques de la photodésorption d'analogues de glaces moléculaires interstellaires : application au monoxyde de carbone

Titre traduit :

Theoretical studies of the photodesorption of interstellar molecular ice analogs : application to carbon monoxide

Mots-clés en français :
  • Glaces interstellaires;monoxyde de carbone
  • Photodésorption
  • Dynamique moléculaire ab initio; DFT
  • Réseau de neurones artificiels
  • Potentiel machine learning
  • Distributions d'énergies des désorbats

  • Matière interstellaire
  • Monoxyde de carbone
  • Dynamique moléculaire
  • Théorie de la fonctionnelle de densité
  • Surfaces d'énergie potentielle
  • Niveaux d'énergie (théorie quantique)
  • Transfert d'énergie
  • Réseaux neuronaux (informatique)
Mots-clés en anglais :
  • Interstellar ices. carbon monoxide
  • Photodesorption
  • Ab initio molecular dynamics. DFT
  • Artificial neural networks
  • Machine learning potential
  • Energy distributions of desorbates

  • Langue : Français, Anglais
  • Discipline : Milieux dilués et optique fondamentale
  • Identifiant : 2024ULILR039
  • Type de thèse : Doctorat
  • Date de soutenance : 26/09/2024

Résumé en langue originale

Des quantités inhabituelles de molécules en phase gazeuse sont détectées dans les régions froides (environ 10 K) du milieu interstellaire (ISM), principalement attribuées à la désorption non thermique de molécules depuis les glaces déposées sur les grains de poussière. En particulier, la désorption induite par les rayons ultraviolets du vide (photodésorption VUV) est considérée comme étant une voie de désorption majoritaire dans les régions de l'ISM dominées par les photons. Les investigations expérimentales ont révélé que dans les glaces pures de monoxyde de carbone (CO), espèce omniprésente dans l'ISM, la photodésorption VUV peut suivre un mécanisme indirect de désorption induite par transition électronique (DIET) pour les photons dont l'énergie est comprise entre 7 et 10 eV. Néanmoins, la compréhension des mécanismes moléculaires sous-jacents reste un sujet de débat scientifique. Dans ce contexte astrochimique, nous présentons une étude théorique combinée utilisant la dynamique moléculaire ab initio (AIMD) basée sur la théorie de la fonctionnelle de la densité (DFT) et des potentiels machine learning (PML) construits avec des réseaux de neurones artificiels (ANN), afin d'étudier la dernière partie du mécanisme DIET dans les glaces amorphes de CO. Ici, une molécule CO hautement excitée vibrationnellement (v = 40) au centre d'un agrégat composé de 50 molécules de CO, initialement optimisé puis thermalisé à 15 K, déclenche, la désorption indirecte de molécules de surface. Nos résultats théoriques révèlent que le processus de désorption consiste en 3 étapes fondamentales qui commence par une attraction mutuelle entre la molécule excitée vibrationnellement et une ou deux molécules voisines, activée par l'étirement de la liaison CO et favorisée par l'effet stérique des molécules environnantes. Cela est suivi par une séquence de transferts d'énergie initiée par une collision, se concluant en la désorption de molécules CO vibrationnellement froides dans 88% des trajectoires AIMD. De plus, les distributions théoriques de l'énergie interne et translationnelle des molécules désorbées concordent remarquablement avec les résultats expérimentaux, ce qui soutient le rôle crucial de la relaxation vibrationnelle dans le processus de désorption. Enfin, les premiers PML construits à partir des simulations AIMD, sont capables d'ajuster avec précision la surface d'énergie potentielle multidimensionnelle du système, permettant de prédire efficacement les énergies des agrégats et les forces atomiques. Les simulations de dynamique moléculaire classique utilisant ces potentiels sont plus de 1800 fois plus rapides que celles basées sur l'AIMD, tout en offrant des précisions similaires à ceux de la DFT.

Résumé traduit

Unusual amounts of gas-phase molecules are detected in the cold regions (around 10 K) of the interstellar medium (ISM), primarily attributed to the non-thermal desorption of molecules from ices deposited on dust grains. In particular, vacuum ultraviolet (VUV) photon-induced desorption (photodesorption) is considered a major desorption pathway in photon-dominated regions of the ISM. Experimental investigations have revealed that in pure carbon monoxide (CO) ices, a ubiquitous species in the ISM, VUV photodesorption can follow an indirect mechanism of desorption induced by electronic transitions (DIET) for photons with energy between 7 and 10 eV. Nevertheless, the understanding of the underlying molecular mechanisms remains a topic of scientific debate. In this astrochemical context, we present a combined theoretical study using ab initio molecular dynamics (AIMD) based on density functional theory (DFT) and machine learning potentials (PML) constructed with artificial neural networks (ANN) to study the final part of the DIET mechanism in amorphous CO ices. Here, a highly vibrationally excited CO molecule (v = 40) at the center of an aggregate initially composed of 50 CO molecules, optimized and then thermalized at 15 K, triggers the indirect desorption of surface molecules. Our theoretical results reveal that the desorption process consists of three fundamental steps, beginning with a mutual attraction between the vibrationally excited molecule and one or two neighboring molecules, activated by CO bond stretching and facilitated by the steric effect of surrounding molecules. This is followed by a sequence of energy transfers initiated by a collision, resulting in the desorption of vibrationally cold CO molecules in 88% of the AIMD trajectories. Additionally, the theoretical distributions of the internal and translational energy of desorbed molecules remarkably match experimental results, supporting the crucial role of vibrational relaxation in the desorption process. Finally, the first PML constructed from AIMD simulations accurately fit the multidimensional potential energy surface of the system, allowing efficient prediction of aggregate energies and atomic forces. Classical molecular dynamics simulations using these potentials are over 1800 times faster than those based on AIMD while offering precision comparable to DFT.

  • Directeur(s) de thèse : Monnerville, Maurice - Duflot, Denis - Rivero Santamaria, Alejandro
  • Président de jury : Clavaguéra, Carine
  • Membre(s) de jury : Crespos, Cédric - Fillion, Jean-Hugues
  • Rapporteur(s) : Larrégaray, Pascal - Ingrosso, Francesca
  • Laboratoire : Laboratoire de Physique des Lasers, Atomes et Molécules (PhLAM)
  • École doctorale : École doctorale Sciences de la matière, du rayonnement et de l'environnement (Lille ; 1992-....)

AUTEUR

  • Del Fré, Samuel
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Confidentiel jusqu'au 26/09/2025