АСТРОФИЗИЧЕСКИЙ БЮЛЛЕТЕНЬ, 2025, том 80, № 4, страницы 668–691
MOLLID: ПРОГРАММА ДЛЯ АВТОМАТИЧЕСКОГО ОТОЖДЕСТВЛЕНИЯ МОЛЕКУЛ И ЕЕ ПРИМЕНЕНИЕ К СПЕКТРАМ ПРОТОЗВЕЗД ИЗ ОБЛАСТИ RCW 120
© 2025
А. А. Фарафонтова1*, М. С. Кирсанова1, С. В. Салий2
1Институт Астрономии РАН, Москва, 119017 Россия
2Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина, Екатеринбург, 620062 Россия
*E-mail: farafontova@inasan.ru
2Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина, Екатеринбург, 620062 Россия
*E-mail: farafontova@inasan.ru
УДК 524.5-17
Поступила в редакцию 1 июля 2025 года; после доработки 21 августа 2025 года; принята к публикации 2 сентября 2025 года
В работе представлена программа для автоматического приближения линий излучения с помощью гауссова профиля и отождествления молекул MOLLId (MOLecular Line Identification). В программе отождествление молекул проводилось с помощью поэтапного сопоставления центральных частот линий и частот покоя из баз спектроскопических данных. Работа программы была протестирована на примере отождествления линий излучения в наблюдательных спектрах молодых звездных объектов (МЗО или YSO) YSO S1 и YSO S2, расположенных на границе области фотодиссоциации (ФДО) RCW120. В спектрах источника YSO S1 было отождествлено 100 линий 41 молекулы до уровня 4–6 σ. В спектрах источника YSO S2 было отождествлено 407 линий 79 молекул до 3–5 σ. На CPU Intel Core i7-12700K время отождествления составило около шести и восьми минут на спектральный диапазон для YSO S1 и YSO S2 соответственно. По найденным линиям молекул CH3OH, CH3CN, CH3CCH в YSO S2 на вращательных диаграммах мы выделили два компонента, относящихся к горячему ядру, и оценили физические параметры в ЛТР-приближении для каждого из компонентов.
Ключевые слова:
линия: идентификация — звезды: формирование — ISM: молекулы
ФинансированиеСписок литературы
Работа была поддержана грантом Российского научного фонда № 24-22-00097.
Список литературы
1. V. Allen, F. F. S. van der Tak, ´A. Sa´ nchez-Monge, et al., Astron. and Astrophys. 603, id. A133 (2017). DOI:10.1051/0004-6361/201629118
2. V. Belitsky,M. Bylund, V. Desmaris, et al., Astron. and Astrophys. 611, id. A98 (2018). DOI:10.1051/0004-6361/201731883
3. H. Beuther, Q. Zhang, T. K. Sridharan, et al., Astron. and Astrophys. 454 (1), 221 (2006). DOI:10.1051/0004-6361:20064887
4. L. Bouscasse, T. Csengeri, F. Wyrowski, et al., Astron. and Astrophys. 686, id. A252 (2024). DOI:10.1051/0004-6361/202348803
5. H. Calcutt, E. R. Willis, J. K. Jørgensen, et al., Astron. and Astrophys. 631, id. A137 (2019). DOI:10.1051/0004-6361/201936323
6. L. Deharveng, A. Zavagno, F. Schuller, et al., Astron. and Astrophys. 496 (1), 177 (2009). DOI:10.1051/0004-6361/200811337
7. C. Duan, Q. Gou, T. Liu, et al., Astrophys. J., 988 (1), id. 95 (2025). DOI:10.3847/1538-4357/addbd6
8. D. Erb, Pybaselines:A Python Library of Algorithms for the Baseline Correction of Experimental Data. Version v1.1.0. (2024). DOI:10.5281/zenodo.10676584
9. M. Figueira, A. Zavagno, L. Deharveng, et al., Astronomy and Astrophysics 600, A93 (2017). DOI:10.1051/0004-6361/201629379
10. C. Gieser, D. Semenov, H. Beuther, et al., Astron. and Astrophys. 631, id. A142 (2019). DOI:10.1051/0004-6361/201935865
11. A. Ginsburg and J. Mirocha, PySpecKit: Python Spectroscopic Toolkit, Astrophysics Source Code Library, record ascl:1109.001 (2011).
12. R. Hamedani Golshan, ´A. Sa´ nchez-Monge, P. Schilke, et al., Astron. and Astrophys. 688, id. A3 (2024). DOI:10.1051/0004-6361/202349077
13. R. G ¨ usten, L. °A. Nyman, P. Schilke, et al., Astron. and Astrophys. 454 (2), L13 (2006). DOI:10.1051/0004-6361:20065420
14. U. Haud, Astron. and Astrophys. 364, 83 (2000).
15. J. D. Henshaw, S. N. Longmore, J. M. D. Kruijssen, et al., Monthly Notices Royal Astron. Soc. 457 (3), 2675 (2016). DOI:10.1093/mnras/stw121
16. V. Herna´ ndez-Herna´ ndez, L. Zapata, S. Kurtz, and G. Garay, Astrophys. J. 786 (1), article id. 38 (2014). DOI:10.1088/0004-637X/786/1/38
17. M. Juvela and D. Tharakkal, Astron. and Astrophys. 685, id. A164 (2024). DOI:10.1051/0004-6361/202349044
18. S. V. Kalenskii and E. A. Mikheeva, Astronomy Reports 67 (12), 1303 (2023). DOI:10.1134/s106377292312003x
19. M. S. Kirsanova and A. A. Farafontova, Astronomy Letters 51 (2), 111 (2025). DOI:10.1134/S1063773725700252
20. M. S. Kirsanova, S. V. Salii, S. V. Kalenskii, et al., Monthly Notices Royal Astron. Soc. 503 (1), 633 (2021). DOI:10.1093/mnras/stab499
21. Y. Lin, F. Wyrowski, H. B. Liu, et al., Astron. and Astrophys. 658, id. A128 (2022). DOI:10.1051/0004-6361/202142023
22. R. R. Lindner, C. Vera-Ciro, C. E. Murray, et al., Astron. J. 149 (4), article id. 138 (2015). DOI:10.1088/0004-6256/149/4/138
23. S. Martı´n, J. Martı´n-Pintado, C. Blanco-Sa´ nchez, et al., Astron. and Astrophys. 631, id. A159 (2019). DOI:10.1051/0004-6361/201936144
24. T. Mo¨ ller, C. Endres, and P. Schilke, Astron. and Astrophys. 598, id. A7 (2017). DOI:10.1051/0004-6361/201527203
25. H. S. P. Mu¨ ller, S. Thorwirth, D. A. Roth, and G. Winnewisser, Astron. and Astrophys. 370, L49 (2001). DOI:10.1051/0004-6361:20010367
26. H. Pickett, R. Poynter, E. Cohen, et al., Journal of Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer 60 (5), 883 (1998). DOI:10.1016/S0022-4073(98)00091-0
27. K. V. Plakitina, M. S. Kirsanova, and D. S. Wiebe, Astrophysical Bulletin, 80 (3), 348 (2025). DOI:10.1134/S1990341325600073
28. K. V. Plakitina, M. S. Kirsanova, S. V. Kalenskii, et al., Astrophysical Bulletin 79 (2), 235 (2024). DOI:10.1134/S1990341324600455
29. M. Riener, J. Kainulainen, J. D. Henshaw, et al., Astron. and Astrophys. 628, id. A78 (2019). DOI:10.1051/0004-6361/201935519
30. R. Rolffs, P. Schilke, Q. Zhang, and L. Zapata, Astron. and Astrophys. 536, id. A33 (2011). DOI:10.1051/0004-6361/201117112
31. M. Sewiło, R. Indebetouw, S. B. Charnley, et al., Astrophys. J. 853 (2), article id. L19 (2018). DOI:10.3847/2041-8213/aaa079
32. C. Vastel, S. Bottinelli, E. Caux, et al., in Proc. Annual Meeting of the French Society of Astronomy and Astrophysics (SF2A-2015), Toulouse, France, 2015, Ed. by F. Martins, S. Boissier, V. Buat, et al. (2015) pp. 313–316. online at https://sf2a.eu/proceedings/2015/book.pdf
33. K.-S. Wang, T. L. Bourke, M. R. Hogerheijde, et al., Astron. and Astrophys. 558, A69 (2013). DOI:10.1051/0004-6361/201322087
34. A. Zavagno, M. Pomare` s, L. Deharveng, et al., Astron. and Astrophys. 472 (3), 835 (2007). DOI:10.1051/0004-6361:20077474
35. A. Zernickel, P. Schilke, A. Schmiedeke, et al., Astron. and Astrophys. 546, id. A87 (2012). DOI:10.1051/0004-6361/201219803
2. V. Belitsky,M. Bylund, V. Desmaris, et al., Astron. and Astrophys. 611, id. A98 (2018). DOI:10.1051/0004-6361/201731883
3. H. Beuther, Q. Zhang, T. K. Sridharan, et al., Astron. and Astrophys. 454 (1), 221 (2006). DOI:10.1051/0004-6361:20064887
4. L. Bouscasse, T. Csengeri, F. Wyrowski, et al., Astron. and Astrophys. 686, id. A252 (2024). DOI:10.1051/0004-6361/202348803
5. H. Calcutt, E. R. Willis, J. K. Jørgensen, et al., Astron. and Astrophys. 631, id. A137 (2019). DOI:10.1051/0004-6361/201936323
6. L. Deharveng, A. Zavagno, F. Schuller, et al., Astron. and Astrophys. 496 (1), 177 (2009). DOI:10.1051/0004-6361/200811337
7. C. Duan, Q. Gou, T. Liu, et al., Astrophys. J., 988 (1), id. 95 (2025). DOI:10.3847/1538-4357/addbd6
8. D. Erb, Pybaselines:A Python Library of Algorithms for the Baseline Correction of Experimental Data. Version v1.1.0. (2024). DOI:10.5281/zenodo.10676584
9. M. Figueira, A. Zavagno, L. Deharveng, et al., Astronomy and Astrophysics 600, A93 (2017). DOI:10.1051/0004-6361/201629379
10. C. Gieser, D. Semenov, H. Beuther, et al., Astron. and Astrophys. 631, id. A142 (2019). DOI:10.1051/0004-6361/201935865
11. A. Ginsburg and J. Mirocha, PySpecKit: Python Spectroscopic Toolkit, Astrophysics Source Code Library, record ascl:1109.001 (2011).
12. R. Hamedani Golshan, ´A. Sa´ nchez-Monge, P. Schilke, et al., Astron. and Astrophys. 688, id. A3 (2024). DOI:10.1051/0004-6361/202349077
13. R. G ¨ usten, L. °A. Nyman, P. Schilke, et al., Astron. and Astrophys. 454 (2), L13 (2006). DOI:10.1051/0004-6361:20065420
14. U. Haud, Astron. and Astrophys. 364, 83 (2000).
15. J. D. Henshaw, S. N. Longmore, J. M. D. Kruijssen, et al., Monthly Notices Royal Astron. Soc. 457 (3), 2675 (2016). DOI:10.1093/mnras/stw121
16. V. Herna´ ndez-Herna´ ndez, L. Zapata, S. Kurtz, and G. Garay, Astrophys. J. 786 (1), article id. 38 (2014). DOI:10.1088/0004-637X/786/1/38
17. M. Juvela and D. Tharakkal, Astron. and Astrophys. 685, id. A164 (2024). DOI:10.1051/0004-6361/202349044
18. S. V. Kalenskii and E. A. Mikheeva, Astronomy Reports 67 (12), 1303 (2023). DOI:10.1134/s106377292312003x
19. M. S. Kirsanova and A. A. Farafontova, Astronomy Letters 51 (2), 111 (2025). DOI:10.1134/S1063773725700252
20. M. S. Kirsanova, S. V. Salii, S. V. Kalenskii, et al., Monthly Notices Royal Astron. Soc. 503 (1), 633 (2021). DOI:10.1093/mnras/stab499
21. Y. Lin, F. Wyrowski, H. B. Liu, et al., Astron. and Astrophys. 658, id. A128 (2022). DOI:10.1051/0004-6361/202142023
22. R. R. Lindner, C. Vera-Ciro, C. E. Murray, et al., Astron. J. 149 (4), article id. 138 (2015). DOI:10.1088/0004-6256/149/4/138
23. S. Martı´n, J. Martı´n-Pintado, C. Blanco-Sa´ nchez, et al., Astron. and Astrophys. 631, id. A159 (2019). DOI:10.1051/0004-6361/201936144
24. T. Mo¨ ller, C. Endres, and P. Schilke, Astron. and Astrophys. 598, id. A7 (2017). DOI:10.1051/0004-6361/201527203
25. H. S. P. Mu¨ ller, S. Thorwirth, D. A. Roth, and G. Winnewisser, Astron. and Astrophys. 370, L49 (2001). DOI:10.1051/0004-6361:20010367
26. H. Pickett, R. Poynter, E. Cohen, et al., Journal of Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer 60 (5), 883 (1998). DOI:10.1016/S0022-4073(98)00091-0
27. K. V. Plakitina, M. S. Kirsanova, and D. S. Wiebe, Astrophysical Bulletin, 80 (3), 348 (2025). DOI:10.1134/S1990341325600073
28. K. V. Plakitina, M. S. Kirsanova, S. V. Kalenskii, et al., Astrophysical Bulletin 79 (2), 235 (2024). DOI:10.1134/S1990341324600455
29. M. Riener, J. Kainulainen, J. D. Henshaw, et al., Astron. and Astrophys. 628, id. A78 (2019). DOI:10.1051/0004-6361/201935519
30. R. Rolffs, P. Schilke, Q. Zhang, and L. Zapata, Astron. and Astrophys. 536, id. A33 (2011). DOI:10.1051/0004-6361/201117112
31. M. Sewiło, R. Indebetouw, S. B. Charnley, et al., Astrophys. J. 853 (2), article id. L19 (2018). DOI:10.3847/2041-8213/aaa079
32. C. Vastel, S. Bottinelli, E. Caux, et al., in Proc. Annual Meeting of the French Society of Astronomy and Astrophysics (SF2A-2015), Toulouse, France, 2015, Ed. by F. Martins, S. Boissier, V. Buat, et al. (2015) pp. 313–316. online at https://sf2a.eu/proceedings/2015/book.pdf
33. K.-S. Wang, T. L. Bourke, M. R. Hogerheijde, et al., Astron. and Astrophys. 558, A69 (2013). DOI:10.1051/0004-6361/201322087
34. A. Zavagno, M. Pomare` s, L. Deharveng, et al., Astron. and Astrophys. 472 (3), 835 (2007). DOI:10.1051/0004-6361:20077474
35. A. Zernickel, P. Schilke, A. Schmiedeke, et al., Astron. and Astrophys. 546, id. A87 (2012). DOI:10.1051/0004-6361/201219803
MOLLId: Software for Automatic Identification of Spectral Molecular Lines and Its Application to the Spectra of Protostars from the Region RCW 120
© 2025
A. A. Farafontova1*, M. S. Kirsanova1, and S. V. Salii2
1Institute of Astronomy of the RAS, Moscow, 119017 Russia
2Ural Federal University, Yekaterinburg, 620062 Russia
*E-mail: farafontova@inasan.ru
2Ural Federal University, Yekaterinburg, 620062 Russia
*E-mail: farafontova@inasan.ru
In this work, we present the program MOLLId (MOLecular Line Identification) for automated molecular line approximation with a Gaussian profile. Molecular identification was performed using multi-level comparison of the lines’ center frequencies and rest frequencies from the spectroscopic database. The program was tested in the identification of molecular lines in observational spectra of young stellar objects RCW120 YSOS1 and RCW 120 YSO S2, located near the border of the RCW 120 PDR. In the spectra of the RCW 120 YSO S1 source, 100 lines of 41 molecules were identified over the level of 4–6 σ. In the spectra of the RCW120 YSOS2 source, 407 lines of 79 molecules were identified over the 3–5 σ level. Using Intel Core i7-12700K CPU, identification time is equal to 6 and 8 minutes per spectral range for the YSOs S1 and S2, respectively. From the analysis of CH3OH, CH3CN, CH3CCH molecules identified in RCW120 YSOS2 we found a two-component structure and estimated the physical parameters in the LTE approximation for each of the components.
Keywords:
lines: identification—stars: formation—ISM: molecules
К содержанию номера