Аннотация результатов, полученных в 2024 году
Проведен анализ распределения и кинематики плотного газа по спектральным линиям молекул в направлении на протозвезды разных масс из RCW120. В охваченном диапазоне частот было исследовано излучение 20 молекул, дающих наиболее яркое излучение. Среди обнаруженных молекул имеются как простые двухатомные молекулы, как, например, CO и CS, так и сложные органические молекулы, например: метилацетилен (CH3CCH), метилцианид (CH3CN) и метанол (CH3OH). Определялись температуры возбуждения излучения, лучевые концентрации молекул и их обилия относительно водорода по наблюдаемым линиям. В результате этой работы были построены карты температур и концентраций. Показано, что CH3CCH и CH3OH наблюда/тся в более широкой окрестности протозвезд, чем CH3CN, что поддерживают общепринятое представление о «луковичной» структуре молекулярного газа вокруг протозвезд. Доля дейтерированных молекул, с пиковым значением около 3%, была обнаружена для дейтированного формальдегила (HDCO) в направлении на S2, что обусловлено влиянием кинетического изотопного эффекта. Самая низкая доля дейтерированных молекул, ниже 0.5%, была выявлена для пары DCO+/HCO+ также в S2. Для изучения кинематики газа был проведен анализ высокоскоростных крыльев линий излучения молекул SiO и CH3OH. Обнаружены признаки истечений вблизи протозвезд S1 и S2 в области RCW120. В S2 истечение по-видимому ориентировано вдоль луча зрения наблюдателя, а вот в S1 оно ориентировано с северо-запада на юго-восток в картинной плоскости. Для быстрого отождествления спектральных линий в сложных спектрах было начата разработка и тестирование программного обеспечения для автоматического определения параметров спектральных линий и отождествления молекул. Был создан алгоритм на языке программирования python, который позволяет последовательно найти параметры каждой линии в спектре. Центральные частоты, найденные для каждой линии в спектре, автоматически сравнивались с частотами молекул из спектроскопической базы данных. Алгоритм подбора соответствующих частот проводился с помощью иерархического поиска, уровни которого ограничены значениями энергии верхнего уровня перехода и коэффициента Эйнштейна для спонтанного излучения. В алгоритм был добавлен функционал для поиска молекул, входящих в серии, что особенно важно при работе с такими молекулами как CH3OH, CH3CN и CH3CCH. Начальное тестирование разработанного алгоритма проведено на уже знакомом нам участке спектра излучения в диапазоне 200-260 ГГц, полученном для протозвезд в RCW120. Разработанное программное обеспечение существенно оптимизирует процесс обработки спектральных данных, это важно при работе с большим количеством данных наблюдений.

Аннотация результатов, полученных в 2025 году
В рамках реализации проекта в отчетном периоде был выполнен комплекс исследований, направленных на изучение химической эволюции и физических условий в области массивного звездообразования RCW 120. Работы проводились на стыке наблюдательной астрофизики, астрохимии и компьютерных наук и включали следующие ключевые направления. 1. Выполненные работы: 1. Обработка и анализ наблюдательных данных. Завершена работа с данными, полученными на телескопе APEX в миллиметровом диапазоне (200–260 ГГц). Проведена идентификация молекулярных линий, построены карты пространственного распределения излучения для более чем 20 молекул. Все молекулы были классифицированы на три группы в зависимости от их локализации: на границе ионизованной области, в плотном газе и исключительно вблизи самой массивной протозвезды S2. Совместно с предыдущими результатами, в направлении на S2 зарегистрировано 65 линий 35 молекул, включая сложное органическое соединение — метилформиат. 2. Определение физико-химических параметров. В предположении локального термодинамического равновесия (ЛТР) рассчитаны лучевые концентрации+ молекул и построены вращательные диаграммы для определения температур возбуждения в пяти молодых звездных объектах (S1, S2, S9, S10, S39). Рассчитаны относительные содержания (обилия) ключевых молекул относительно водорода. 3. Статистический корреляционный анализ. Проведен масштабный анализ линейных корреляций между пространственными распределениями столбцовых плотностей 20 различных молекул. Метод позволил статистически выявить пары молекул, которые образуются сходным образом. 4. Астрохимическое моделирование. Для интерпретации наблюдаемых паттернов, в частности, аномально высокого содержания метанола в одной части облака, выполнено моделирование с использованием астрохимического пакета Presta. Исследовано влияние различных физических параметров (плотность, температура, УФ-поле) на химическую эволюцию. 5. Применение методов машинного обучения. Разработана и опробована методика автоматизированной классификации эволюционных стадий областей звездообразования. На основе данных крупного каталога MALT90 (более 3500 объектов) проведена кластеризация без учителя с использованием алгоритма HDBSCAN для выявления общих химических признаков разных стадий. 6. Глубокий химический анализ двух протозвезд. С использованием оригинального программного пакета MOLLId проведено детальное сравнение химического состава двух объектов: эволюционно продвинутого S2 и более раннего S1. В спектре S2 идентифицировано 407 линий 79 молекул, в спектре S1 — около 100 линий 40 молекул. Проведено моделирование физических условий с помощью не-ЛТР кода RADEX. 2. Полученные научные результаты: 1. Установлена пространственная химическая неоднородность в компактной области.Впервые количественно показано, что в пределах одного плотного сгустка, содержащего несколько протозвезд, наблюдаются значительные химические различия. Обилие серосодержащих молекул (SO, OCS) в протозвезде S1 в 2–3 раза выше, чем в S2, в то время как обилие органической молекулы HC3N, наоборот, в два раза выше в S2. Наиболее важным открытием стало обнаружение выраженного градиента в содержании метанола (CH3OH), который повышен в южной части облака (S1). 2. Корреляционный анализ подтвердил гипотезы о механизмах образования молекул.Обнаружены сильные корреляции (коэффициент Пирсона > 0.95) между молекулами, образующимися в одной фазе (например, CH3CCH и CH3CN, оба — газофазные). В то же время, для пар молекул, образующихся в разных фазах (например, CCH — в газе, CH3OH — на пыли), корреляция отсутствует. Этот результат служит прямым наблюдательным подтверждением теоретических моделей химии в межзвездной среде. 3. Предложено объяснение аномалии метанола. Астрохимическое моделирование показало, что наблюдаемое повышенное содержание газофазного метанола может быть объяснено эффективной фотодесорбцией (выбиванием молекул УФ-излучением) с ледяных мантий пылинок. Этот процесс эффективно работает в узком диапазоне экранирования от УФ-излучения (видимое поглощение Av ~ 4–6 звездных величин), который, как предполагается, реализуется в южной части облака. 4. Методом машинного обучения выявлены ключевые молекулярные трассеры эволюционных стадий. Показано, что для автоматического разделения областей звездообразования на ранние (без звезд) и активные (с протозвездами) стадии достаточно информации по пяти молекулярным линиям. Ключевую роль играет отношение содержаний молекул N2H+ (индикатор холодного плотного газа) и C2H (индикатор УФ-воздействия). Включение данных о мазерах метанола позволило алгоритму выделить подкласс объектов с наиболее массивным звездообразованием. 5. Проведена детальная эволюционная диагностика двух протозвезд. Установлено, что объект S2 является сформировавшимся «горячим ядром»: его химический состав исключительно богат (79 молекул), обнаружены признаки горячего (около 200 К) компактного газа. Объект S1 находится на более ранней стадии: его химический состав беднее, а горячая компонента отсутствует. Это прямое наблюдательное свидетельство последовательной химической эволюции в процессе рождения звезд. Таким образом, в отчетном периоде был выполнен полный цикл исследований, от получения и обработки наблюдательных данных до их теоретической интерпретации с использованием современных вычислительных методов. Полученные результаты вносят существенный вклад в понимание того, как физические условия влияют на химический состав и как последний, в свою очередь, может быть использован для диагностики этапов звездообразования.