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Formation des planètes géantes autour des étoiles de faibles masses : contraintes observationnelles en imagerie (optique adaptative) / Understanding the formation of giant planets around low mass stars : direct observational constraints with adaptive optic imaging

L'étude des exoplanètes, et en particulier celle des planètes géantes gazeuses, est une branche jeune et florissante de l'astrophysique moderne. Les grandes problématiques qui ont émergé des études sur cette population de planètes consistent à comprendre comment elles se sont formées, comment elles ont spatialement et temporellement évolué, et comment elles influencent d'éventuelles autres planètes au sein des systèmes stellaires. Afin d'apporter des réponses à ces questions, il a été nécessaire de développer des techniques d'observation et des outils d'analyse des données les plus performants possibles. C'est dans ce cadre que j'ai effectué mon travail de thèse, qui s'est articulé autour de trois projets.En premier lieu, je me suis intéressée à étudier le taux d'occurrence des planètes géantes gazeuses en orbite autour des naines M. Pour réaliser cette étude statistique, j'ai utilisé des données de deux relevés NaCo, le premier étant consacré aux naines M, et le second étant constitué d'étoiles AF et ayant été précédemment étudié par des membres de notre équipe. J'ai développé un code Monte Carlo, et me suis servie de la logique de la contraposition pour mener une étude comparative des résultats de ces deux relevés. J'ai également associé des gammes de rapports de masses entre la planète et son étoile à des mécanismes de formation privilégiés. J'en ai conclu que la formation des planètes géantes gazeuses formée par accrétion sur coeur était favorisée si ces planètes se situaient autour d'étoiles AF plutôt que des naines M, pour des séparations allant de 8 à 400 unités astronomiques. La fréquence des planètes géantes gazeuses reste toutefois faible quelque soit la masse de l'étoile considérée (typiquement <20%).Je me suis par la suite intéressée à développer un outil statistique capable de combiner des données de vitesses radiales et d'imagerie directe afin d'apporter des contraintes supplémentaires sur la population de planètes géantes situées à toutes les séparations, pour des systèmes particuliers. Le code que j'ai écrit repose sur une génération Monte Carlo de planètes synthétiques. Je l'ai appliqué sur les données de vitesses radiales et d'imagerie d'étoiles jeunes et proches : AUMic, ßPictoris, HD113337, et HD95086. Les futures applications pourront être nombreuses à la fois parce que les données de vitesses radiales sont de plus en plus abondantes, et parce que les instruments de haut contraste et haute résolution angulaire permettent de sonder des séparations toujours plus courtes.Grâce à ces deux premiers projets de ma thèse, j'ai pris en main les outils de réduction de données développés à l'IPAG, et j'ai développé des outils statistiques me permettant de commencer à mener mon dernier projet. Cet ultime projet consiste en l'observation, la réduction et l'analyse de données de vitesses radiales HARPS et d'imagerie SPHERE obtenues conjointement pour un set de naines K5-M5, proches et jeunes. L'analyse de l'ensemble des données va permettre d'apporter de fortes contraintes sur les populations de planètes géantes gazeuses en orbite autour des étoiles de faible masse, depuis les très courtes jusqu'aux plus longues séparations. / Studying exoplanets, and in particular gaseous giant planets, is a new field of modern astrophysics. Understanding how the giant planets form, dynamically evolve, evolve with time, and have an impact on potential other planets within a stellar system are part of the biggest challenges of this science. The development of the most efficient observational technics and optimal analysis tools have been necessary to bring answers to these problematics. This is the context in which I realized my PhD thesis. I present in this manuscript the three projects that I led during these last three years.First, I studied the occurrence rate of the giant planets that orbit around M dwarfs. To realize this statistical study, I used NaCo data from two surveys. The first survey was composed of M dwarfs, the second was made of AF stars that were already studied by members of our team. I developed a Monte Carlo code, and used the contrapositive logic to lead a comparative analysis of these two surveys. I also associated stellar to planet mass ratios to planetary formation scenarios. My conclusions are that giant planets can more easily be formed by core accretion around AF stars than around M dwarfs, for separations between 8 and 400 astronomical units. Wide-orbit giant planets are rare whatever the stellar mass (basically <20%).Then, I developed a statistical tool that combines radial velocity and direct imaging data of specific stars, to better constrain the giant planet population at all separations. The code that I wrote is based on a Monte Carlo generation of synthetic planet populations. I applied this code on radial velocity and direct imaging data from young and nearby stars: AUMic, ßPictoris, HD113337, and HD95086. The future applications will be numerous thanks to the increase of the time baseline of radial velocity data and thanks to new high contrast and high resolution instruments able to probe shorter regions.These first two projects have allowed me to understand how to reduce and analyse data, and to develop statistical tools useful for my last project. This last project consists of observing, reducing and analyzing radial velocity and direct imaging data of a sample of K5-M5 young and nearby dwarfs. This project will bring strong constraints on the gaseous giant planet population that orbits around low mass stars, from short to wider separations.

Identiferoai:union.ndltd.org:theses.fr/2016GREAY041
Date26 September 2016
CreatorsLannier, Justine
ContributorsGrenoble Alpes, Lagrange, Anne-Marie, Delorme, Philippe
Source SetsDépôt national des thèses électroniques françaises
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypeElectronic Thesis or Dissertation, Text

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