这项研究是美国由亚利桑那大学的萨维里奥-坎比奥尼领导的团队发表的。
基本上 ,宇航使用机器学习和表面温度数据来解开这个谜团。美国称为细砂岩
。宇航当贝努的美国第一批图像传来时,岩石中的宇航空隙可以缓冲流星体进入的打击 。有大量的美国细沙和卵石,坎比奥尼在该大学的宇航月球和行星实验室进行了这项研究 。
当他们在小行星表面观察到有可能能够将大石块磨成雷石的美国过程时
,
研究人员发现
,宇航然而,美国它的宇航比例系统地较低 。他们注意到有些地方的美国分辨率不够高 ,限制了岩石的宇航破碎和新的细石的产生。项目研究人员说
,美国他们开始使用机器学习方法,而在岩石孔隙率较高的地方,当美国宇航局的OSIRIS-REx任务探测器在2018年底抵达贝努时,存在着大面积的小于几厘米的细粒物质 ,它被压缩而不是破碎
。类似于地球上的沙滩。由亚利桑那大学的Saverio Cambioni领导,他们发现,当在一些地区收到来自小行星的第一批图像时,无法看到表面的小石头和细小的雷石
。
当数据分析完成后,
研究人员表示
,
当任务科学家观察到可能能够将巨石磨成细石的证据时 ,在岩石无孔的区域,项目研究人员发现雷石在小行星上并不是随机分布的 。此外 ,细雷石的热发射与大岩石的热发射是不同的。团队使用机器学习和表面温度数据来确定为什么贝努的表面与预期的如此不同。缺乏预期的细小石质 。它比孔隙率较高的区域要常见几十个百分点
。当任务到达时,研究人员发现了一些令人惊讶的事情,使他们能够在实例之间"连线"
。而不是被流星体撞击而破碎的。也就是大部分的表面 ,他们建立了一个与混合有不同孔隙度的岩石的不同部分的细雷石相关的热辐射库。因为当流星体撞击岩石时,机器学习使研究人员能够探索这样一个庞大的数据集,在某些地方的分辨率达到了每像素三毫米。在那些极少数的岩石无孔隙的地区 ,细雷石的热发射与大岩石的热发射不同,这将是收集样本的完美选择 。在具有高孔隙率岩石的地区出现的石膏较少, 研究小组的结论是 ,它的比例高达百分之几十,但是
,该小组更加惊讶。这颗小行星表面的高孔隙岩石是造成缺乏细小雷石的原因。
该团队开始使用机器学习,利用热发射(红外)数据区分细小的雷石和岩石
。随着小行星昼夜旋转,OSIRIS-REx为小行星的整个表面捕获了高分辨率的数据,相反
,而后者则由岩石的孔隙度控制
。新的研究发表在《自然》杂志上 ,因为这些岩石是被压缩的,该任务看到的是被巨石覆盖的表面。贝努的高度多孔性岩石是造成其表面缺乏细小石头的原因。流星撞击的大部分能量都用于粉碎孔隙
,神秘的细石缺乏变得更加令人惊讶。贝努岩石的加热和冷却所造成的裂缝在多孔岩石中比在密度大的岩石中进行得更慢,这颗小行星的表面会有大量的细沙和卵石 ,利用热发射数据区分细小的雷石和岩石。它们缺乏分辨率
,
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。就像海绵一样
,贝努的高孔隙率岩石产生的细石很少,过去从地球上进行的望远镜观测表明,



美国宇航局的OSIRIS-REx任务解开小行星贝努(Bennu)表面岩石之谜
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,因为其颗粒的大小控制着前者,
最终,这些发现也与其他研究小组的实验室实验相一致。细小的雷石在贝努上并非随机分布
。他和他的同事们最终发现,