Li-rich Giants Identified from LAMOST DR8 Low-resolution Survey
Li-rich Giants Identified from LAMOST DR8 Low-resolution Survey
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LAMOST DR8 低分辨率调查鉴定出富含锂的巨星
DOI：
10.3847/1538-3881/aca098
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发表时间：
2022-11
影响因子：
5.3
通讯作者：
Yi Zhenping
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Cai Beichen;Kong Xiaoming;Shi Jianrong;Gao Qi;Bu Yude;Yi Zhenping
有一小部分巨星的光球锂丰度高于标准恒星演化模型的预测值，而且锂增强的详细机制是复杂的，缺乏明确的结论。为了更好地理解锂的增强行为，需要一个大而均匀的富锂巨型样品。在这项研究中，我们设计了一种改进的卷积神经网络模型Coord-DenseNet来确定大天空面积多目标光纤光谱望远镜(LAMOST)低分辨率测量(LRS)巨谱的A(LI)。在测试集上精度良好：MAE=0.15Dex，σ=0.21Dex。我们用这个模型预测了90多万个LAMOST DR8 LRS巨谱的Li丰度，共鉴定出7768个Li丰度在2.0~5.4Dex之间的巨星，约占所有巨星的1.02%。我们比较了由我们的工作估计的Li丰度和由高分辨率光谱得到的Li丰度。我们发现，如果不考虑它们之间0.27Dex的总体偏差，一致性是好的。分析表明，这种差异主要是由于训练集中的中分辨率光谱具有较高的A(Li)。这一富锂巨星样本极大地扩大了现有富锂巨星的样本规模，为我们进一步研究富锂巨星的形成和演化提供了更多的样本。
A small fraction of giants possess photospheric lithium (Li) abundance higher than the value predicted by the standard stellar evolution models, and the detailed mechanisms of Li enhancement are complicated and lack a definite conclusion. In order to better understand the Li enhancement behaviors, a large and homogeneous Li-rich giant sample is needed. In this study, we designed a modified convolutional neural network model called Coord-DenseNet to determine the A(Li) of Large Sky Area Multi-Object Fiber Spectroscopic Telescope (LAMOST) low-resolution survey (LRS) giant spectra. The precision is good on the test set: MAE = 0.15 dex, and σ = 0.21 dex. We used this model to predict the Li abundance of more than 900,000 LAMOST DR8 LRS giant spectra and identified 7768 Li-rich giants with Li abundances ranging from 2.0 to 5.4 dex, accounting for about 1.02% of all giants. We compared the Li abundance estimated by our work with those derived from high-resolution spectra. We found that the consistency was good if the overall deviation of 0.27 dex between them was not considered. The analysis shows that the difference is mainly due to the high A(Li) from the medium-resolution spectra in the training set. This sample of Li-rich giants dramatically expands the existing sample size of Li-rich giants and provides us with more samples to further study the formation and evolution of Li-rich giants.
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DOI：
10.1145/355112.355113
发表时间：
2000
期刊：
Commun. ACM
影响因子：
--
作者：
D. Crawford
通讯作者：
D. Crawford
影响因子：
4.8
作者：
Henry W. Leung;J. Bovy
通讯作者：
Henry W. Leung;J. Bovy
DOI：
10.1007/s41970-020-00118-6
发表时间：
2020-07-01
期刊：
Journal Fu¨r Mineralstoffwechsel & Muskuloskelettale Erkrankungen
影响因子：
--
作者：
Resch H
通讯作者：
Resch H
DOI：
10.1086/309874
发表时间：
1996-01
期刊：
The Astrophysical Journal Letters
影响因子：
--
作者：
R. de la Reza;N. Drake;L. da Silva
通讯作者：
R. de la Reza;N. Drake;L. da Silva
影响因子：
--
作者：
F. Reamer;I. Sun;J. Li
通讯作者：
F. Reamer;I. Sun;J. Li