Millihertz Quasi-Periodic Oscillations from Marginally Stable Nuclear Burning on an Accreting Neutron Star

Auteurs : Alexander Heger (LANL), Andrew Cumming (McGill), Stanford E. Woosley (UCSC)

Astrophys.J.665:1311-1320,2007
10 pages, 9 figures, submitted to ApJ

Résumé : We investigate marginally stable nuclear burning on the surface of accreting neutron stars as an explanation for the mHz quasi-periodic oscillations (QPOs) observed from three low mass X-ray binaries. At the boundary between unstable and stable burning, the temperature dependence of the nuclear heating rate and cooling rate almost cancel. The result is an oscillatory mode of burning, with an oscillation period close to the geometric mean of the thermal and accretion timescales for the burning layer. We describe a simple one-zone model which illustrates this basic physics, and then present detailed multizone hydrodynamical calculations of nuclear burning close to the stability boundary using the KEPLER code. Our models naturally explain the characteristic 2 minute period of the mHz QPOs, and why they are seen only in a very narrow range of X-ray luminosities. The oscillation period is sensitive to the accreted hydrogen fraction and the surface gravity, suggesting a new way to probe these parameters. A major puzzle is that the accretion rate at which the oscillations appear in the theoretical models is an order of magnitude larger than the rate implied by the X-ray luminosity when the mHz QPOs are seen. We discuss the implications for our general understanding of nuclear burning on accreting neutron stars. One possibility is that the accreted material covers only part of the neutron star surface at luminosities Lx > ~1E37 erg/s.

Soumis à arXiv le 10 Nov. 2005

Explorez l'arbre d'article

Cliquez sur les nœuds de l'arborescence pour être redirigé vers un article donné et accéder à leurs résumés et assistant virtuel

Accédez également à nos Résumés, ou posez des questions sur cet article à notre Assistant IA.

Recherchez des articles similaires (en version bêta)

En cliquant sur le bouton ci-dessus, notre algorithme analysera tous les articles de notre base de données pour trouver le plus proche en fonction du contenu des articles complets et pas seulement des métadonnées. Veuillez noter que cela ne fonctionne que pour les articles pour lesquels nous avons généré des résumés et que vous pouvez le réexécuter de temps en temps pour obtenir un résultat plus précis pendant que notre base de données s'agrandit.