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La détection de planètes extrasolaires
Objectifs scientifiques
Les objets communément appelés « planètes » correspondent à des astres dont la masse n’excède pas 13MJup [14], formés au sein d’un disque proto-planétaire autour d’une étoile jeune. Outre savoir si nous sommes seuls dans l’univers, l’étude de ces astres est motivée par la volonté de mieux comprendre les mécanismes de formation planétaire, dont en particulier le nôtre. La genèse de ces systèmes planétaires débute avec la formation d’une étoile dans un nuage moléculaire de gaz froid [15], qui va ensuite progressivement s’aplatir pour former un disque, à partir duquel vont se former les planètes. D’après le modèle de formation planétaire classique, ces dernières vont se former par accrétion de grains de poussière et de gaz dans les régions froides éloignées de l’étoile [16]. Afin de pouvoir confronter les modèles de formations planétaires existants, l’observation des planètes extrasolaires est indispensable. Par ailleurs, les données collectées par observation permettent d’étudier la stabilité des systèmes formés, ou encore les phénomènes de migrations planétaires résultant de l’interaction d’une planète avec le disque de gaz, qui induisent une modification des paramètres orbitaux de la planète. Enfin, les observations permettent d’étudier la planète elle-même, caractérisée par plusieurs paramètres physiques dont :
➤ Sa masse M ;
➤ Son rayon R ;
➤ Sa température de surface T ;
➤ La composition chimique de son atmosphère.
Les différentes méthodes de détection utilisées aujourd’hui, inventoriées dans les sections qui suivent, ne permettent pas toutes d’avoir accès à l’intégralité de ces paramètres. Aussi, afin de maximiser la quantité d’information sur une planète, il est possible de combiner les mesures obtenues via différentes méthodes, lorsque cela est possible.
Les méthodes de détections indirectes
Les méthodes indirectes consistent à observer l’influence de la planète sur son étoile hôte. La figure 1.1 présente le nombre d’exoplanètes détectées par différentes méthodes chaque année depuis le premier candidat détecté en 1989 [17] (remarquons toutefois que les auteurs de cette découverte préfèrent par prudence parler de naine brune). Sur ce graphe, il est possible de noter une grande disparité dans l’utilisation des différentes méthodes de détection, provenant de la facilité de mise en œuvre de chaque méthode, soit parce que celle-ci repose sur un phénomène physique rarement observé (comme les microlentilles gravitationnelles), soit plus simplement à cause des limitations technologiques. Ainsi, on peut constater que jusqu’en 2009, la méthode de mesure des vitesses radiales a permis la quasi totalité des détections. Depuis, on note une nette progression des détections par transits jusqu’à cette année, où la NASA a annoncé la découverte de 715 exoplanètes, détectées par transits grâce au satellite Kepler.
Mesure par chronométrage
Cette méthode est assez peu utilisée dans la mesure où elle est propre aux planètes orbitant autour d’un pulsar, étoile à neutrons qui, née de l’explosion d’une étoile massive, est en rotation rapide sur elle-même. Ce mouvement de rotation engendre l’émission d’ondes radios dans un cône aligné sur les axes du champ magnétique de l’astre, visible lorsque ce cône pointe vers la Terre. La période de rotation d’un pulsar étant remarquablement stable, toute perturbation gravitationnelle, telle que celle engendrée par la présence d’un compagnon, induit une perturbation notable de la période de rotation. Cette méthode a permis à A. Wolsczsan et D.A. Frail de détecter deux exoplanètes autour du pulsar PSR1257+12 [18].
Mesure des vitesses radiales
C’est cette méthode, très prisée avant d’être supplantée par la détection par transits planétaires, qui a permis la détection de la première exoplanète orbitant autour d’une étoile [13]. Cette dernière est fondée sur la mesure du mouvement de l’étoile autour du centre de masse du système en présence d’au moins un compagnon. Dans ce cas, étoile et planètes vont orbiter autour de ce centre de masse. Ce mouvement est mesurable par l’effet Doppler-Fizeau qui entraîne un décalage des raies du spectre de l’étoile par rapport à leur position au repos. La variation périodique de la vitesse radiale vr de l’étoile sera la signature de la présence d’un compagnon, comme dans le cas présenté sur la figure 1.2. Cette méthode est plus sensible à des planètes massives orbitant proche de leur étoile ; par ailleurs, elle ne permet de mesurer que la quantité MP sin(i) et non MP , où MP est la masse de la planète et i l’angle entre la ligne de visée et la perpendiculaire au plan orbital du système : on ne mesure ainsi qu’une borne inférieure de la masse du compagnon. Parmi les instruments dédiés à la détection par mesure des vitesses radiales, on peut citer le spectrographe ELODIE [19] installé à l’observatoire de Haute Provence (OHP) en France, et le spectrographe HARPS installé à l’observatoire de La Silla (Chili).
Transits planétaires
Cette méthode consiste, lorsque l’inclinaison de l’orbite de la planète par rapport à la ligne de visée l’autorise, à mesurer la variation du flux provenant de l’étoile induite par le passage d’une planète devant celle-ci . La mise en œuvre de cette méthode est donc d’autant plus simple que la planète est massive. La baisse de luminosité est de l’ordre de 10⁻² pour une planète de la taille de Jupiter passant devant le soleil, et 10⁻⁴ pour une planète de la taille de la Terre. Cette méthode a rapidement suscité un vif intérêt chez les astronomes : en effet, celle-ci donne accès à des paramètres jusqu’alors inaccessibles, tels que la masse de la planète non biaisée et son rayon. Par ailleurs, les mesures photométriques requises ne requièrent pas un très grand télescope. Cette méthode est actuellement en pleine expansion, comme en témoigne le nombre grandissant de planètes détectées par transit ces dernières années, notamment par les satellites CoRoT [20] (625 candidats détectés au 23 décembre 2011) et son équivalent américain Kepler (715 détections au 26 février 2014). Pour finir, notons que cette méthode a également permis les premières mesures de composition chimique d’atmosphères, obtenues en comparant le spectre de l’étoile pendant et en dehors du transit, comme dans le cas de la planète HD 209458b [21].
Microlentilles gravitationnelles
Lorsque les rayons lumineux en provenance d’une étoile passent à proximité d’un corps massif, la relativité générale prévoit que ces derniers soient déviés. Par conséquent, si une étoile coupe l’axe de visée d’une seconde étoile que nous appellerons « étoile de fond », les rayons provenant de cette dernière vont être légèrement incurvés. L’étoile passant devant l’étoile de fond produit ainsi un effet de lentille, qui va se traduire par une augmentation momentanée de la luminosité de l’étoile de fond. Si une planète orbite autour de l’étoile passant devant l’étoile de fond, le même phénomène va se reproduire avec une amplitude réduite, la planète étant notablement moins massive que son étoile hôte.
Astrométrie
L’astrométrie consiste à mesurer les déplacements tangentiels apparents de l’étoile induits par la présence de la planète. Cette méthode est complémentaire de la détection par mesure des vitesses radiales, qui consiste à mesurer les variations de vitesse de l’étoile le long de l’axe de visée. En pratique, on mesure la position relative de l’étoile par rapport à un objet dont le mouvement peut être négligé. La limitation majeure de cette méthode réside dans la précision requise pour pouvoir effectuer une détection, qui est de l’ordre de quelques dizaines (voir centaines, selon les cas) de microsecondes d’arc. Du fait de cette limitation, seule une planète a été à ce jour détectée par astrométrie [22]. Toutefois, l’arrivée d’instruments interférométriques tel que le télescope spatial GAIA de l’ESA [23], lancé le 19 décembre 2013, devrait permettre d’atteindre les précisions requises par l’astrométrie.
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Table des matières
Introduction
1 Contexte
1.1 La détection de planètes extrasolaires
1.1.1 Objectifs scientifiques
1.1.2 Les méthodes de détections indirectes
1.1.2.1 Mesure par chronométrage
1.1.2.2 Mesure des vitesses radiales
1.1.2.3 Transits planétaires
1.1.2.4 Microlentilles gravitationnelles
1.1.2.5 Astrométrie
1.1.3 Apports de la détection directe
1.2 Les défis technologiques de l’imagerie directe
1.2.1 La suppression du flux provenant de l’étoile
1.2.2 La haute résolution angulaire
1.2.3 La compensation des aberrations quasi-statiques
1.2.4 Les méthodes de post-traitement
1.3 L’instrument SPHERE
1.3.1 Objectifs scientifiques
1.3.2 Description de l’instrument
1.3.3 Premières images
2 Outils et méthodes
2.1 La formation d’images
2.1.1 La formation d’images classique
2.1.2 Les aberrations
2.1.2.1 Impact sur la formation d’images
2.1.2.2 Représentation des aberrations
2.1.3 L’optique adaptative
2.1.3.1 Principe
2.1.3.2 L’analyseur de front d’onde
2.1.3.3 Le miroir déformable
2.1.3.4 De la mesure à la compensation : la commande
2.2 La coronographie
2.2.1 Principe
2.2.2 Les modèles de coronographes
2.2.2.1 Le coronographe de Lyot
2.2.2.2 Le coronographe Roddier & Roddier
2.2.2.3 Le coronographe à quatre quadrants
2.2.2.4 Conclusion sur les coronographes
2.2.3 Modèle de formation d’images coronographiques
2.2.4 Modélisation numérique fine des coronographes de type Lyot
2.3 Contrôle des aberrations quasi-statiques dans les systèmes d’imagerie à haut contraste
2.3.1 Electric field Conjugation
2.3.2 La Self-Coherent Camera
2.3.3 La diversité de phase
2.4 Diversité de phase et résolution de problèmes inverses
2.4.1 Le maximum a posteriori
2.4.2 La minimisation numérique
3 COFFEE, un ASO pour l’imagerie à haut contraste
3.1 Principe
3.1.1 Modèle de formation d’images
3.1.2 Définition d’un critère de type MAP
3.1.3 Le modèle de coronographe parfait
3.2 Évaluation des performances par simulation
3.2.1 Crime inverse et seuil de convergence
3.2.2 Propagation de bruit
3.2.3 Taille de l’objet
3.2.4 Erreur sur la phase de diversité
3.2.5 Impact de l’aliasing
3.2.6 Adéquation du modèle de coronographe parfait aux coronographes réels
3.2.6.1 Comparaison aux modèles de coronographes réels
3.2.6.2 Erreur de modèle
3.3 Démonstration expérimentale sur le banc BOA
3.3.1 Le banc BOA
3.3.2 Introduction d’aberrations calibrées avec la boucle d’OA
3.3.3 Budget d’erreur
3.3.4 Estimation d’aberrations de bas ordres
3.3.4.1 Estimation préliminaire du Tip-Tilt downstream
3.3.4.2 Rampe de Tip-Tilt
3.3.4.3 Estimation d’une aberration quelconque
3.3.5 La boucle pseudo-fermée
3.3.5.1 Formalisme
3.3.5.2 Validation préliminaire sur le banc BOA
3.4 Conclusion du chapitre
4 Extension myope hauts ordres de COFFEE
4.1 Évolution du formalisme
4.1.1 Choix d’une base adaptée
4.1.2 Régularisation
4.1.3 Modification du modèle de formation d’images
4.2 Performances de l’extension hauts ordres
4.2.1 Paramètres
4.2.2 Propagation du bruit
4.2.3 Choix de la phase de diversité
4.2.4 Exemple d’estimation d’aberrations avec COFFEE
4.2.5 Simulation de PCL
4.3 Estimation conjointe d’une erreur sur la phase de diversité
4.3.1 Formalisme
4.3.2 Performances
4.4 Estimation d’aberrations d’amplitudes
4.4.1 Formalisme
4.4.2 Choix de la seconde phase de diversité
4.5 Le banc MITHIC
4.5.1 Présentation générale
4.5.2 SLM et imagerie à haut contraste
4.5.2.1 Principe
4.5.2.2 Caractérisation
4.5.3 Intégration de COFFEE sur MITHIC
4.5.3.1 Estimation conjointe d’aberrations de phase et d’amplitude
4.5.3.2 Compensation
4.6 Conclusion du chapitre
Conclusion
