使用Insight-HXMT观测到的快速爆发体（Rapid Burster）中II型爆发的统计特性

《Journal of High Energy Astrophysics》：Statistical properties of type-II bursts in Rapid Burster observed with Insight-HXMT

　　

王世鹏|季龙

中山大学物理与天文学院，中国广东省珠海市大学路2号，519082

摘要

我们利用Insight-HXMT卫星观测到中子星低质量X射线双星系统MXB 1730-335（也称为Rapid Burster）中的II型X射线爆发。我们发现2017年和2020年爆发期间的爆发特性及其衰减阶段存在显著变化，例如不同爆发模式之间的转换。我们研究了爆发参数（峰值通量F_peak、流量E、爆发持续时间t_dur、复发时间Δt）的统计分布，并探讨了它们之间的相关性。我们确认了放松振荡器行为（E∝Δt^α），并发现对于模式2的爆发，指数α约为1。对于模式1的爆发，α随Δt变化，其关系可以用分段幂律模型来描述。我们还确认F_peak与E在某个临界值以下时相关，而与Δt无关。

引言

低质量X射线双星（LMXBs）是由一个致密天体和一颗质量≤1太阳质量的供星组成的天体系统。该致密天体可以是黑洞或中子星，从而将LMXBs分为两类。在这些系统中，质量从填充洛希瓣的伴星转移到吸积盘，然后再被吸积到致密天体上。在中子星LMXBs中观测到了许多X射线爆发，其特征是X射线强度的突然显著增加。根据能量来源，这些爆发可以进一步分为两种类型（有关综述，参见Cumming, 2004; Galloway和Keek, 2021; Lewin等人, 1993; Strohmayer和Bildsten, 2006）：1）I型X射线爆发发生在物质吸积并积累在中子星表面时，触发不稳定的热核爆炸；2）II型X射线爆发可能源于吸积物质突然落入中子星时释放的引力能量（Hoffman等人, 1978），尽管目前还没有广泛接受的模型能够完全解释II型X射线爆发的行为。迄今为止，已在100多个源中检测到I型X射线爆发，而只有两个源，即Bursting Pulsar（BP，也称为GRO J1744-28，Kouveliotou等人, 1996）和Rapid Burster（RB，也称为MXB 1730-335，Lewin等人, 1976），表现出II型X射线爆发。

在这项研究中，我们重点关注Rapid Burster（以下简称RB），它位于距离地球约7.9千帕斯的Liller 1球状星团中（Valenti等人, 2010）。其名称来源于其重复的爆发行为（Masetti, 2002）。与仅表现出II型爆发的Bursting Pulsar（BP）相比，RB同时表现出I型和II型爆发。在某些情况下，I型爆发占主导地位，而在源较亮时则不观察到的II型爆发。相反，有些爆发状态以II型爆发为主，只有少数I型爆发。II型爆发表现出多种形态模式，这些模式可能会突然相互转换：1）模式0的特点是长时间、强度高且平坦的爆发；2）模式1的特点是一系列短暂且快速重复的爆发，随后是一个相对较长且能量较大的爆发；3）模式2完全由短暂且快速重复的爆发组成（Galloway和Keek, 2021; Lewin等人, 1993; Marshall等人, 1979）。在模式0和模式1的长时间爆发之后，持续发射会升高到一个更高的水平，然后才发生下一次爆发，形成了所谓的“隆起”特征，而在短暂爆发后从未观察到这一现象（Bagnoli等人, 2015）。RB中II型爆发最显著的特点是E?Δtα关系（也称为放松振荡器关系），其中E是爆发流量，Δt是复发时间。这种关系暗示了一种质量储存机制，表明在更强烈的爆发之后，由于需要重新填充能量储备，因此需要更长的时间才能触发下一次爆发。尽管基于磁层和热不稳定性提出了几种模型（例如，Bagnoli等人, 2015; Lewin等人, 1993; Spruit和Taam, 1993），但具体的触发机制仍然未知。2017年使用Insight-HXMT进行的观测研究了II型爆发的宽带光谱（Chen等人, 2021）。在这项研究中，我们使用相同的数据集以及2020年的额外观测数据，旨在研究它们的统计特性。本文的结构如下：第2、3和4节描述了数据分析并展示了结果。第5节将我们与之前的观测结果进行了比较。

章节片段

观测与数据还原

在这项研究中，我们研究了2017年和2020年获得的两个Insight-HXMT数据集。详细信息总结在表1中。RB是一个瞬变源，其爆发持续时间长达数十天（Galloway和Keek, 2021）。图1展示了由Swift/BAT监测的15-50 keV长期光变曲线，表明我们在2017年和2020年的观测都是在爆发衰减阶段进行的，且处于不同的通量水平。这使我们能够研究爆发行为

爆发识别与分类

我们首先提取了2-10 keV能量范围内的背景减去后的光变曲线，时间间隔为1秒，背景是通过使用lebkgmap工具估计的。我们根据爆发峰值通量显著大于平均持续发射量的标准来搜索爆发，置信水平为5σ。持续发射量的计算方法如下：对于每个GTI（伽马时间间隔），我们首先计算所有数据点的平均计数率，然后标记出计数率

II型爆发的统计特性

我们通过定义一组参数来定量描述爆发的形态，这些参数包括它们的光度和时间特性：峰值通量（F_peak）、流量（E）、爆发持续时间（t_dur）和复发时间（Δt）。在本文中，爆发强度用计数率^2来表示

讨论与总结

我们使用2017年和2020年观测到的Insight-HXMT数据对Rapid Burster中的II型爆发进行了彻底搜索。与Chen等人（2021年）的先前报告相比，我们采用了更宽松的GTI选择标准，并采用了更先进的识别方法来优化爆发检测。总共在2017年和2020年的爆发衰减阶段分别识别出了299次和461次爆发。这些爆发表现出爆发特性的显著变化，例如峰值

CRediT作者贡献声明

王世鹏：撰写 – 审稿与编辑，撰写 – 原稿，可视化，验证，调查，正式分析。季龙：撰写 – 审稿与编辑，验证，监督，资源管理，项目协调，资金获取，概念构思。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的可能会影响本文所述工作的财务利益或个人关系。