В XVII веке астрономы Христиан Гюйгенс и Джованни Кассини, направив одни из первых телескопов на Сатурн, сделали удивительное открытие. Яркие структуры вокруг газового гиганта оказались не сплошными образованиями, а отдельными кольцами, состоящими из множества тонких, вложенных друг в друга арок. Спустя столетия миссия НАСА Cassini-Huygens, стартовавшая в 2005 году, перенесла эти исследования в космическую эру. Космический аппарат передал на Землю невероятный объем детализированных изображений, изменивших наше представление о Сатурне и его спутниках.
Одно из наиболее драматичных открытий было связано с Энцеладом — небольшим ледяным спутником, где из-под поверхности вырываются мощные струи материала в космос, формируя вокруг Сатурна слабое суборбитальное кольцо из выброшенных частиц. Недавно проведенные компьютерные симуляции в Техасском центре передовых вычислений (TACC), использующие данные, собранные миссией Cassini, позволили уточнить, сколько льда теряет Энцелад в космическое пространство. Эти обновленные данные критически важны как для понимания внутренней активности спутника, так и для планирования будущих роботизированных миссий, способных исследовать его скрытый океан, потенциально пригодный для жизни.
«Скорость массового оттока с Энцелада на 20–40 процентов ниже, чем принято считать в научной литературе», — отмечает Арно Майо, старший научный сотрудник Королевского бельгийского института космической аэрономии и аффилированный исследователь кафедры аэрокосмической инженерии Университета Техаса в Остине. Его слова подчеркивают необходимость пересмотра устоявшихся представлений.
Майо является ведущим автором вычислительного исследования Энцелада, опубликованного в августе 2025 года в журнале Journal of Geophysical Research: Planets. В этой работе он и его коллеги использовали модели прямого статистического моделирования Монте-Карло (DSMC), чтобы более точно описать поведение огромных струй водяного пара и ледяных гранул после их извержения из трещин и вентиляционных отверстий на поверхности Энцелада. Этот проект является развитием более раннего исследования под руководством Майо, опубликованного в 2019 году, которое впервые применило методы DSMC для определения начальных условий струй, включая размер отверстий, соотношение водяного пара и твердых частиц льда, температуру материала и скорость его выброса в космос.
«DSMC-симуляции очень затратны, — рассказывает Майо. — Мы использовали суперкомпьютеры TACC еще в 2015 году, чтобы получить параметризации, позволившие сократить время вычислений с 48 часов до нескольких миллисекунд». Благодаря этим математическим параметризациям команда смогла рассчитать ключевые свойства криовулканических шлейфов Энцелада, такие как их плотность и скорость движения газа и частиц, опираясь на измерения Cassini, полученные во время пролетов космического аппарата непосредственно сквозь эти струи.
«Основной результат нашего нового исследования заключается в том, что для сотни криовулканических источников мы смогли определить скорости массового потока и другие параметры, которые ранее не были получены, например, температуру истекающего материала. Это большой шаг вперед в понимании того, что происходит на Энцеладе», — объясняет Майо.
Энцелад — относительно небольшой спутник, всего около 500 километров в поперечнике, и его слабая гравитация недостаточна, чтобы удерживать извергающиеся струи от ухода в космос. Новые модели DSMC разработаны для точного представления этой среды с низкой гравитацией. Предыдущие модели не могли так подробно воссоздать физику и газовую динамику, как современный подход DSMC. Майо сравнивает это явление с извержением вулкана — Энцелад выбрасывает лаву в космос, только в его случае это струи водяного пара и льда.
Симуляции отслеживают поведение газа в шлейфах на очень малых масштабах, где отдельные частицы движутся, сталкиваются и передают энергию подобно сталкивающимся шарикам. Моделирование включает миллионы молекул с временными шагами, измеряемыми в микросекундах. Метод DSMC позволил ученым моделировать условия при более низких, реалистичных давлениях и допускать гораздо большие расстояния между столкновениями, чем могли предыдущие модели.
Дэвид Голдштейн, профессор Университета Техаса в Остине и соавтор исследования, возглавил разработку DSMC-кода, известного как Planet, в 2011 году. TACC предоставил Голдштейну вычислительное время на своих суперкомпьютерах Lonestar6 и Stampede3 через портал киберинфраструктуры Техасского университета Research, который предоставляет ресурсы исследователям из всех 14 учреждений системы UT.
«Системы TACC обладают замечательной архитектурой, предлагающей большую гибкость, — делится Майо. — Если бы мы использовали код DSMC только на ноутбуке, мы могли бы моделировать лишь крошечные области. Благодаря TACC мы можем симулировать процессы от поверхности Энцелада до высоты в 10 километров, где шлейфы расширяются в космос».
Сатурн находится за так называемой «снеговой линией» в Солнечной системе, как и другие гигантские планеты, имеющие ледяные спутники, включая Юпитер, Уран и Нептун. «Под этими «большими шарами льда» находится океан жидкой воды, — поясняет Майо. — Помимо Земли, существует множество других миров с жидким океаном. Шлейфы на Энцеладе открывают окно в подземные условия».
Поскольку эти шлейфы выносят материал из глубоких недр в космос, они предоставляют редкий естественный образец скрытого океана, избавляя от необходимости бурить километры льда. Это позволяет ученым изучать состав и условия подповерхностного водоема без прямого контакта.
НАСА и Европейское космическое агентство планируют новые миссии к Энцеладу с гораздо более амбициозными целями, чем простые пролеты. Некоторые предложения предусматривают посадку космических аппаратов на поверхность и бурение коры для достижения океана, чтобы найти химические признаки жизни, которые могли бы там сохраниться. Тем временем измерение состава шлейфов и объема переносимого ими материала дает ученым мощный косвенный способ изучения подповерхностной среды. Анализируя эти струи, исследователи могут делать выводы об условиях в океане, не пробиваясь физически сквозь ледяную оболочку.
«Суперкомпьютеры могут дать нам ответы на вопросы, о которых мы не мечтали даже 10 или 15 лет назад, — резюмирует Майо. — Теперь мы можем гораздо ближе подойти к моделированию того, что делает природа».
