과학자들은 우리로부터 거의 128억 8천만 광년 떨어진 은하에서 물을 발견한다.

원시 우주가 어떻게 형성되었는지는 과학에 수수께끼로 남아 있다. 하지만 때때로 천문학자들은 멀리 떨어진 고대 은하에 대한 시간을 거꾸로 봄으로써 우주가 어떤지에 대한 대략적인 시각을 갖게 된다. 그리고 SPT0311-58 은하는 과학자들이 젊은 우주에 대해 얼마나 알지 못한다는 것을 방금 증명했습니다.

과학자들은 우리로부터 거의 128억 8천만 광년 떨어진 곳에 위치한 은하에서 물을 발견한다. 이것은 항성 형성 은하에서 H2O에 대한 가장 먼 발견이자 우주의 시간 흐름에서 일찍부터 있었던 분자 가스에 대한 가장 포괄적인 시각이다.

이 은하에 있는 분자들은 저 은하에 의해 과장되었고, 덕분에 우리는 그들을 좀 더 쉽게 관찰할 수 있게 되었습니다. 연구원들은 수요일 천문 물리학 저널에 발표된 한 연구에서 그들의 발견들을 자세히 제시했습니다.

일리노이 대학의 천문학자이자 새로운 연구의 주요 저자인 Sreevani Jarugula는 2017년 SPT0311-58 은하가 처음 발견되었고 은하 내의 먼지와 기체의 양에 영향을 받았다고 말한다.

"우리는 은하의 분자 성분이 무엇인지 알고 싶습니다," 라고 Jarugula가 Inverse에게 말했습니다. 연구원들은 물 분자와 일산화탄소 둘 다 발견했다.

SPT0311-58은 실제로 융합하는 것처럼 보이는 한 쌍의 은하들로 이루어져 있다.

자루굴라는 "그래서 정말 매우 길고, 매우 응집된 구조"라며 "그 은하에는 많은 것들이 모여 있는데, 그것은 매끄러운 은하처럼 보이지 않는다"고 말했다.

더 밝은 은하는 이미지의 오른쪽에 있는데, 마치 아치처럼 생긴 모양입니다. 그것은 가까운 거대한 은하에 의해 중력렌즈로 되어 있기 때문에 그것의 거리에도 상관없이 매우 분명하게 나타난다.

중력 렌즈는 거대한 확대 렌즈처럼 작용하는 우주 효과이다. 별이나 은하처럼 큰 물체가 관측자의 시각으로 배경의 물체의 앞을 통과할 때 멀리 있는 소스에서 오는 빛을 변형시키고 증폭시켜 더 밝은 것처럼 보이게 한다.

이 은하에 있는 분자들은 저 은하에 의해 과장되고, 덕분에 우리는 그것들을 더 쉽게 관찰할 수 있습니다.

과학자들은 먼지가 은하의 별들로부터 자외선 복사를 흡수하고 먼 적외선 광자의 형태로 그것을 재생함으로써 물 분자를 자극할 때 H2O를 발견할 수 있다. 이것은 과학자들이 관찰할 수 있는 물의 배기가스를 만든다.

물 분자는 파란색인 반면 일산화탄소는 보라색이다.

물은 수소 분자와 일산화탄소 다음으로 우주에서 세 번째로 풍부한 분자들이지만, 과학자들은 이렇게 일찍 우주에서 물 분자가 나오는 것을 보고 깜짝 놀랐다.

은하쌍은 재이온화 시대라고 불리는 시대에 있다.

재이온화 시대는 우주의 암흑 시대의 종말을 표시하며 중성수소가 재이온화된 우주의 시계열에서 시기를 가리킨다. 그 전에 중성수소는 항성들 사이의 공간을 흐릿하게 만들어 멀리 비치는 빛을 방해했다. 이것은 거대한 은하의 출현을 표시한다.n 첫 번째.

이 시기는 우주가 약 7억 8천만 년 전으로, 현재의 나이보다 5%밖에 되지 않을 때 일어납니다(과학자들은 우주가 약 138억 년 된 것으로 추정합니다).

만약 최초의 은하들이 이제 막 나타나기 시작한다면, 가장 최근의 발견은 과학자들이 어떻게 이 분자들이 이렇게 빨리 형성될 수 있었는지 의아하게 만든다. Jarugula는 "어떻게 그렇게 많은 먼지와 기체가 우주에 일찍 쌓였을까?"라고 말한다. 먼지는 주로 별에서 나고, 그들은 돌고 있다.은하에 먼지를 옮기고 생성한다.

"그래서 우리는 이 먼지를 만들기 위해 좋은 양의 별이 필요합니다,"라고 그녀는 덧붙였습니다.

과학자들은 먼지가 어디서 올 수 있는지, 또는 원래 별들로 형성된 먼지인지 확신하지 못한다.

Jarugula에 따르면, 이 고대 은하들은 은하의 수천 배 속도로 별들을 형성했다. 그러므로, 멀리 떨어진 은하들을 연구하는 것은 과학자들에게 얼마나 많은 별이 만들어지고 있는지 그리고 초기 은하들 내의 기체의 속도가 별들로 바뀌어 가는 것을 알 수 있게 해줄 것이다.

이 은하들을 관측함으로써 과학자들은 원래의 우주 모형으로 돌아가 그 특성들을 제한할 수 있다.