超级分类黑洞对的例证。学分：NASA / CXC / A.Hobart
通过将来自不同望远镜的数据组合，天文学家已经发现了五对合并超大的黑洞。
天文学家已经确定了星系中心的双重超出黑洞的保险杠作物。这一发现可以帮助天文学家更好地了解巨大的黑洞的成长以及如何在宇宙中产生最强的引力波信号。
新证据揭示了五对超大的黑洞，每个黑洞都包含数百万倍的太阳质量。当两个星系碰撞并彼此合并时，这些黑洞耦合形成，迫使他们的超迹黑洞靠近。
通过将数据组合在包括NASA的Chandra X射线天文台，宽敞的红外天空探险（明智的）和亚利桑那州的地面大双筒望远镜的套装套件套件中，揭示了黑洞对。
“天文学家在宇宙中找到单身超级分类黑洞，”弗吉尼亚州费尔法克斯乔治梅森大学Shobita Satyapal说，他领导了两个论文的两篇论文之一。“但即使我们预测他们在互动时迅速增长，仍然很难找到双重超出黑洞。”
在X射线研究中已知在X射线研究中已知少于10对生长的黑洞的少于十对之前，主要是在机会检测。为了进行系统搜索，该团队必须仔细筛选通过检测不同波长光的望远镜的数据。
这个图形显示了最近由天文学家识别的五种新的超级分类黑洞两对新的两对，使用来自美国宇航局的Chandra X射线天文台，广泛的红外天空探险仪调查（明智）以及地面的大双筒望远镜亚利桑那。学分：X射线（J122104）：NASA / CXC / GEORGE MASON UNIV./S.SATYAPAL等。 X射线（J140737）：NASA / CXC / UNIV。 Victoria / S.ellison等。光学的：SDSS;插图：NASA / CXC / A.Hobart
从Galaxy动物园项目开始，研究人员使用了来自Sloan Digital Sky Square（SDS）的光学数据来识别星系，其中它似乎正在进行两个小星系之间的合并。从这个集合中，它们选择了SDSS数据中两个星系的中心之间的分离的对象小于30,000个轻微的岁月，并且来自明智数据的红外颜色匹配预测的那些快速生长的超大自主黑洞。
用这种技术发现含有至少一个超迹线孔的七种合并系统。因为强大的X射线排放是生长超大的黑洞的标志，山寨和她的同事随后用Chandra观察了这些系统。在五种系统中发现了紧密分离的X射线源，提供了令人信服的证据，以至于它们含有两个生长（或喂养）超迹黑洞。
来自Chandra和红外观察的X射线数据既表明超大分离的黑洞埋在大量的灰尘和气体中。
“我们的工作表明，将红外线选择与X射线跟进相结合是一种非常有效的方法来找到这些黑洞对，”加拿大维多利亚大学的Sara埃里森表示，他领导了描述这些结果的其他论文。“X射线和红外线辐射能够穿透遮挡这些黑洞对周围的气体和灰尘，并且需要Chandra的敏锐的视力来分离它们”。
由埃里森带领的纸张使用来自Apache Point Indephyatory（Manga）调查的附近的附近星系的映射额外的光学数据，以确定新的黑洞对中的一个。这种黑洞对的一个成员特别强大，在Chandra观察到的黑洞对中具有最高的X射线亮度。
这项工作对引力波天体物理学的蓬勃发展领域有影响。虽然使用激光干涉仪的重力波观测台（Ligo）的科学家检测到合并黑洞的信号，但这些黑洞的较小体重在太阳的质量约为8到36倍之间。
星系中心的合并黑洞更大。当这些超迹黑洞一起吸引更近的孔时，它们应该开始产生引力波。数亿年的双超级分类黑洞的最终合并将伪造一个更大的黑洞。当一些质量转化为重力波时，该过程将产生惊人的能量。
“了解共同的超级分类黑洞对是如何帮助预测引力波观测者的信号，”旧塔巴尔说。“通过在线上的实验和未来的实验，这是一个令人兴奋的时间，正在研究合并黑洞。我们正在探索宇宙的新时代的早期阶段。“
Ligo无法检测来自超大分离的黑洞对的引力波。相反，诸如北美纳米赫兹观测台的Pulsar定时阵列目前正在执行此搜索。将来，激光干涉仪空间天线（LISA）项目也可以搜索这些引力波。
Satyapal等人的纸上报道了四个双黑洞候选者。最近在Astrophysical Journal，Andappears上的出版物被接受。另一个双黑洞候选人在艾伦等人纸上报道，该文件于2017年9月发表于2017年9月，皇家天文社会Andappears的每月通知。
NASA位于阿拉巴马州汉斯维尔的马歇尔太空飞行中心负责管理NASA华盛顿州科学任务局的Chandra计划。位于马萨诸塞州剑桥市的史密森尼天体物理天文台控制着钱德拉的科学和飞行业务。
美国宇航局在帕萨迪纳，加利福尼亚州的喷气式推进实验室，为华盛顿州华盛顿州北美航空航天局科学任务董事会管理和经营智慧。位于犹他州洛根的太空动力学实验室制造了科学仪器。科罗拉多州博尔德市的Ball Aerospace＆Technologies Corp.制造了该航天器。在CALTECH / IPAC进行科学运营和数据处理。加州理工学院为NASA管理JPL。
