Исследование вулканов изнутри

19.10.2024

Вулканические извержения - это одно из самых опасных природных явлений, которые могут нанести значительный ущерб как экосистемам, так и человеческим поселениям. Для того чтобы лучше понимать процессы, происходящие внутри вулканов и предсказывать их извержения, ученым необходимо заглянуть в глубины этих "природных пороховых бочек". Команда исследователей из Французского национального центра научных исследований (CNRS) разработала новый интеллектуальный метод визуализации, который позволяет это сделать с беспрецедентной детализацией.

Этот метод основан на улучшенной версии так называемой матричной визуализации, которая использует сейсмические волны для создания изображения внутренней структуры вулкана. Несмотря на то, что технологии сейсмического картирования применялись и раньше, новый подход позволяет ученым преодолевать такие сложности, как нехватка датчиков для точного измерения сейсмических колебаний, искажения сигналов и сложности их интерпретации.

Вдохновение для разработки этого метода исследователи нашли в медицинских технологиях визуализации, таких как МРТ, а также в оптических микроскопах. Это позволило адаптировать существующие идеи для задач вулканологии, делая интерпретацию сейсмических волн проще и точнее. Основная задача при изучении вулканов - это понимание процессов, происходящих в магматических хранилищах под землей, и прогнозирование возможных извержений. Новая методика значительно упрощает эту задачу.

Принцип работы метода заключается в анализе сейсмических волн, которые распространяются через различные слои земной коры и отражаются от разных геологических структур. Эти колебания помогают исследователям "прочитать" состав и структуру подземных пород. Однако традиционные методы сталкивались с искажениями сигналов, что затрудняло точное картирование. Новый подход использует волновые корреляции, устойчивые к таким искажениям, а также эффект памяти для обратного восстановления исходных сигналов. Это позволило ученым создать более четкую картину внутренней структуры вулканов.

Исследовательская группа испытала новый метод на вулкане Ла-Суфриер в Гваделупе, одном из активных вулканов Карибского региона. Этот вулкан был выбран не случайно: вокруг него установлена довольно плотная сеть геофонов - приборов, фиксирующих сейсмические волны. Эти данные стали основой для картирования структуры вулкана. Инновационный подход позволил объединить информацию, полученную от нескольких датчиков, для создания единого детализированного изображения, что было невозможно с использованием отдельных геофонов.

Главное преимущество метода заключается в том, что он не требует установки дополнительных приборов. Матричная визуализация использует уже существующие сети датчиков, что делает метод экономически выгодным и доступным для применения в других регионах. Благодаря этому, ученые смогли заглянуть на глубину до 10 километров с разрешением до 100 метров - это значительно превосходит возможности предыдущих методов.

Результаты исследования показали сложную структуру магматических хранилищ под Ла-Суфриером, а также связи между различными слоями геологических структур. Эти данные помогают лучше понять, как магма хранится и движется под землей, что является важным шагом к более точному прогнозированию извержений. По мере совершенствования метода можно будет не только предсказывать вулканическую активность, но и оценивать возможные риски для окружающих территорий.

Новый метод визуализации глубинных структур вулканов открывает широкие перспективы для исследования вулканической активности и повышения точности прогнозирования. Это важный шаг к созданию более безопасных условий для людей, живущих вблизи активных вулканов, и к пониманию фундаментальных процессов, происходящих в недрах Земли.

<< Назад: Генетика и рост ребенка 19.10.2024

>> Вперед: Преобразование воздуха в пищу 18.10.2024

Последние новости науки и техники, новинки электроники:

Хорошо управляемые луга могут компенсировать выбросы от скота 15.02.2026

Животноводство, особенно разведение крупного рогатого скота, часто обвиняют в значительном вкладе в глобальное потепление из-за мощного парникового газа - метана, который выделяется при пищеварении у жвачных животных. Это вызывает острые политические споры и призывы к сокращению потребления мяса. Однако ученые напоминают, что полная картина климатического воздействия отрасли не ограничивается только выбросами от животных: огромную роль играет окружающая экосистема - пастбища, почва и растительность, которые способны активно поглощать углекислый газ из атмосферы. Исследователи из Университета Небраски-Линкольна решили глубже изучить этот баланс. Группа под руководством профессора Галена Эриксона сосредоточилась на том, как правильно организованные пастбища накапливают углерод в растениях и грунте благодаря естественным процессам, стимулируемым выпасом скота. Ученые подчеркивают, что при достаточном уровне осадков и грамотном управлении такие луга превращаются в мощные природные погло ...>>

NASA тестирует инновационную технологию крыла 15.02.2026

Коммерческая авиация ежегодно расходует колоссальные объемы керосина, что сказывается не только на бюджете авиакомпаний, но и на состоянии окружающей среды. В 2024 году глобальные затраты на авиационное топливо достигли 291 миллиарда долларов, и эта сумма продолжает расти. Чтобы справиться с этими вызовами, NASA активно работает над технологиями, способными заметно повысить аэродинамическую эффективность самолетов. Одним из самых перспективных направлений стало создание специальной конструкции крыла, которая максимизирует естественный ламинарный поток воздуха и минимизирует сопротивление. В январе 2026 года специалисты NASA Armstrong Flight Research Center успешно провели важный этап наземных испытаний концепции Crossflow Attenuated Natural Laminar Flow (CATNLF). Для эксперимента под фюзеляж исследовательского самолета F-15B закрепили вертикально ориентированную масштабную модель высотой около 0,9 м (3 фута), напоминающую узкий киль. Такая компоновка позволила подвергнуть прототип р ...>>

Забота о внуках очень полезна для здоровья мозга 14.02.2026

Общение между поколениями приносит радость всей семье, но мало кто задумывается, насколько активно бабушки и дедушки, заботящиеся о внуках, поддерживают свою умственную форму. Регулярное взаимодействие с детьми стимулирует мозг пожилых людей, помогая сохранять память, скорость мышления и общую когнитивную активность. Новые научные данные подтверждают, что такая добровольная помощь не только важна для общества, но и может замедлять возрастные изменения в мозге. Исследователи из Тилбургского университета в Нидерландах провели анализ, чтобы понять, приносит ли уход за внуками реальную пользу здоровью пожилых людей. Ведущий автор работы Флавия Черечес отметила, что многие бабушки и дедушки регулярно присматривают за детьми, и оставался открытым вопрос, насколько это положительно сказывается на их собственном благополучии, особенно в плане когнитивных функций. Ученые поставили цель выяснить, способен ли регулярный уход за внуками замедлить снижение памяти и других умственных способ ...>>

Оптические системы сортировки и AI для черники и фруктов 14.02.2026

Каждый год потребители ожидают увидеть на прилавках свежие, ровные по размеру и цвету ягоды черники без признаков порчи или обезвоживания, при этом производители стремятся минимизировать потери и сохранить естественную привлекательность продукта. В эпоху растущих требований к качеству и дефицита квалифицированной рабочей силы традиционные методы сортировки фруктов уже не всегда справляются с задачей. Именно поэтому компании активно внедряют оптические сканеры в сочетании с искусственным интеллектом, способные анализировать ягоды с невероятной точностью и скоростью, сохраняя при этом их товарный вид. На выставке Fruit Logistica 2026 в Берлине компания Tomra Food презентовала свои последние достижения в области постуборочной обработки. Центральное место на стенде занимает совершенно новая оптическая сортировочная система, специально разработанная для свежей черники и предназначенная для использования непосредственно в упаковочных цехах. Эта машина охватывает весь путь ягод - от загруз ...>>

Монитор ROG Swift OLED PG32UCDM Gen 3 13.02.2026

Для многих поклонников компьютерных игр выбор монитора - это всегда поиск идеального баланса между потрясающей картинкой, молниеносной скоростью отклика и надежностью в длительных игровых сессиях. Технология QD-OLED уже несколько лет задает высокую планку качества изображения, предлагая глубокий черный цвет, яркие краски и практически мгновенную реакцию пикселей. Однако даже у самых продвинутых панелей оставались слабые места: уязвимость к царапинам, цветовые искажения под определенными углами и заметное отражение в освещенных помещениях. Компания ASUS решила серьезно улучшить ситуацию и представила третье поколение своего популярного 32-дюймового флагмана - ROG Swift OLED PG32UCDM Gen 3. В основе новинки лежит современная 32-дюймовая QD-OLED панель с разрешением 4K (3840 x 2160 пикселей), которая обеспечивает невероятную детализацию и точность цветопередачи. Частота обновления достигает 240 Гц, что делает картинку исключительно плавной даже в самых динамичных сценах шутеров или ...>>

Случайная новость из Архива Новый метод наблюдений за Солнцем 19.12.2020 Международная группа ученых разработала новый метод глубинного обучения для стабильной классификации и квантификации качества солнечных изображений, получаемых от наземных солнечных обсерваторий. Чтобы обеспечить постоянный мониторинг Солнца, независимо от графика дня, ночи и местных погодных условий, по всему земному шару расположены наземные телескопы. Однако атмосфера Земли налагает самые сильные ограничения на наблюдения за Солнцем - облака могут затмить солнечный диск, а колебания воздуха - привести к размытию изображения. Для того чтобы выбрать лучшие наблюдения из нескольких одновременных и обнаружить локальное ухудшение качества, требуется объективная оценка качества изображения. Ученые применили искусственный интеллект для получения оценки качества, аналогичной человеческой интерпретации: была разработана нейронная сеть для изучения характеристик высококачественных изображений и оценки отклонения реальных наблюдений от идеального эталона. Подход ученых основан на генеративных состязательных сетях (GAN), которые обычно используются для генерации синтетических изображений. Например, создание реалистичных человеческих лиц или перевод карт улиц на спутниковые снимки. Это достигается за счет аппроксимации распределения реальных изображений и отбора из него образцов. Содержание сгенерированного изображения может быть случайным или определяться условным описанием изображения. GAN использовали для генерации высококачественных изображений из описания содержания того же изображения. Следовательно, нейронная сеть сначала извлекает важные характеристики высококачественного изображения, такие как положение и внешний вид солнечных элементов, а затем генерирует исходное изображение из этого сжатого описания. Когда ту же процедуру применяют к изображениям с пониженным качеством, сеть снова кодирует содержимое изображения, но при реконструкции упускает характеристики низкого качества. Это является следствием аппроксимированного распределения изображений GAN, которая может генерировать изображения только высокого качества. Солнечный телескоп Даниэля К. Иноуйе (DKIST) - самый большой наземный солнечный телескоп в мире с диаметром зеркала четыре метра, уже увидел первый свет в декабре 2019 года и планирует обрабатывать около шести петабайт информации за год. С недавним запуском новаторских миссий к Солнцу, Parker Solar Probe и Solar Orbiter, количество данных, несущих полезное знание, будет только увеличиваться.

Смотрите полный Архив новостей науки и техники, новинок электроники

www.diagram.com.ua
2000-2026