ज्वालामुखी के भीतर अभूतपूर्व गहराई और विवरण को पुनः निर्मित करना।

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Tái tạo hình ảnh sâu và chi tiết chưa từng thấy bên trong núi lửa- Ảnh 1. — इस तस्वीर में ज्वालामुखी का अंदरूनी भाग और उसके नीचे स्थित मैग्मा क्षेत्र दिखाया गया है।

शोधकर्ताओं ने एक नई, बुद्धिमान इमेजिंग तकनीक विकसित की है जो हमें अभूतपूर्व विस्तार और गहराई के साथ विशाल ज्वालामुखियों के अंदरूनी हिस्सों को देखने की अनुमति देती है।

30 सितंबर को साइंस अलर्ट के अनुसार, फ्रांस के राष्ट्रीय वैज्ञानिक अनुसंधान केंद्र (सीएनआरएस) और पेरिस ग्रह भौतिकी संस्थान (पीआईजीपी) की एक शोध टीम ने अपने दृष्टिकोण को विकसित करने के लिए मेडिकल इमेजिंग और ऑप्टिकल माइक्रोस्कोपी से विचार लिए।

यह मैट्रिक्स इमेजिंग नामक मौजूदा तकनीकों पर लागू की गई एक नई विधि है और ज्वालामुखियों के मानचित्रण में आने वाली कुछ कठिनाइयों को दूर करने में मदद करती है, जैसे कि पृथ्वी से परावर्तित भूकंपीय तरंगों को रिकॉर्ड करने के लिए कई सेंसर (भूकंपीय रिसीवर) की कमी।

इन तरंगों की व्याख्या करके पृथ्वी की ऊपरी परत के भीतर मौजूद विभिन्न प्रकार की सामग्रियों और संरचनाओं की पहचान की जा सकती है। मैट्रिक्स इमेजिंग की मदद से यह व्याख्या काफी आसान हो जाती है।

"ज्वालामुखी विस्फोटों की बेहतर भविष्यवाणी के लिए मैग्मा के दबाव और फैलाव की सटीक निगरानी आवश्यक है। गहरे मैग्मा भंडारों को समझना जोखिम मूल्यांकन के लिए महत्वपूर्ण है, लेकिन इन प्रणालियों की इमेजिंग एक चुनौती है," नेचर पत्रिका में प्रकाशित शोध के अनुसार।

इस प्रयोग के लिए, शोधकर्ताओं ने कैरिबियाई क्षेत्र में स्थित फ्रांसीसी विदेशी क्षेत्र ग्वाडेलूप में ला सौफ्रिएरे ज्वालामुखी को चुना। शोधकर्ताओं ने इस स्थान पर उपयोग किए गए भूकंपमापी नेटवर्क द्वारा प्रदान की गई कवरेज को "विरल" बताया।

शोधकर्ताओं के अनुसार, "मैट्रिक्स इमेजिंग तकनीक ने तरंगरूप विकृतियों को सफलतापूर्वक डिकोड किया है, जिससे 10 किलोमीटर तक की गहराई पर ला सौफ्रिएरे ज्वालामुखी की आंतरिक संरचना का पता चला है।"

इस अध्ययन के निष्कर्षों में भूमिगत रूप से संग्रहित मैग्मा की कई जटिल परतों की उपस्थिति और ये परतें अन्य गहरी भूवैज्ञानिक संरचनाओं से कैसे जुड़ी हैं, यह शामिल है।

यह अतिरिक्त डेटा ज्वालामुखी के अंदर क्या हो रहा है, इसकी बेहतर समझ प्रदान करता है, जिसका अर्थ है कि विस्फोट के समय की भविष्यवाणी अधिक सटीकता से की जा सकती है।

अच्छी खबर यह है कि अतिरिक्त सेंसर की आवश्यकता नहीं है, क्योंकि मैट्रिक्स इमेजिंग मौजूदा डेटा के साथ काम कर सकती है। शोधकर्ताओं का मानना है कि इन विधियों को अन्य स्थानों पर भी लागू किया जा सकता है।

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स्रोत: https://thanhnien.vn/tai-tao-hinh-anh-sau-va-chi-tiet-chua-tung-thay-ben-trong-nui-lua-18524093008412251.htm