Французские ученые впервые провели испытания сейсмического плаща-невидимки

Ученые Франции, используя принцип разработки плащей-невидимок, научились отражать от зданий сейсмические волны. Описание результатов первого полевого испытания данной системы представлены в препринте, выставленном в архиве Корнельского университета. С кратким содержанием работы можно ознакомиться в блоге Technology Review.

Испытание, разработанной учеными системы было проведено на юге Франции. Она представляет собой конструкцию, состоящую из матрицы скважин с углублениями до 200 метров. В глубине породы с одной из сторон матрицы была размещена вибропроба, которая излучала сейсмические волны с частотой в 50 Гц. Со стороны, где должно было располагаться здание, специалисты установили датчики вибраций.

Авторы позаимствовали принцип строения такой системы у исследователей световых метаматериалов, которые обладают необычными свойствами благодаря своей структуре. Так, например, точное управление их структурой позволяет ученым создавать устройства, в которых скрываемый объект огибается светом – плащи-невидимки.

Результаты испытания показало, что применение сейсмического плаща-невидимки практически полностью позволяет отразить акустические волны, обеспечив таким образом защиту зданию. Однако недостаток системы состоит в том, что при ее сооружении волны будут отражаться на соседние здания. Ученые рассматривают в качестве следующего этапа возможность поглощать сейсмические волны в системе, а не отражать их.

• Новая работа создает дорожную карту для следующего поколения биоэлектронной медицины
• Средневековая нанотехнологичная кольчуга
• Исследование показывает, что телетерапия не улучшила доступ к психиатрической помощи
• Eni будет искать энергоресурсы с помощью суперкомпьютера нового поколения
• Искусственный интеллект: новая реальность трудового рынка
• 3D-печатная грибная топливная ячейка предлагает биоразлагаемое решение для получения энергии
• Колебания доменных стенок в 2D материалах раскрывают новый механизм сверхпроводимости
• IBM ускоряет обучение ИИ на скорости света при минимальном энергопотреблении