Исследователи из Университета Ковентри в Великобритании и Национальной лаборатории интенсивных магнитных полей во Франции провели эксперимент, который показал, как магнитное поле Земли влияет на внутренние процессы в нашей планете.
Результаты исследования были опубликованы в журнале Physical Review Letters.
Доктор Гусева: кариес и пародонтит есть у 90% людей на ЗемлеДля проведения эксперимента учёные создали специальную установку, которую назвали «Маленькая Земля».
Она была разработана для того, чтобы имитировать воздействие магнитного поля Земли на потоки в мантии и ядре планеты.
Цель эксперимента — объяснить расхождения между теоретическими прогнозами и данными, полученными с помощью спутникового мониторинга, а также найти причины этих расхождений.
В основе эксперимента лежала модель, которая представляла собой резервуар, частично заполненный раствором серной кислоты.
Этот резервуар был помещён в мощное магнитное поле.
С помощью лазера исследователи измеряли движение жидкостей внутри резервуара и наблюдали за потоками в разных его частях.
Использование серной кислоты и создание искусственного магнитного поля позволило максимально точно воспроизвести условия, аналогичные условиям в ядре Земли.
Ранее «Медздрав.Инфо» сообщал о том, что гребневики способны произвольно возвращать организм к молодому состоянию.
Международная группа специалистов обнаружила, что ультразвуковая терапия может облегчать состояние пациентов даже при тяжелых формах…
Специалисты Института цитологии и генетики СО РАН с применением оптогенетического метода выявили клетки мозга, активация…
Американские ученые установили, что ультраобработанные продукты способны самостоятельно провоцировать повышенную выработку инсулина и нарушения обмена…
Ученые Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ) создали технологию синтеза гибридных молекул на основе халконов.…
Исследования Карла Дайссерота, Петера Хегеманна и Георга Нагеля позволили значительно расширить возможности изучения клеточных механизмов,…
Российские исследователи разработали модель машинного обучения, способную прогнозировать вероятность острых осложнений у пациентов с раком…