Top.Mail.Ru

Космические лучи помогут физикам найти скрытые помещения древнего монастыря под Ярославлем

Учёные намерены обнаружить аутентичный фундамент здания церкви XVI века.

Специалисты Национального исследовательского технологического университета МИСиС и Физического института имени Лебедева РАН начали обследовать неизвестные помещения Данилова монастыря в Переславле-Залесском. Учёные применяют метод мюонной радиографии — с помощью уникальных датчиков они намерены обнаружить подвальные постройки.

Мюоны являются элементарными частицами космического происхождения, они способны проникать в грунт на глубину до двух километров. Данная особенность распространения позволяет использовать их для «удалённого» исследования структуры природных и искусственных объектов километрового масштаба.

Как рассказал в беседе с Лайфом игумен Пантелеимон, священнослужители надеются узнать, есть ли под частью корпуса подвал или захоронения, которые могут быть датированы XVI — XVIII веками.

Несмотря на то что люди, которые участвуют в этом проекте, по своим научным интересам очень разные, все с огромным энтузиазмом восприняли его и сегодняшний этап по установке детекторов, так как раньше никто этого не делал и такая команда никогда ранее не собиралась и не работала. И всем очень интересно, как в профессиональном, так и в личном плане, какие будут результаты, и все ждут продолжения работы, — отметил игумен.

Ранее археологи нашли в центре Москвы клад со старинными монетами.

Учёный МИСИС Магжан Кутжанов работает за компьютером в лабораторииУчёный МИСИС Магжан Кутжанов работает за компьютером в лаборатории
НИТУ МИСИС — на 4 месте рейтинга Changellenge «Лучшие вузы для поступления по мнению студентов»НИТУ МИСИС — на 4 месте рейтинга Changellenge «Лучшие вузы для поступления по мнению студентов»
д.э.н. Александр Мясков, директор Горного института НИТУ МИСИС, заслуженный эколог Россиид.э.н. Александр Мясков, директор Горного института НИТУ МИСИС, заслуженный эколог России
Новый алгоритм поможет распознавать болезни растений по фотографиям листьевНовый алгоритм поможет распознавать болезни растений по фотографиям листьев