IceCube 2 paaudze ir projekts desmit kubikkilometru neitrīno teleskopa būvei pie Dienvidpola. Viena kubikometra detektors ar nosaukumu IceCube tika pabeigts 2010. gadā. Neutrino teleskopi ir vēl viens teleskopa veids, kas jāiet kopā ar redzamās gaismas, rentgena, infrasarkanā, ultravioletā, mikroviļņu, radio, gamma un gravitācijas viļņu teleskopiem.
Viņi var dziļi meklēt kosmisko staru avotus kosmosā un izpētīt supernovas, un viņi var atklāt struktūru Zemes iekšienē.
Ir daudz zemūdens neitrīno detektoru, zemledus un pazemes detektoru.
Zemūdens neitrīno teleskopi:
Baikāla dziļā zemūdens neitrīno teleskops (1993. gadā)
ANTARES (2006. g.)
KM3NeT (nākotnes teleskops; tiek būvēts kopš 2013. gada)
NESTOR projekts (tiek izstrādāts kopš 1998. gada)
Zem ledus esošie neitrīno teleskopi:
AMANDA (1996–2009, aizstāja IceCube)
IceCube (sākot no 2004. gada)
DeepCore un PINGU, esošais paplašinājums un ierosinātais IceCube paplašinājums
Pazemes neitrīno observatorijas:
Gran Sasso Nacionālās laboratorijas (SDGS), Itālija, Borexino vietne, CUORE, un citi eksperimenti.
Soudan Mine, mājas Soudan 2, MINOS un CDMS
Kamioka observatorija, Japāna
Pazemes Neutrino observatorija, Monblāns, Francija / Itālija
Nākamās paaudzes dziļūdens neitrīno teleskopa KM3NeT kopējais instrumentālais tilpums būs aptuveni pieci kubikkilometri, bet IceCube Gen2 detektors būs desmit kubikkilometri. Šie divi radīs daudz lielāku jutību pret neitrīno noteikšanu. Tie būs trīs līdz desmit reizes jaudīgāki nekā labākie esošie detektori. KM3NeT detektors tiks uzbūvēts trīs uzstādīšanas vietās Vidusjūrā. Teleskopa pirmā posma ieviešana tika sākta 2013. gadā.
Vairāki detektori ir nepieciešami, lai triangulētu neitrīno avotus kosmosā un analizētu zemes dziļo iekšpusi.
Zemes neitrīno tomogrāfiju
Neitrino detektori ir veikuši precīzus Zemes masas un blīvuma mērījumus. Zeme mijiedarbojas ar neitrīniem. Neitrīno sadalījuma atšķirības, kas iet caur Zemi, var izmantot, lai analizētu blīvumu un izveidotu iekšējā kodola un mantijas 3D modeli. Neitrino detektori ar uzlabotu jutīgumu un daudzu gadu datu vākšanu ļaus ievērojami uzlabot modelēšanu.
Autors Braiens Vangs no Nextbigfuture.com
