Текущий выпуск Выпуск 4, 2020 Том 30

Априорные оценки геометрических параметров аномального объекта при моделировании структуры грунта программой RES3DINV

 pdf (3599K)

Обсуждается проблема корректного использования программных пакетов, в которых реализованы методы решения некорректных задач. К некорректным задачам относится большинство задач обработки экспериментальных данных. При использовании методов решения некорректных задач существует проблема неединственности решения, которая решается путем введения априорной информации. Получение априорной информации возможно разными способами, но количественные оценки предполагают использование дополнительных методов анализа данных. Очевидно, что дополнительные методы не должны быть сложнее и трудозатратнее основного метода обработки данных. На примере использования программы анализа данных электроразведки RES3DINV продемонстрирована роль априорной информации для получения достоверных результатов. Программный пакет RES3DINV применяется для построения модели грунта по измеренным значениям удельного сопротивления методами электроразведки. При использовании реализованного в программном пакете метода инверсии необходимо задавать входные параметры, характеризующие геометрические размеры объекта аномального сопротивления, которые априори, как правило, неизвестны. На модельных объектах продемонстрировано как влияет некорректное задание входных параметров на результат интерпретации данных. Показано, что в качестве способа получения априорной информации можно использовать метод векторного анализа. Этот метод позволяет получать оценки геометрических параметров аномального объекта и не требует больших временных и ресурсных затрат, и может быть использован непосредственно на месте полевых экспериментальных измерений.

Ключевые слова: некорректные задачи, интерпретация данных, априорная информация, геометрические параметры, векторный анализ
Цитата: Вестник Удмуртского университета. Математика. Механика. Компьютерные науки, 2020, т. 30, вып. 4, с. 696-710
DOI: 10.35634/vm200411

A priori estimations of geometric parameters of an anomalous object in modeling the soil structure using RES3DINV software

We discuss the problem of proper use of software packages that implement methods for solving ill-posed problems. Most of the problems of processing experimental data belong to ill-posed problems. When using methods for solving ill-posed problems, there is a problem of non-uniqueness of the solution, which is solved by introducing a priori information. Obtaining a priori information is possible in different ways, but quantitative estimates involve the use of additional methods for data analysis. Obviously, additional methods should not be more complicated and labor intensive than the main data processing method. Using the RES3DINV electrical prospecting data analysis software as an example, the role of a priori information for obtaining reliable results is demonstrated. The RES3DINV software is used to build a soil model from the measured values of resistivity using electrical survey’s methods. When using the inversion method implemented in the software package, it is necessary to set the input parameters describing the geometric dimensions of the anomalous resistance object, which are usually unknown a priori. By model objects we demonstrate how the incorrect setting of input parameters affects the result of data interpretation. We show that the vector analysis method can be used as a way to obtain a priori information. This method allows us to obtain estimates of the geometric parameters of an anomalous object, does not involve high time and resource expenses, and can be used directly at the site of field experimental measurements.

Keywords: ill-posed problems, data interpretation, a priori information, geometric parameters, vector analysis
Citation in English: Bulletin of Udmurt University. Mathematics, Mechanics, Computer Science, 2020, vol. 30, issue 4, pp. 696-710

Журнал индексируется в Web of Science (Emerging Sources Citation Index)

Журнал индексируется в Scopus

Журнал входит в базы данных zbMATH, MathSciNet

Журнал включен в базу данных Russian Science Citation Index (RSCI) на платформе Web of Science

Журнал включен в перечень ВАК.

Электронная версия журнала на Общероссийском математическом портале Math-Net.Ru.

Журнал включен в Crossref