Нечіткі моделі родовищ підземних вод та методи оцінювання їхнього стану за умов невизначеності
Автор
Снігур, Ольга Олексіївна
Снигур, Ольга Алексеевна
Snihur, O. O.
Дата
2018Metadata
Показати повну інформаціюCollections
Анотації
Дисертацію присвячено підвищенню обґрунтованості оцінок стану родовищ
підземних вод шляхом розробки агрегованої моделі родовища підземних вод та
методу оцінювання його стану за умов невизначеності на основі інтервальних
нечітких множин типу 2. Запропоновано агреговану нечітку модель родовища
підземних вод на основі інтервальних нечітких множин типу 2. Адаптовано модель
для розв’язання задачі оцінювання перспективності артезіанської свердловини.
Розроблена модель може працювати за умов недостатньої поінформованості особи,
яка приймає рішення, про значення вхідних змінних, що дозволяє застосовувати її на
будь-якому етапі гідрогеологічної розвідки. Розроблено автоматизований метод
виділення інформативних ознак, що використовує знання експерта про предметну
галузь та накопичені експериментальні дані. Запропоновано агрегуючий критерій,
який дає узагальнену інтервальну оцінку значення вихідної змінної на основі
множини моделей. Удосконалено метод кластеризації РСМ шляхом введення
інтервальних ступенів належності, що дозволяє враховувати та моделювати
невизначеності, пов’язані з браком знань про досліджуваний об’єкт. Інтервальна
форма методу дає узагальнену оцінку за різними критеріями якості, що дозволяє
уникнути помилкових результатів, пов'язаних із внутрішніми особливостями того чи
іншого критерію. Розроблено модель на основі кластеризації для роботи з
гідрогеологічними даними в задачі оцінювання стану свердловини. Показано, яким
чином запропонована модель використовується для аналізу даних поточного
спостереження родовищ підземних вод для раннього виявлення потенційно
негативних тенденцій у характері зміни якості води. Створено спеціальне програмне
забезпечення для оцінювання запасів підземних вод на основі запропонованих
моделей та методів.
Результати дисертаційної роботи впроваджено в Правобережній Геологічній
Експедиції ДП «Українська геологічна компанія» та в навчальний процес кафедри
захисту інформації Вінницького національного технічного університету. Диссертация посвящена повышению обоснованности оценок состояния
месторождений подземных вод путём разработки агрегированной модели
месторождения подземных вод и метода оценки его состояния в условиях
неопределенности на основе интервальных нечетких множеств типа 2. Предложена
агрегированная нечеткая модель месторождения подземных вод на основе
интервальных нечетких множеств типа 2. Модель адаптирована для решения задачи
оценки перспективности артезианской скважины. Разработанная модель может
работать в условиях недостаточной информированности лица, принимающего
решение, о значениях входных переменных, что позволяет применять ее на любом
этапе гидрогеологической разведки. Разработан автоматизированный метод
выделения информативных признаков, использующий знания эксперта о предметной
области и накопленные экспериментальные данные. Предложен агрегирующий
критерий, дающий обобщенную интервальную оценку значения выходной
переменной на основе множества моделей. Усовершенствован метод кластеризации
РСМ путем введения интервальных степеней принадлежности, что позволяет
учитывать и моделировать неопределенности, связанные с недостатком знаний об
исследуемом объекте. Интервальная форма метода дает обобщенную оценку по
различным критериям качества, что позволяет избежать ошибочных результатов,
связанных с внутренними особенностями того или иного критерия. Разработана
модель на основе кластеризации для работы с гидрогеологическими данными в задаче
оценки состояния скважины. Показано, каким образом предложенная модель
используется для анализа данных текущего наблюдения месторождений подземных
вод для раннего выявления потенциально отрицательных тенденций в характере
изменений качества воды. Создано специальное программное обеспечение для
оценки запасов подземных вод на основе предложенных моделей и методов. The purpose of the thesis research is improving validity of groundwater deposits state evaluations by developing an aggregated groundwater deposit model and a method for
deposit state evaluation under conditions of uncertainty based on interval type-2 fuzzy sets.
A groundwater deposit as an observation object has a number of special features
creating uncertainty and making any precise estimations during hydrogeological data
analysis impossible. For a mathematical description of natural systems of such complexity
it does not usually suffice to state a single analytical function, and it is only possible to judge
the way they work based on a data set of experimental data, or on an expert’s empirical
knowledge. Deposit models are presented with the requirement to adequately reflect the
object on every stage of the research, even under a condition of the decision maker being
not sufficiently informed about the values of input variables. This causes the importance of
developing new mathematical models of groundwater deposits and methods of evaluating
their state using interval type-2 fuzzy sets that allow to account for and model the
uncertainties present in the input data, and to obtain meaningful results on earlier stages of
deposit research.Experimental testing of the proposed models and methods’ functional capabilities in
evaluating artesian wells on various stages of hydrogeological research has displayed that
the aggregated groundwater deposit fuzzy model allows to receive meaningful results on the
final stage, as well as on intermediate stages of geological exploration. In a number of cases
the results allow to understand that further operation at the selected site may face certain
challenges, and this conclusion may already be reached at the beginning of hydrogeological
research. Based on this information, additional research may be conducted and a decision to
halt the operations taken, which would allow to spare significant cost on materials and
human resources.
Based on the proposed models and methods artesian well prospect evaluation
software was developed.
URI:
http://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/22934