геологічні дослідження, геологічні дослідження ; електричні властивості гірських порід, электрические свойства горных пород ; магнітні властивості (магнетизм) гірських порід ; фізико-математичне моделювання, физико-математическое моделирование
Моделювання фізико-механічної поведінки геологічного середовища складної мікроструктури являє собою основоположну задачу геофізичних досліджень. Як відомо [2], визначальні рівняння включають в себе матеріальні параметри або матеріальні функції, які не завжди можна знайти з прямих експериментів, але які мають бути ідентифікованими в результаті аналізу їх впливу на еволюцію змінних задачі. Це досягається шляхом оптимальної чисельної адаптації результатів геофізичного моніторингу. Загалом ця погано вивчена математична проблема може бути розв"язаною із застосуванням процедури нелінійної оптимізації.
Розглядається нелінійна модель багатокомпонентного геологічного середовища [1], поведінка якого є залежною від наявності тріщинуватості та флюїдонасиченості [10]. На прикладі чисельного аналізу параметрів електромагнітного поля біля геометричних та матеріальних концентраторів проведено статистичний аналіз відповідності прогнозованих результатів експериментальним даним. Визначено межу достовірності запропонованої моделі для опису поведінки середовища та типу неоднорідних концентраторів електромагнітного поля в залежності від заданого прийнятного рівня похибки та доступних статистично обґрунтованих даних геофізичних досліджень.
Робота є продовженням досліджень авторів у напрямку створення достовірної модельної бази для комп"ютерного прогнозу еволюції геофізичних механічних та електромагнітних полів у середовищах складної мікроструктури.
Modeling of the physic-mechanical behavior of geological complex structure media is the milestone problem in geophysics. It is well-known that constitutive equations contain the material parameters or material functions that can not be defined from simple experiments but have to be identifiable as a result of their influence on the problem variables evolution. It may be realized by optimal numerical adaptation of the geophysical monitoring results. It is an ill-posed mathematical problem in common case that can be solved by using nonlinear optimization procedure.
