функция влияния Р(т,у,!) == $5%(х,у,). Интеграл в формуле (10.24), содержащий в себе обобщенную характеристику пласта и геометрии потока, легко опреде- ляется численными методами. Более подробно описание методов, использующих функции влияния, можно найти в работах [3,4]. Мы не приводим их здесь, прежде всего, по той причине, что область применения этих методов в гидрогеологических расчетах * сравнительно ограничена: они будут давать приемлемые результаты лишь при идентичных границах области фильтрации в периоды наблюдений и прогноза (вчастности, для одних и тех же систем скважин), а в нестационарных зада- чах — при соизмеримых величинах времени наблюдений и прогнозного времени. $ 3. Принципы решения обратных задач итеративными методами целенаправленного поиска Простейший пример использования способа проб и ошибок для опреде- ления на АВМ проводимости пласта по промысловым данным (для стационарных условий) можно найти в работе [101. Вкратце, он сводится к следуюшему: 1) набирается сетка сопротивления В,, отвечающих ориентировочным значе- ниям проводимостей; 2) задаются потенциалы (, во все узловые точки, где имеется информация о напорах подземного потока; 3) определяются потенциалы (, в остальных узловых точках и вычисляются перепады потендиалов между узловыми точками А(/,; 4) на модель скважины подаются токи , пропорциональные известным дебитам скважин; 5) измеряются потенциалы во всех точках (7} и вычисляются величины А(/\; 6) вычисляются токи между узловыми точками / = АГ /В;; 7) вычисляется новое поле сопротивлений В, = А0,/М,, и все операции повторяются заново; процесс решения заканчи- вается, в то время когда для всех эксплуатационных скважин расчетная сила тока оказывается отвечающей заданным дебитам скважин. Несмотря на то, что в этом простейшем примере отражены не все особенности рассматриваемых методов, вполне очевиден основной принцип: индентификация водоносной системы методами целенаправленного поиска сводится к последо- вательному построению модели, имитирующей — известную из опыта историю изучаемого процесса. С этих позиций, можно говорить о калибрации расчетной модели. Следует, однако, подчеркнуть, что качественная калибрация модели — лишь необходимое, но не всегда достаточное условие надежности решения обратной задачи — © Тточки зрения использования полученных результатов для последующих прогновзов. В связи с отмеченной в $ 1 спецификой обратных задач, решение их в рам- ках рассматриваемых методов представляет собой сложный многоэтапный процесс, в котором опы? исследователя и его интуитивные оценки играют более важную роль, нежели собственно формально-математический метод. В каче- стве составных элементов (этапов) этого процесса нами будут выделяться: 1) ис- ходный геологический анализ и подбор исходной информации; 2) выбор рас- четной модели; 3) выбор масштаба рассмотрения и фрагментация потока; 4) предварительная оценка качества модели (исходных данных); 5) опреде- ление весовых коэффициентов коррекции; 6) предварительная коррекция модели; 7) выбор калибрационных критериев и математического метода ка- либрации; 8) обоснование весовых коэффициентов калибрации; 9) выбор кри- * Напомним, что речь идет об обратных задачах. 280