8.8. Обоснование весовых коэффициентов _ калибрации
При назначении этих коэффициентов нужно, очевидно, учитывать досто-
верность задаваемых значений напоров (или других задаваемых величин) и
их чувствительность по определяемому параметру: например, для критерия
вида (10.30) можно полагать, что весовые коэффициенты калибрации обратно
пропорциональны обобщенным коэффициентам чувствительности Ф;;у предва-
рительно градуированным по единой шкале и нормированным. Таким образом
точкам, в которых параметр считается заданным с более высокой надежностью
или в которых чувствительность по изучаемому параметру сравнительно низка,
придается относительно большое значение.
Однако сложнее поддается учету неравнозначность погрешностей калиб-
рации в различных зонах. С этой точки зрения следует, очевидно, оценивать
чувствительность не только по напорам, но и по каким-то интегральным пока-
зателям модели в целом. Папример, при наличии ипформации о расходах сква-
жин в пределах изучаемой области таким показателем может являться суммар-
ный расход откачки (Ох) — в задачах по определению проводимости, или общее
количество откачанной воды (У») — в задачах по оденке емкостных СВОйств
пород. Соответственно, больший вес придается погрешностям калибрации
в тех областях модели, параметры которых сильнее влияют на упомянутые
иптегральные показатели: 
в 
весовые 
коэффициевты калибрации вводятся
дополнительные множители вида АО$/(АП), (или АКУ/(АП),), где (АП), —
относительное изменение параметра в {-м узле, вызывающее относительное
изменение расхода (или объема откачанной воды) на некоторую фиксированную
малую величину АО% (или АУ}).
В целом при выборе критерия калибрации и при обосновании весовых
коэффициентов следует, очевидно, широко использовать анализ чувствитель-
ности.
3.9 . Критерии физического правдоподобия
Из-за присутствия «шума» ($ 1) статистическая близость модели к множе-
ству наблюденных данных (т. е. соблюдение калибрационного критерия) не
является проверкой степени обоснованности модели как предсказательного
инструмента: эта близость не обязательно свидетельствует о физическом правдо-
подобии модели. Поскольку истинные значения небаланса не равны тем, кото-
рые участвуют в калибрационном критерии, то, наряду с найденным экстре-
мальным решением, имеется бесконечно большее число решений, почти удов-
летворяющих калибрационному критерию. Не исключено, что некоторые из
этих решений будут обладать гораздо лучшими предсказательными свойствами,
чем экстремальное. Нетрудно привести примеры задач, в которых экстремаль-
ное решение, наилучшим образом удовлетворяющее калибрационному критерию,
дает физически нереальные результаты [22, 24].
Итак, калибрационный критерий помогает найти лишь набор альтерна-
тивных решений *, среди которых еще предстоит искатЬ оптимальное — В
смысле его пользы для прогноза. Для этого нужно ввести дополнительные кри-
‘терии физического правдоподобия модели. Один из таких критериев мы уже
использовали, назначив границы возможного изменения параметров (п. 3.1).
* Т. е. решений, достаточно хорошо удовлетворяющих критерию 1, (с малыми откло-
нениями от минимума).
290