Другим важнейшим моментом является условие относительного постоянства
параметра в пределах намеченных однородных подобластей (п. 3.1) и корреляция
изменчивости параметра с геолого-структурными закономерностями. Дополни-
тельная возможность возникает в отыскании «наиболее гладких» из альтерна-
тивных решений, найденных выше при условии, что геологическая среда не
предполагает резких (разрывных) изменений. Тогда мерой физического правдо-
подобия может быть принят функционал [19];
— Пер.
]Ф...ЕЙПЪ\ 
Пср
где П.р — среднее для всей области значение параметра (определяется в про-
цессе 
моделирования); 
бп; — весовые 
коэффициенты; 
'— общее — число
узловых точек модели или той ее части, где параметр предполагается «гладким».
Если заданы отдельные достаточно достоверные значения параметра —
П, 
то в критерий физического правдоподобия разумно включать выраже-
ние [24]
(10.35)
—П
Го = 20611 ® | -— -, 
(10.36)
шя
тде Мп — число точек, в которых ваданы достоверные значения параметра П.
Физически наиболее правдоподобное решение отвечает, очевидно, минимуму
функционала Го-
83.10. Выбор оптима льного решения
Понятно, что из-за неизбежных погрешностей модели условию минимума
Г, будет отвечать одно решение, а условию минимума Г — другое. Для сое-
дипения обоих критериев следует искать минимумы Г, == Г, при дополнитель-
ном ограничении Го<-Г0,, где величины /9, задаются, исходя из разумных 
фи-
зических еообраэкении. Набор таких значений Г) для разных /0 может быть
найден методами параметрического линейного программирования [24} Каждой
паре (1°, Га 
) отвечает некоторое распределение искомого параметра (альтернатив-
ное решение). Возникает вопрос, как же найти оптимальное из решений: ведь
в определенных границах, уменьшая Г,, мы одновременно будем увеличивать
То, т. е. улучшая калибрацию — ухудшать степень физического правдоподобия
и наоборот. Кроме того, Г, и Г» — два вообще несоизмеримых свойства модели,
т. е. нельзя просто искать минимум их суммы.
Следовательно, 
выбор 
оптимального 
решения 
предполагает 
разумпую
«торговлю» между Го и Г, с учетом всех конкретных факторов. Этот процесс —
сугубо субьективный. 
Он обычно 
позволяет выделить относительно 
узкий
диапазон из всех возможных альтернативных решений, исходя из целевого на-
значения расчетной модели [24]. Так, если условия в период прогноза оказыва-
ются очень близкими к тем, которые были приняты для калибрации, то больше
веса следует придать минимизации Г, и наоборот.
!
Сказанное иллюстрируется примером: на рис. 82, а представлена исходная калибра-
ционная модель, а на рис. 82, 6 и 82, в — два возможных варианта стационарной прогноз-
ной модели. Ясно, что, даже полностью пренебрегая гтеологической изменчивостью и опро-
291