Общим в обоих указанных случаях, объединяемых общим термином «опытно-фильтрационные работы» (ОФР) ‚ является то, что неизвестными в решаемой задаче служат фильтрационные параметры, а заданными — на- поры в отдельных точках пласта и расходы потока на некоторых участках области фильтрации. В математиче- ском плане мы отыскиваем коэффициенты или свободные члены дифференциальных уравнений по заданным част- ным значениям функции и (или) ее производных. Такого рода задачи относятся к классу так называемых обрат- ных задач.В решавшихся нами ранее прямых зада-. чах коэффициенты и свободные члены считались извест- ными. Заметим, что к обратным принято относить также задачи, в которых неизвестны те или иные краевые усло- Вия. Важной особенностью обратных геофильтрационных задач яв- ляется их математическая некорректность: малые погрешности ис- ходных данных приводят к большим погрешностям результата. Поэ- тому решение таких задач имест свою серьезную специфику. Не вдаваясь в данный вопрос детально, заметим только, что алгоритм, используемый для решения обратной задачи, должен быть опробиро- ван на чувствительность к определяемому параметру: оправданным является применение только чувствительных алгоритмов; это озна- чает, что при подстандвке в них реально возможных диапазонов изменения параметров значения измеряемых величин (напоров, расходов) изменяются достаточно ощутимо по сравнению с их фоно- выми колебаниями и точностью измерений. Наиболее общий тип обратных задач связан с интерп- ретацией опытно-фильтрационных наблюдений (см. раз- дел 7.2) ‚ когда фильтрация носит сложный — двухмерный плановый или пространственный характер, обусловлен- ный сложными очертаниями границ области движения, ее неоднородностью и произвольным расположением сква- жин, когда возмущающие факторы, действующие на гра- ницах области и по ее площади, изменяются нерегуляр- ным образом во времени и в пространстве. С этой точки зрения обратные задачи, связанные с интерпретацией * — Исходя из возможных на практике характерных погрешностей их определения (скажем, для проводимости — это обычно десятки процентов). ` 248