флуктуации, обусловленные объективными (неизбежная случайная неоднородность поля фильтрации, не учтенная при составлении рас- четной модели) или субъективными (неточность единичного измере- ния) факторами, функция $(х, у) как бы статистически усредняет эти флуктуации, резко снижая вызываемые ими погрешности. А ‚ поскольку в истории изменения понижений $(х, у, ) в данной точке косвенно отражается влияние параметров всего поля фильтрации (в пределах области влияния эксперимента) ‚ то имеет место усредне- ние не только во времени, но и в пространстве. С этих позиций можно говорить о том, что операционным методом определяются приведен- ные (расчетные) парамётры для данной области, которыми как раз и следует пользоваться в прогнозах фильтрации для той же области при любых монотонных режимах возмущения. Операционный метод имеет ограничения. Они обусловлены тре- бованиями линейности исходных дифференциальных уравнений и граничных условий. Кроме того, напомним, что в изложенной моди- фикации метод предполагает стационарность исходного распределе- ния напоров (на момент 7 = 0). Ясно, однако, что эти ограничения не исключают возможности применения операционного метода в весь- ма широком круге реальных условий,. 7.2.4. 06 интерпретации данных режимных наблюдений на ЭВМ методами целенаправленного поиска Мы не будем подробно рассматривать здесь решение обратных задач методами целенаправленного поиска [23 } когда параметры определяются в результате многократного подбора — калибра- ции модели по известным значениям напоров и расходов потока - с помощью специальных алгоритмов. Заметим, однако, что этот путь требует проведения вариантных расчетных операций в таком объе- ме, который реально осуществим лишь с привлечением ЭВМ. Поэто- му отказ от ЭВМ в данном случае равносилен снижению точности и надежности решения обратной задачи. Вместе с тем полная автома- тизация процесса идентификации водоносного пласта на ЭВМ суще- ственно снижает возможности контроля за физическим правдоподо- бием модели, возможности интуитивных оценок и внесения коррек- тив. Кроме того, для этих целей необходимы мощные ЭВМ с большой памятью. В целом использование цифровой вычислительной техники яв- ляется лишь необходимым, но никак не достаточным условием эф- фективного решения обратной задачи: корректность ее постановки и надежность расчетных параметров решающим образом зависят от субъективного фактора — квалификации исследователя. И, несмот- ря на то что часть его оценок может быть заранее введена в решаю- щий алгоритм, многие решения приходится принимать в процессе идентификации, причем нередко — на интуивном уровне. С этих 417