Апостериорные вычислительные алгоритмы и программы в задачах геофизического мониторинга

• Автор: Воскобойникова, Гюльнара Маратовна
• Шифр специальности: 05.13.17
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2014
• Место защиты: Новосибирск
• Количество страниц: 119 с. : ил.

Оглавление
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. ОБЗОР СОВРЕМЕННЫХ МЕТОДОВ ОБНАРУЖЕНИЯ ВОЛНОВЫХ ИМПУЛЬСОВ В ШУМАХ
1.1. Постановка задачи
1.2. Последовательные алгоритмы обнаружения сейсмических волновых форм
1.3. Апостериорные алгоритмы обнаружения последовательностей волновых импульсов
ГЛАВА 2. АПОСТЕРИОРНЫЕ АЛГОРИТМЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ ВОЛНОВЫХ ФОРМ В ШУМАХ
Введение
2.1. Постановка задачи
2.2. Обнаружение неодинаковых квазипериодических волновых форм
2.2.1. Функция правдоподобия и целевая функция
2.2.2. Обобщенные ограничения и их анализ
2.2.3. Базовая экстремальная задача и ее решение
2.2.4. Вычислительная сложность
2.2.5. Численное моделирование
2.3. Алгоритм совместного обнаружения и оценивания квазипериодических одинаковых волновых форм
2.3.1. Критерий совместного обнаружения и оценивания
2.3.2. Целевая функция и алгоритм оптимизации
2.3.3. Результаты численного моделирования
2.4. Фрактальный анализ в проблеме выделения сейсмических волн
Введение
2.4.1. Построение фракталов сейсмических волн
2.4.2. Результаты моделирования и экспериментов по оцениванию границ волновых форм
Заключение к главе
ГЛАВА 3. РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ ГЕОФИЗИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА
3.1. Определение времен вступлений волн и положения источника при скважинных наблюдениях
3.1.1. Постановка задачи и методика проведения экспериментов
3.1.2. Алгоритм и программа для автоматического определения моментов вступления волн
3.1.3. Методика проведения экспериментов
3.3.4. Результаты обработки экспериментального материала
3.2. Оценивание метеозависимых геоэкологических рисков от техногенных взрывов в задачах экологоохранного прогнозирования
Введение
3.2.1. Постановка задачи исследований
3.2.2. Численное моделирование эффекта направленности распространения акустических волн с учетом влияния метеоусловий
3.2.3. Методика проведения экспериментальных работ и оценивание параметров акустических волн от вибратора ЦВ-40 и полигонных взрывов .
3.2.4. Результаты измерения параметров сейсмических и акустических волн и эффектов фокусировки волновых полей
3.2.5. Оценивание экологических рисков от полигонных взрывов
Заключение к главе
ГЛАВА 4. ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДЛЯ ВЫДЕЛЕНИЯ И ИЗМЕРЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ СЕЙСМИЧЕСКИХ И АКУСТИЧЕСКИХ ВОЛНОВЫХ ФОРМ
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ВВЕДЕНИЕ
Актуальность работы
В перечень критических технологий Российской Федерации отнесены технологии мониторинга, прогнозирования и предупреждения чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера. Важнейшие из них связаны с геофизическим мониторингом событий в виде регулярно возникающих разрушительных сейсмических природных явлений, а также массовых техногенных взрывов. Развитие и совершенствование методов геофизического мониторинга относится к числу приоритетных современных проблем. Решение их напрямую связано с актуальными задачами повышения точности: 1) определения координат источников и времен вступления сейсмических и акустических волн, 2) оценивания геоэкологических рисков, которые связаны с разрушительными воздействиями сейсмических и акустических волн, порождаемых рассматриваемыми событиями.
Существует два подхода к решению этих задач - последовательный и апостериорный. Последовательные алгоритмы используются в системах реального времени (on-line) в условиях непрерывном геофизическом мониторинге. Последовательный подход ориентирован на получение наиболее «быстрого» (на текущий момент), но в общем случае не оптимального решения задачи. Напротив, апостериорный подход ориентирован на получение оптимального (по всем накопленным данным) решения. Этот класс алгоритмов связан с решением задачи обнаружения и измерения времен по совокупности зарегистрированных волновых импульсов в отсроченном режиме времени (off-line). Иными словами, этот подход потенциально более точен, чем последовательный. Однако его алгоритмическая реализация сопряжена с решением трудоемких в вычислительном плане задач дискретной оптимизации. По этой причине большинство существующих off-line технологий решения задач разбивается на несколько этапов (подзадач), например, сначала фильтрация помех, а затем решение задач обнаружения, оценивания или принятия

дения оценки, а именно: на первом этапе определяется грубая оценка формы импульса, которая на следующем этапе уточняется в процессе решения задачи совместного оценивания формы импульсов и обнаружения моментов времени начала импульсов. При этом сущность первого этапа - решение задачи проверки гипотез, а сущность второго - решение задачи оценивания, которая сводится к минимизации аддитивного функционала [48, 63, 70,71].
Даны оценки временной и емкостной сложности алгоритма. Вместе с вычислительным алгоритмом в работе приведены данные численного моделирования.
2.3.1. Критерий совместного обнаружения и оценивания
Учитывая (2.1) логарифмическую функцию правдоподобия (2.6) можно
представить в виде [68, 71]:
ту і Ы-( М
Ь(и, Г | У,СТ2) = - — 1п(2 7ГС72 ) - —У X Уп-'Е Пп-п,
1 4СГ л=
(2.20)
IV 1=1 /
где Ь(и,г/ У,сг2) - есть функция, зависящая от искомых параметров и,г/. Развернем сумму, входящую во второе слагаемое в (2. 20):
N-1 N-
5(67,77 |У) = £л2 + Е
п=0 /7=
ґ м У л/
У1 и — 2 у У"1 и
/ ^ /7-/1, У П / у /7-/7,
V і=і 7 г=і
(2.21)
Рассмотрим вторую сумму в (2.21), при этом учтем определение (2.1):
Л/ /I, +<7-1 л/ <
у(^ю=Е Е ип-п_ип-п,-2у„]=ЕЕм*[м*-2д+*]- (2-22)
1=1 /1=11, 1=1 4=
В соответствии с (2.21), (2.22), (2.20) можно привести к следующему
виду:
Ь(У,п I 7,<х2) = -Еіп(2жг2) -
2 2 су и_
М Я~
7'+ЕЕг'^і“2Дл)
7=1 А'=
. (2.23)