
§ 6. Понятие геолого-геофизического моделирования
и регуляризирующих алгоритмов
Как мы уже говорили, обратная задача неоднозначна и
трудно решаема. Практически удобным способом ее реше
ния является метод подбора: отыскание решения в специ
ально отобранном классе. Задача при этом становится
корректной, а получаемое решение — устойчивым.
В простейшем случае метод подбора состоит в том, что по
информации из других источников — геологическим дан
ным, сейсмическим и другим — строится предполагаемое
возмущающее тело. Ему придается некоторая простая
форма, предполагаются известными определенный избы
ток плотности и глубина залегания. Рассчитывается также
палетка, при помощи которой по конфигурации тела под
считывается его гравитационный эффект. Так строится
кривая первого приближения. Далее, по расхождениям
теоретических и наблюденных аномалий решают, как надо
подправить гипотетическую структуру. После ее исправле
ния вычисляют новые значения Ag и опять сравнивают с наб
люденной кривой. Так, последовательными приближениями
достигают хорошего совпадения расчетной кривой с наб
люденной.
Сейчас, когда в гравитационную разведку широко вошли
ЭВМ, этот способ усложнился и стал весьма эффективным.
Первым шагом в нем является построение геолого-геофизи-
ческой модели исследуемой области. Здесь используются
и полученные по сейсмическим данным границы горизонтов
с различными скоростями, и прослеживающийся геологи
чески характер напластований, и гипотетические аномаль
ные массы простейшей формы, например, в виде паралле
лепипедов. Задав все параметры такой модели, вычисляют
на ЭВМ плоское или пространственное аномальное гравита
ционное поле изучаемой области. Закрепляя один и варьи
руя другие параметры, осуществляют процесс итераций,
завершающийся построением геологической модели, хоро
шо согласующейся с гравитационной картиной. Этот спо
соб сейчас применяется все шире и шире и дает хороший
результат.
Другой подход к решению обратных задач заключается в
отыскании приближенного решения (квазирешения) с при
менением для этого регуляризирующих алгоритмов (по
А. Н. Тихонову). Проблема устойчивости решения воз
никает в связи с тем, что исходные данные получаются пу
тем измерений и определяются с некоторой погрешностью.