Комплексное моделирование потока данных сейсморазведки

Как мы видим, адаптивный алгоритм успешно справляется с управлением таким процессом. Это происходит из-за того, что он «обучаем», и его управление основывается не на параметрической структуре объекта, а на численных значениях предыдущих наблюдений.

Был проведен анализ ситуаций, возникающих при управлении процессами с «трубчатой» структурой. Процесс имеет «трубчатую» структуру всегда, если компоненты вектора входных переменных процесса стохастически зависимы. В этом случае традиционно используемые регуляторы неприменимы или могут приводить к значительным ошибкам.

Библиографические ссылки

1. Медведев А. В. Некоторые замечания к ^-моделям безынерционных процессов с запаздыванием // Вестник СибГАУ. 2014. № 2(54). С. 24-34.

2. Медведев А. В. Анализ данных в задаче идентификации // Компьютерный анализ данных моделирования. Т. 2. Минск : БГУ, 1995. С. 201-206.

3. Медведев А. В. ^-модели для безынерционных систем с запаздыванием // Вестник СибГАУ. 2012. № 5(45). С. 84-89.

References

1. Medvedev A. V. [Some notes on H - models for non-inertis systems with a delay] Vestnik SibGAU. 2014. vol. 54, no. 5, p. 24-34.

2. Medvedev A. V. [Analysis of the data in the problem identification] Computer analysis of simulation data. V. 2. Minsk: BSU, 1995. p. 201-206.

3. Medvedev A. V. [H-model for non-inertia systems with delay]. Vestnik SibGAU. 2012, vol. 45, no. 5, p. 84-89.

© Михов Е. Д., 2014

УДК 004.942

КОМПЛЕКСНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПОТОКА ДАННЫХ СЕЙСМОРАЗВЕДКИ

Ю. В. Морозов

Новосибирский государственный технический университет Российская Федерация, 630073, г. Новосибирск, просп. К. Маркса, 20 Е-mail: sibfrost24@mail.ru

Произведено моделирование обработки сигналов, полученных в результате сейсморазведки полезных ископаемых, для выявления участков, обладающих различающимися свойствами. Исходный сигнал преобразован в поток максимумов. Показано, что для выделения участков сигнала с разными свойствами необходимо анализировать не только интенсивность, но и амплитуду отдельных максимумов. Кроме того, целесообразно использовать порог по амплитуде.

Ключевые слова: сейсморазведка, пуассоновский поток, интенсивность, амплитуда.

COMPLEX SIMULATION OF SEISMIC EXPLORATION DATA STREAM

Yu. V. Morozov

Novosibirsk State Technical University 20, K. Marx prosp., Novosibirsk, 630073, Russian Federation. E-mail: sibfrost24@mail.ru

Minerals seismic exploration signal processing has been simulated to find areas with different properties. Initial signal has been transformed to a stream of maximums. It has been shown that to detect intervals with different properties it is necessary to study not only intensity but separate maximums amplitudes. It is also useful to apply an amplitude threshold.

Keywords: seismic exploration, Poisson stream, intensity, amplitude.

Обработка данных, полученных в процессе разведки полезных ископаемых, в конечном итоге, сводится к принятию решения о наличии или отсутствии того или иного вида полезных ископаемых, например нефти или газа. Наиболее информативным методом разведки полезных ископаемых является сейсморазведка, по данным которой строятся геоэлектрические разрезы, которые представляют собой зависимости относительного уровня сейсмической волны от вре-

мени ее прихода на поверхность и положения по горизонтали.

В настоящей работе анализируются методы анализа зависимостей сейсмической волны от времени прихода на поверхность для отдельных положений по горизонтали. Исходные зависимости преобразуются в поток максимумов, который обладает двумя информативными параметрами: интенсивность и амплитуда (рис. 1).

Решетневскуе чтения. 2014

Рис. 1. Сейсмический сигнал и поток максимумов

Для анализа потока максимумов используют функции сложности [1], статистические критерии Неймана-Пирсона [2], а также эмпирические критерии, характерные для исследования экономических процессов [3]. Целью настоящей работы является исследование аппроксимации потока максимумов сейсмического сигнала дважды стохастическим синхронным Марковским потоком с конечным количеством состояний. В [3] основное внимание уделяется применению таких потоков в транспортной логистике и телекоммуникационных сетях. Интересным будет выявление особенностей применения этих потоков при обработке данных сейсморазведки.

Анализ зависимостей уровня сейсмического сигнала от времени прихода на поверхность для различных положений по горизонтали показал, что интуитивно можно выделить области высокой и низкой интенсивности максимумов. Аппроксимация Марковским потоком предполагает наличие ярко выраженных областей высокой и низкой интенсивности.

Рассмотрим Марковский поток с двумя состояниями (Х1, Х2}. Интервалы, на которых интенсивность считается постоянной, подчиняются экспоненциальному закону. В [3] предложено считать Марковский поток простейшим на интервалах стационарности. По методу максимального правдоподобия получена несмещенная, состоятельная и эффективная оценка интенсивности. Эта оценка может формироваться последовательно по одному, двум, трем и т. д. событиям, в результате чего формируется ряд оценок. Часть из этих оценок принадлежит одному конкретному интервалу стационарности, а часть из них является оценкой усредненной интенсивности между соседними интервалами стационарности. Первый вид оценок называют чистыми, а второй вид - шумовыми. Для выделения чистых и шумовых оценок интенсивности формируют матрицу оценок интенсивностей

*ч =

У -' +1

0,

I <у; ¡,] = 1 > У; 1, У = 1,..., N,

В [3] для выделения участков сигнала с высокой или низкой интенсивностью предлагается использовать специальные характеристики, называемые компактностью и однородностью. К сожалению, по этим характеристикам можно выделять интересующие участки в случае, если изменение интенсивности происходит достаточно резко, а на участках стационарности интенсивность близка к своим постоянным значениям.

Следовательно, помимо данных об интенсивности при анализе сейсмических сигналов необходимо использовать данных об амплитуде. Возможно несколько вариантов критериев для классификации участков сейсмического сигнала: произведение интенсивности на амплитуду, произведение интенсивности на среднегеометрическое амплитуд соседних максимумов, интенсивность с учетом порога по амплитуде.

Как показало моделирование, наиболее предпочтительным вариантом критерия является порог по амплитуде, который позволяет более точно выделять области сигнала с низкой интенсивностью, которые могут соответствовать областям залегания углеводородов.

На рис. 2 приведена гистограмма оценок интен-сивностей, вычисленных по формуле (1). Здесь можно визуально выделить область низких интенсивностей с ярко выраженным максимумом, близким к 50, и область высоких интенсивностей, близких к 100. С учетом порога по амплитуде, равного 10, получаем классификацию областей сейсмического сигнала, приведенную на рис. 3.

где I, ] - номера событий на границах интервала, для которого производится оценка интенсивности; 4 у - моменты времени, соответствующие границам интервала; N - количество однородных событий в интервале. Для каждого интервала, содержащего К событий, в матрице оценок присутствует К(К + 1)/2 для заданного интервала.

Рис. 2. Гистограмма оценок интенсивности

Жирными вертикальными линиями выделены области высокой интенсивности. Между ними находятся области низкой интенсивности.

70-5 ^ 1.5 2 2.5

В 5 1 1.5 2 2 5

1. с

Рис. 3. Области высокой и низкой интенсивности

Таким образом, моделирование обработки данных сейсморазведки показало, что для классификации областей земной коры помимо интенсивности сейсмической волны необходимо учитывать ее ампдитуду.

Библиографические ссылки

1. Морозов Ю. В. Применение функций сложности для обработки сигналов в системах разведки полезных ископаемых // Обработка информации и математическое моделирование : материалы Рос. науч.-техн. конф. (24-25 апр. 2014 г. Новосибирск). Новосибирск : СибГУТИ, 2014. С. 34-37.

2. Морозов Ю. В. Поиск разладок на сейсмическом разрезе // Современные направления теоретических и прикладных исследований. 2014. Т. 5, вып. 1. С. 71-74.

3. Беккерман Е. Н., Катаев С. Г., Катаева С. С. Эвристический метода аппроксимации случайного потока событий MC-потоком с произвольным числом состояний // Автоматика и телемеханика. 2013. № 9. С. 20-33.

References

1. Мороzov Yu. V. Obraborka informatzii i matematicheskoye modelirovaniye:Materiali Ross. nauch.-techn. conf., Novosibirsk, SibSUTIS. 2014, р. 3437.

2. Morozov Yu. V. 2014, Vol. 5, №1, pp. 71-74. Tem. Vyp. Sovremenniye napravleniya teoreticheskikh I priklannykh. 2014.

3. Bekkerman E. N., Katayev S. G., Katayeva S. S. Automatica i telemechanica. 2003, № 9, р. 20-33.

© Морозов Ю. В., 2014

УДК 004.942:629.78

МОДЕЛИРОВАНИЕ ЖИДКОСТНОГО КОНТУРА СИСТЕМЫ ТЕРМОРЕГУЛИРОВАНИЯ КОСМИЧЕСКОГО АППАРАТА ПРИ ПОМОЩИ ТРЕХСТАДИЙНОГО МЕТОДА ДЕКОМПОЗИЦИИ

Д. В. Павлов, Д. С. Петров

ОАО «Ракетно-космическая корпорация «Энергия» им. С. П. Королёва» Российская Федерация, 141070, Московская область, г. Королёв, ул. Ленина, 4А E-mail: dmitry.s.petrov@gmail.com, post@rsce.ru

Моделируется течение рабочей жидкости по трубопроводам с учетом теплообмена с внешними объектами. Продемонстрировано математическое описание свойств жидкости и разделение свойств в соответствии с физической природой.

Ключевые слова: имитационное моделирование, трехстадийная декомпозиция, система терморегулирования, космический аппарат, язык моделирования.

SIMULATION OF FLUID LOOP OF SPACECRAFT THERMAL CONTROL SYSTEM USING THREE-STAGE DECOMPOSITION

D. V Pavlov, D. S. Petrov

S. P. Korolev Rocket and Space Corporation Energia 4A, Lenin str., Korolev, Moscow area, 141070, Russian Federation E-mail: dmitry.s.petrov@gmail.com, post@rsce.ru

Fluid loop including external heat transfer is simulated. Fluid properties to math formulation and division of tube formulae set according to physical domain are provided. Routines with implementation of formulae are designed. With the use of these routines fluid flow and heat transfer processes could be simulated. Simulation model offluid loop of a spacecraft thermal control system is presented.

Keywords: simulation, three-stage decomposition, thermal control system, spacecraft, modelling language.

Имитационное моделирование космических аппаратов (КА) включает математическое описание и расчет бортовых систем. Работа системы терморегулирования (СТР) построена на течении рабочей жидкости

(РЖ) по трубопроводам. Построение адекватных моделей в некоторых случаях требует детального расчета процесса течения РЖ с учетом теплообмена как вследствие течения, так и с внешними объектами.