ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И ИННОВАЦИОННЫЕ
ИДЕИ В МИРЕ
https://scientific-jl.org/obr
Выпуск журнала №
-70
Часть–
9_
июня
–
2025
109
2181-3187
ПРИМЕНЕНИЕ НЕЧЕТКО–МНОЖЕСТВЕННОГО ПОДХОДА В
ПРОЦЕССЕ ОЦЕНКИ ПЕРСПЕКТИВНОСТИ МЕСТОРОЖДЕНИЙ
ПОДЗЕМНЫХ ВОД
А.Айтанов
-
PhD
, старший преподаватель Государственного технического
университета Нукус
А.Базарбаев
-
преподаватель Государственного технического университета
Нукус
Н.Шаниязова
-
преподаватель Государственного технического
университета Нукус
Аннотация
:
В
статье
рассматривается
применение
нечетко
-
множественного подхода для оценки перспективности месторождений
подземных вод (ПВ) в условиях Средней Азии. В условиях техногенных
нагрузок и ухудшения экологической обстановки оценка и рациональное
использование
водоносных пластов (ВПВ) приобретают особую актуальность.
Предложен нечетко
-
логический метод, основанный на модели Мамдани, для
анализа параметров ВПВ с учетом лингвистической неопределенности исходной
информации. Используется программный пакет
Fuzzy Logic Toolbox в среде
Matlab для построения нечетких моделей, которые позволяют экспертам–
гидрогеологам качественно оценить перспективность месторождений с
помощью вербальных правил. Результаты моделирования демонстрируют
среднее расхождение с фактическими данными в 5,27%, что подтверждает
адекватность подхода. Выводы подчеркивают перспективность интеграции
полученных результатов в автоматизированные системы управления
водозаборами.
Ключевые слова
: нечетко
-
множественный подход, месторождения
подземных вод, водоносные пласты, искусственное восполнение запасов,
автоматизация водоснабжения.
ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И ИННОВАЦИОННЫЕ
ИДЕИ В МИРЕ
https://scientific-jl.org/obr
Выпуск журнала №
-70
Часть–
9_
июня
–
2025
110
2181-3187
В условиях интенсификации техногенных воздействий и ухудшения
экологической обстановки в ряде регионах Средней Азии важным источником
хозяйственно
-
питьевого водоснабжения населения являются искусственно
создаваемые запасы ПВ. В этой связи актуальными
является вопросы
обоснования проектов формирования и эксплуатации ВПВ, основанных на
всестороннем анализе и учете особенностей строения водоносных пластов, а
также различных условий формирования и эксплуатации. В процессе решения
задач связанных с созданием искусственных запасов ПВ, предназначенных для
последующего
использования
в
качестве
хозяйственно–питьевого
водоснабжения населения приходится решать следующие задачи
[1,2,3]:
•
оценка перспективности водоносных пластов для внедрения
технологии искусственного восполнения запасов подземных вод по
мощности, фильтрационным свойствам, ширине и длине;
•
диагностика состояний ПВ (ВПВ)
для комплексной оценки
перспективности, опасности истощения запасов и загрязнения ПВ
;
•
совершенствование методики численного моделирования
условий формирования и эксплуатации ВПВ
в условиях, когда
месторождения ПВ
рассматриваются как детерминированная система
при нечетких исходных данных.
Рассмотрим
вопросы применения нечетко
-
логического метода для
решения перечисленных задач.
Выбор и обоснование технологических схем ВПВ осуществляется на основе
анализа литологии, мощности, ширины и длины водоносных пластов, начальных
и граничных гидрогеологических, гидрологических и гидрохимических условий
[1,2,3,4,5,6,7].
При этом процесс обоснования ВПВ состоит из следующих
взаимосвязанных этапов:
ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И ИННОВАЦИОННЫЕ
ИДЕИ В МИРЕ
https://scientific-jl.org/obr
Выпуск журнала №
-70
Часть–
9_
июня
–
2025
111
2181-3187
•
оценка
эксплуатационных
возможностей
выделенных
участков;
•
выбор технологических схем формирования и эксплуатации
водозабора.
В
гидрогеологической
практике для
решения
задачи
оценки
эксплуатационных возможностей применяются графические номограммы,
предназначенные для определения дебита водозаборов в зависимости от
изменений ширины,
мощности, длины водоносных пластов и КПД системы
искусственного формирования [2].
Трудности с определением таких параметров водозаборов,
как ширина,
мощность,
производительность
,
приводит к тому,
что интерпретация этих
величин как нечетких больше соответствует реальной гидрогеологической
обстановке.
С другой стороны, как показывает практика, эксперты–гидрогеологи с
достаточно высокой уверенностью способны охарактеризовать перспективность
месторождений ПВ при нечеткой оценке влияющих факторов лингвистическими
конструкциями типа
«Если МОЩНОСТЬ ВОДОНОСНОГО ГОРИЗОНТА
БОЛЬШАЯ
и
КОЭФФИЦИЕНТ
ФИЛЬТРАЦИИ
ВЫСОКИЙ
и
КОЭФФИЦИЕНТ
ВОДООТДАЧИ ПОРОД
ВЫСОКИЙ
,
то
ПЕРСПЕКТИВНОСТЬ МПВ
ВЫСОКАЯ
».
Построение нечетких моделей позволит непосредственно использовать в
процессе ПР
по выбору параметров МПВ информацию качественного характера,
т.е. информацию вербального характера, выражающую опыт, знания, интуиции
гидрогеологов в лингвистической форме.
Для решения поставленной задачи в качестве средства моделирования
предпочтение отдано модели типа Мамдани [8,9].
ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И ИННОВАЦИОННЫЕ
ИДЕИ В МИРЕ
https://scientific-jl.org/obr
Выпуск журнала №
-70
Часть–
9_
июня
–
2025
112
2181-3187
Для
проектирования
системы
нечеткого
логического
вывода
использовались возможности среды
Matlab 6.5 (release
/3), а именно пакет «
Fuzzy
Logic Toolbox
» [7].
Пусть
X = {
x
1
, x
2
} -
входной вектор, где
x
1
, x
2
-
параметры водозабора–ЛП:
x
1
–
«мощность пласта» с базовым терм
-
множеством переменных
OBL
BL
SR
NS
ML
T
,
,
,
,
1
=
, определенная на универсуме метров [0,40];
x
2
-
«ширина пласта» с базовым терм
-
множеством переменных
OBL
BL
VS
SR
ML
T
,
,
,
,
2
=
, определенная на универсуме метров [0,1000];
Пусть
Y
–
выходной вектор ЛП,
Y
= «Производительность водозабора», с
базовым
терм
-
множеством
переменных
OBL
BL
SR
NS
ML
T
y
,
,
,
,
=
,
определенная на универсуме м
3
/сут [0,30000].
Составляющие терм
-
множества Т
1
,Т
2
и Т
у
означают:
ML
–
«малая»,
NS
–
«ниже среднего»,
SR
–
«средний»,
BL
–
«большой»,
OBL
–
«очень большой»,
HM
–
«немалый».
•
В основном редакторе определим две входные переменные (
X
1
X
2
) и одну
выходную (У).
•
В редакторе ФП «
Membership Function Editor
» зададим ФП нечетких
переменных
X
1
X
2
и
Y.
•
В редакторе базы знаний
Rule Editor
формулируем правила и определяем
соответствующие веса взаимосвязи и взаимозависимости между ЛП
X
1
X
2
и
Y
(
табл.1), на основе которых строится нечеткая логическая модель типа Мамдани.
Таблица 1
Нечеткая база правил оценки параметров МПВ
ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И ИННОВАЦИОННЫЕ
ИДЕИ В МИРЕ
https://scientific-jl.org/obr
Выпуск журнала №
-70
Часть–
9_
июня
–
2025
113
2181-3187
Результаты нечеткого моделирования в графическом виде представлены на
рис.
1.
Поверхность нечеткой
fuzzy-
модели производительности водозабора при
µ=0,175
и КПД системы ИВ
-0,75
Рис.1
ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И ИННОВАЦИОННЫЕ
ИДЕИ В МИРЕ
https://scientific-jl.org/obr
Выпуск журнала №
-70
Часть–
9_
июня
–
2025
114
2181-3187
Таблица 2
Сопоставление результатов нечеткого моделирования производительности
ВПВ с фактическими данными
Moshn Shir
Q
Ln(Moshn) Ln(Shir) Ln(Q)
( )
Q
~
ln
( )
( )
Q
Q
~
ln
ln
−
%
10
200
990,57
2,3
5,3
6,9
7,3
0,4
5%
10
300
1485,85
2,3
5,7
7,3
7,3
0,1
1%
10
400
1981,13
2,3
5,99
7,59
7,8
0,2
3%
10
500
2476,42
2,3
6,21
7,81
7,9
0,1
1%
10
600
2971,7
2,3
6,4
8
8,1
0,1
1%
10
700
3466,98
2,3
6,55
8,15
8,5
0,4
4%
10
800
3962,26
2,3
6,68
8,28
8,6
0,3
4%
10
900
4457,55
2,3
6,8
8,4
8,6
0,2
2%
10
1000 4952,83
2,3
6,91
8,51
8,6
0,1
1%
20
200
1981,13
3
5,3
7,59
7,2
0,4
5%
20
300
2971,7
3
5,7
8
7,2
0,8
10%
20
400
3962,26
3
5,99
8,28
7,3
1
12%
20
500
4952,83
3
6,21
8,51
7,7
0,8
10%
20
600
5943,4
3
6,4
8,69
7,8
0,9
10%
20
700
6933,96
3
6,55
8,84
7,9
0,9
10%
20
800
7924,53
3
6,68
8,98
8,4
0,6
6%
20
900
8915,09
3
6,8
9,1
8,5
0,6
6%
20
1000 9905,66
3
6,91
9,2
8,5
0,7
7%
30
200
2971,7
3,4
5,3
8
7,7
0,3
3%
ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И ИННОВАЦИОННЫЕ
ИДЕИ В МИРЕ
https://scientific-jl.org/obr
Выпуск журнала №
-70
Часть–
9_
июня
–
2025
115
2181-3187
30
300
4457,55
3,4
5,7
8,4
7,7
0,7
8%
30
700
10400,9
3,4
6,55
9,25
8,3
0,9
10%
30
800
11886,8
3,4
6,68
9,38
9,1
0,3
3%
30
900
13372,6
3,4
6,8
9,5
9,2
0,3
3%
30
1000 14858,5
3,4
6,91
9,61
9,2
0,4
4%
40
200
3962,26
3,69
5,3
8,28
8,4
0,1
1%
40
300
5943,4
3,69
5,7
8,69
8,3
0,4
4%
40
400
7924,53
3,69
5,99
8,98
8,3
0,7
8%
40
500
9905,66
3,69
6,21
9,2
8,6
0,6
7%
40
600
11886,8
3,69
6,4
9,38
8,8
0,6
6%
40
700
13867,9
3,69
6,55
9,54
8,8
0,7
7%
40
800
15849,1
3,69
6,68
9,67
9,3
0,3
3%
40
900
17830,2
3,69
6,8
9,79
9,5
0,3
3%
40
1000 19811,3
3,69
6,91
9,89
9,6
0,3
3%
50
200
4952,83
3,91
5,3
8,51
8,5
0
0%
50
300
7429,25
3,91
5,7
8,91
8,5
0,4
4%
50
400
9905,66
3,91
5,99
9,2
8,5
0,7
7%
50
500
12382,1
3,91
6,21
9,42
8,9
0,5
5%
50
600
14858,5
3,91
6,4
9,61
9,3
0,3
3%
50
700
17334,9
3,91
6,55
9,76
9,4
0,4
4%
50
800
19811,3
3,91
6,68
9,89
9,8
0,1
1%
50
900
22287,7
3,91
6,8
10,01
9,9
0,2
2%
50
1000 24764,2
3,91
6,91
10,12
9,9
0,3
2%
ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И ИННОВАЦИОННЫЕ
ИДЕИ В МИРЕ
https://scientific-jl.org/obr
Выпуск журнала №
-70
Часть–
9_
июня
–
2025
116
2181-3187
среднее значение расхождения
5,27%
Результаты нечеткого моделирования процесса выбора параметров МПВ
сравнены с результатами количественной оценки, проделанной на основе
методики
,
предложенной в [2]. Как видно из табл
. 2,
разность результатов
моделирования состовляет
среднем 5,27%.
Нечеткая модель определения параметров водозаборов построенная на
базе
Fuzzy Logic Toolbox,
позволит
провести ВЭ
с целью изучения
перспективности водозаборов. Для этого в модуле
Rule Viewer
предусматривается реализация логического вывода для различных значений
входных параметров.
Возможность получения числовых значений параметров ВПВ в
интерактивном режиме в условиях нечеткой исходной информации открывает
возможность интеграции полученных результатов в существующие
математические модели технологических схем МПВ для создания систем
автоматизированного
управления
с
использованием
современных
информационных технологий.
Список литературы:
•
Акрамов
А.А. Регулирование запасов пресных вод в подземных
водохранилищах Средней Азии.
-
Ташкент: ФАН АН РУз. 1991. –
216 с.
•
Акрамов А.А. Технология искусственного восполнения подземных
вод на водозаборах Приаралья. –
Ташкент: ГГП «Узбекгидрогеология»,
1977.
–165 с.
•
Гавич И.К. Методы охраны подземных вод от загрязнения и
истощения. –
М.: Недра, 1985. –
320 с. 46,
•
К вопросу математического моделирования процессов взаимосвязи
пеоверхностных и и подземных вод / Джуманов Ж.Х., Казбехов Ж.Х.,
ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И ИННОВАЦИОННЫЕ
ИДЕИ В МИРЕ
https://scientific-jl.org/obr
Выпуск журнала №
-70
Часть–
9_
июня
–
2025
117
2181-3187
Чертков Ю.Т., Базаров Д. // Вестник аграрной науки Узбекистана –
Ташкент,2002.
-
№ 3.
-
С. 47
-50. 70,
•
Усманов Р.Н. К вопросу обоснования проектов подземных
водозаборов с исскуственным восполнением запасов методом
математического
моделирования
//
Инфокоммуникационные
и
вычислительные технологии в науке, техники и образовании: Материалы
Межд. науч. конф. 28
-
30.сент. –
Ташкент, 2004. –
С.265
-268 . 142,
•
Усманов Р.Н. К вопросу реализации технологических схем
исскуственного восполнения подземных вод на основе матема
-
тических
моделей геофильтрации и массопереноса // Там же –С. 268
-271 .143
•
Усманов Р. Н. Нечеткое моделирование технологических процессов
водозабора в системах искусственного восполнения подземных вод//
Химическая технология. Контроль и управление. –
Ташкент, 2007.
-
№ 1
.-C. 63-69. 145,
•
Muzimoto M. Note on the arifmetic nule by Zadeh for fuzzy conditional
interence: Cybern. Syst., Vob.12, 1981. - 247-306 p. 179,
•
Saaty T.L. Exploring the interface between hierarchies, multiple
objectives and fuzzy sets.
–
Fuzzy Sets and Systems, 1978, v.1. -
Р
. 57-68. 180,
