WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!


Геоинформационное моделирование в задачах оценки распределения геотермальных ресурсов

Автореферат докторской диссертации по техническим наукам

 

На правах рукописи

 

 

 

 

КОБЗАРЕНКО Дмитрий Николаевич

 

 

ГЕОИНФОРМАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
В ЗАДАЧАХ ОЦЕНКИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ
ГЕОТЕРМАЛЬНЫХ РЕСУРСОВ

 

Специальность: 05.13.18 – Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

 

 

АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание ученой степени
доктора технических наук

 

 

 

 

 

 

Махачкала 2011
Работа выполнена в Учреждении РАН «Институт проблем геотермии Дагестанского научного центра РАН» и ФГБОУ ВПО «Дагестанский государственный технический университет»

 

Научные консультанты:

 

д.т.н., проф. Алхасов А.Б.
д.т.н., проф. Мелехин В.Б.

 

Официальные оппоненты:

 

д.ф.-м.н., проф. Петров А.В.
д.т.н., проф. Джавадов Д.К.
д.т.н., проф. Исмаилов Ш.-М.А.

 

Ведущая организация:

Учреждение РАН «Объединенный институт высоких температур РАН», г.Москва

 

 

Защита состоится « 27 » декабря 2011г.  в 1500 ч. на заседании специализированного совета Д.212.052.02 при ФГБОУ ВПО «Дагестанский государственный технический университет» по адресу: 367015, г.Махачкала, пр. Имама Шамиля 70, ауд.202.

 

 

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВПО «ДГТУ»

 

 

Автореферат разослан «    » ноября 2011г.

 

 

Ученый секретарь
диссертационного совета, к.т.н, доц.                                  Меркухин Е.Н.

 

 

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. Рациональное использование топливно-энергетических ресурсов представляет собой одну из глобальных мировых проблем, успешное решение которой будет иметь определяющее значение не только для дальнейшего развития мирового сообщества, но и для сохранения среды его обитания. Одним из перспективных путей решения этой проблемы является применение новых энергосберегающих технологий, использующих нетрадиционные возобновляемые источники энергии.
Несмотря на то, что современная энергетика в основном базируется на невозобновляемых источниках энергии (около 80% в мировом энергетическом балансе составляют нефть, газ и каменный уголь), интерес к возобновляемым источникам энергии (ВИЭ) неуклонно растет. Главными аргументами для использования ВИЭ являются высокая цена традиционного топлива, энергетическая безопасность для стран-импортеров нефти и газа и проблемы охраны окружающей среды.
В этой связи одной из важнейших научно-технических проблем народного хозяйства в энергетической отрасли является обеспечение информацией и поддержка принятия управленческих решений государственных органов в сфере планирования развития сектора энергообеспечения на основе ВИЭ. Стратегия развития энергетики для любого региона России и вовлечение ВИЭ в его энергетический баланс напрямую зависят от имеющегося потенциала, как по отдельным видам, так и по совокупности видов ВИЭ (комплексного потенциала).
Изучение неравномерностей пространственного распределения потенциала ВИЭ и выявление наиболее перспективных районов под строительство энергогенерирующих объектов в совокупности с анализом  инфраструктуры в данных районах эффективно при использовании специализированных технологий геоинформационного моделирования.
В настоящее время отсутствуют исследования, посвященные вопросам применения геоинформационных технологий для выполнения пространственного моделирования потенциала возобновляемых энергоресурсов. Геоинформационные системы в данной предметной области используются, как правило, только для визуализации точечных результатов рассчитанных величин. Это выполняется по следующей схеме: а) рассчитываются точечные значения потенциала, б) с использованием ГИС общего назначения выполняется интерполяционное сглаживание по пространству, в) в той же ГИС общего назначения результаты визуализируются в виде карты ареалов или изолиний. Применение такой схемы оправдано при максимальной плотности исходных точечных данных, которая может быть обеспечена лишь на мелких масштабах. При работе со средними и крупными масштабами необходим другой подход. Подход, в рамках которого будут учитываться различия в плотности исходных данных параметров, влияющих на значение потенциала источников возобновляемых энергоресурсов, и каждый параметр будет рассмотрен отдельно в процессе иерархического решения поставленных задач.
Цель работы. Разработка информационных технологий и программного обеспечения геоинформационного моделирования для решения задач оценки пространственного распределения ресурсов ВИЭ и определения пространственного распределения плотности геотермальных ресурсов Дагестана.
Достижение поставленной цели обеспечивается решением в диссертационной работе следующих крупных задач:

  • разработать основу построения специализированной системы трехмерного геоинформационного моделирования (СТГМ);
  • разработать систему организации данных в СТГМ;
  • разработать функциональные модули и модули визуализации данных в СТГМ;
  • разработать алгоритмическое и программное обеспечение СТГМ;
  • выполнить моделирование пространственного распределения плотности геотермальных ресурсов Дагестана.

Объектом исследования являются геотермальные энергоресурсы Республики Дагестан (пространственное распределение потенциала).
Предметом исследования являются теоретические и методологические основы разработки и применения геоинформационных технологий для построения карт пространственного распределения возобновляемых энергоресурсов.
Научная новизна. Предложены новые принципы построения и новые технологии программно-алгоритмической реализации специализированной системы трехмерного геоинформационного моделирования для решения задач комплексной оценки ресурсов ВИЭ. Впервые с применением геоинформационных технологий построены: трехмерная модель температурного поля (до 5000м), трехмерная геологическая модель, модель распределения плотности потенциальных геотермальных ресурсов (до 3000м и 5000м) и технически доступных геотермальных ресурсов для горячего водоснабжения и отопления.
К основным результатам, составляющим научную новизну, можно отнести следующие:

  • Предложенные принципы построения СТГМ в отличие от известных систем, в совокупности, предусматривают следующее: а) разложение задач, решаемых в системе, на подзадачи и последовательное их выполнение с помощью имеющегося набора функциональных модулей и унифицированных типов структур данных (принцип гибкости системы и унификации структур данных); б) визуализацию данных на всех промежуточных стадиях решения задачи (принцип контроля и своевременной коррекции данных или методик в случае неудовлетворительных промежуточных результатов в решении задачи); в) обеспечение возможности адаптации системы к решению новых задач путем разработки и добавления новых функциональных модулей (принцип открытости и адаптации системы к новым задачам). Это в целом позволяет решать сложные задачи, связанные с пространственным моделированием распределения потенциала ВИЭ.
  • В рамках концепции построения ГИС введен принцип разделения данных на расчетные и визуализируемые. Такое разделение не предусматривается в современных ГИС. Однако это позволяет, с одной стороны, повысить скорость и качество визуализации (наиболее важного аспекта трехмерной ГИС), с другой – придает системе высокую гибкость с большей степенью универсальности.
  • В рамках концепции построения ГИС введен механизм истории данных, который в отличие от традиционных ГИС-форматов позволяет ответить на следующие вопросы относительно файла текущей структуры данных:  что смоделировано, какие данные и какая методика вложены в модель?
  • Предложен способ оптимизации данных вещественной регулярной сети, который в 4 раза сокращает объем памяти, что увеличивает возможности геоинформационного моделирования на регулярных сетях, поскольку эти возможности всегда зависят от вычислительных ресурсов используемого компьютера.
  • Решена проблема повышения точности определения наличия пересечения двух отрезков в программной реализации стандартного алгоритма решения задачи из вычислительной геометрии. Модификация стандартного алгоритма исключает операцию деления, из-за которой возникает данная проблема.
  • Определены и исследованы некорректности стандартного алгоритма проверки принадлежности точки полигону из вычислительной геометрии и предложена модификация данного алгоритма, что позволяет получить алгоритм более эффективный как с точки зрения объема программного кода, так и с точки зрения увеличения скорости выполнения (15%).
  • Предложена методика ускорения поиска ближайших узлов в трудоемкой задаче двумерной интерполяции на непрерывной регулярной сети при большом объеме исходных и результирующих данных, позволяющая достигать двухкратной экономии времени, затрачиваемом на выполнение интерполяции, по сравнению с аналогами.

Основные положения, выносимые на защиту:

  • Предложена концепция построения специализированной системы трехмерного геоинформационного моделирования для решения задач, связанных с оценкой распределения ресурсов ВИЭ.
  • Разработан набор программного обеспечения функциональных модулей, позволяющий проводить геоинформационное моделирование распределения плотности  геотермальных ресурсов.
  • С применением предложенных геоинформационных технологий построены модели: а) трехмерного геологического строения земной коры Дагестана, б) трехмерного температурного поля (до 5000м), в) распределения общих потенциальных геотермальных ресурсов Дагестана (до глубин 3000м и 5000м), г) распределения технически доступных геотермальных ресурсов для режима 70/20°С (горячее водоснабжение) и для режима 90/40°С (отопление).
  • Предложен способ оптимизации объема данных в вещественной регулярной сети путем замены восьмибайтовых (вещественных) значений в ее узлах на формальные беззнаковые двухбайтовые целые числа с учетом двух коэффициентов преобразования, позволяющий в 4 раза сократить объем памяти, необходимой для хранения сети, что увеличивает возможности геоинформационного моделирования на регулярных сетях в режиме 3D.

Практическая значимость:

  • Разработанные технологии геоинформационного моделирования, реализованные в виде СТГМ, позволяют решать задачи по оценке пространственного распределения ресурсов ВИЭ и наглядно представлять полученные результаты.
  • Разработанная концепция построения СТГМ, объединяющая принципы организации структур данных, механизмы их обработки и систему трехмерной визуализации, может быть использована в других областях (геология, геофизика, геоэкология и др.), для чего необходимо изменить набор функциональных модулей под решение конкретных задач.
  • Разработанная СТГМ может быть задействована в учебном процессе для  наглядной демонстрации геоструктур и геополей в рамках изучаемых учебных дисциплин.

Реализация результатов работы:
«Система трехмерного геоинформационного моделирования» принята для внедрения в ОАО ТЭК «Геотермнефтегаз» и с ее помощью выполняется геоинформационное моделирование распределения потенциала геотермальных ресурсов Дагестана.
Апробация работы. Основные научные положения и результаты работы докладывались и получили одобрение на следующих конференциях: Второй международной конференции «ГИС в геологии», Москва, Государственный геологический музей им.Вернадского РАН, 15-19 ноября 2004г.; Международной научной конференции «Проблемы водных ресурсов, геотермии и геоэкологии», Минск, Институт геохимии и геофизики НАН Беларуси, 1-3 июня 2005г.; Международной конференции «Возобновляемая энергетика: проблемы и перспективы», Махачкала, Институт проблем геотермии Дагестанского НЦ РАН, 19-22 сентября 2005г.; Симпозиуме №2 международного проекта Евросоюза по возобновляемой энергетике ENGINE «Exploring high-temperature reservoirs: new challenges for geothermal energy», Вольтера, Италия, 1-4 апреля 2007г.; Международной конференции и в дискуссионном клубе «Информационные технологии в науке, социологии, экономике и бизнесе», Украина, Крым, Ялта-Гурзуф, 20-30 мая 2007г.; Заключительной конференции международного проекта Евросоюза по возобновляемой энергетике ENGINE, Вильнюс, Литва, 12-15 февраля 2008г.; Шестой всероссийской научной молодежной школы «Возобновляемые источники энергии», Москва, МГУ им.Ломоносова, 25-27 ноября 2008г.; 2-й международной конференции «Возобновляемая энергетика: проблемы и перспективы», Махачкала, Институт проблем геотермии Дагестанского НЦ РАН, 27-30 сентября 2010г.
Публикации. По теме диссертации опубликованы 39 научных работ, в том числе 1 монография и 11 работ в периодических изданиях, входящих в перечень ВАК.
Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, шести глав, заключения, списка литературы (171 наименований) и приложений. Работа изложена на 239 страницах машинописного текста, содержит 96 рисунков и 16 таблиц.
Работа выполнялась в рамках плановой научной темы Института проблем геотермии Дагестанского научного центра РАН «Геотермальные ресурсы Восточного Предкавказья и разработка методов их комплексного освоения».

 

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

В первой главе проведен анализ современного состояния возобновляемой энергетики в мировом масштабе и, в частности, перспективы развития и использования геотермальной энергии в регионе. Обоснована важность применения технологий геоинформационного моделирования для исследования закономерностей пространственного распределения возобновляемых энергоресурсов и уделено внимание обзору современных геоинформационных систем, их возможностям применительно к рассматриваемым задачам. Предложена концепция построения специализированной геоинформационной системы, удовлетворяющей требованиям, предъявляемым предметной областью моделирования.
По данным Министерства энергетики РФ объем технически доступных ресурсов возобновляемых источников энергии в Российской Федерации составляет не менее 24 млрд тонн условного топлива. Доля электроэнергии, вырабатываемой в России с использованием возобновляемых источников, в 2008 году составила около 1% без учета ГЭС мощностью свыше 25 МВт, а с учетом последних – свыше 17%. Удельный вес  производства тепловой энергии, полученной на базе ВИЭ, был около 3% или около 2000 млн Гкал.
Согласно картам энергоресурсов России [Безруких П.П. и др.] Республика Дагестан является одним из немногих регионов, обладающим высоким потенциалом практически во всех основных видах нетрадиционного топлива. По солнечной энергии этот потенциал выражен в продолжительности солнечного сияния и составляет для Дагестана более 2000 часов в год (высокий показатель). По ветровой энергии потенциал выражен среднегодовой скоростью ветра и составляет более 5 м/с (высокий показатель). По гидроэнергии технический потенциал экономических районов выражен в производительности действующих ГЭС в млрд кВт·ч в год и составляет для Дагестана 10-100 млрд кВт·ч в год (средний показатель).  По геотермальной энергии технический потенциал экономических районов выражен в тоннах условного топлива и составляет для Дагестана более 20 млн т у.т. в год (высокий показатель).
Таким образом, в Дагестане могут быть активно использованы четыре вида возобновляемой энергии: солнечная, ветровая, геотермальная и гидроэнергия. Однако ситуация на  сегодняшний день складывается таким образом, что в регионе хорошо развита гидроэнергетика и в небольшой мере геотермальная энергетика. Вместе с тем, развитие в Дагестане геотермальной (в полной мере), солнечной и ветровой энергетики имеет большие перспективы для региона, обусловленные благоприятными природными условиями и отдаленностью многих населенных пунктов в горной местности.
Существующие методы оценки потенциала ресурсов ВИЭ без применения геоинформационных технологий позволяют получать точечные результаты либо на основе данных для исследуемой площадки, либо на основе усредненных данных для какой либо территории (города, района, республики или страны в целом). Результаты таких расчетов отражены в многочисленных справочниках. Они дают общую оценку наличия ресурсного потенциала ВИЭ. Такая оценка важна с точки зрения определения энергетических перспектив региона, и дает ответ на вопрос: «есть ли смысл развивать тот или иной сектор нетрадиционной энергетики?». Однако, ответа на вопрос: «где конкретно следует разместить энергетические установки для достижения максимального экономического и экологического эффекта?» из справочников получить не возможно.
Для принятия решений о возможности и целесообразности строительства энергетических объектов на конкретной площади необходимо провести комплекс научно-исследовательских работ (в том числе проведение измерений ресурсных параметров), позволяющий оценить экономический и экологический эффект от внедрения в энергетический баланс новых объектов. Покрыть всю территорию рассматриваемого региона такими работами с определенным шагом не представляется возможным. Поэтому важнейшая роль инструмента геоинформационного моделирования в развитии возобновляемой энергетики видится том, чтобы с его помощью оконтурить перспективные районы, которые могут быть приняты к подробному исследованию на предмет строительства энергетических объектов.
Работы по обоснованию и принятию решения  о строительстве энергетических объектов ВИЭ на территории регионов России можно разделить на три этапа (рис.1): 1 – средняя оценка ресурсобеспеченности региона, 2 – выделение перспективных площадей, 3 – выбор конкретного участка (в рамках перспективных площадей) с учетом требований к энергетическому объекту. Применение геоинформационных технологий  максимально необходимо и эффективно на втором этапе.

Рис.1. Роль ГИС в принятии решения о строительстве энергетических объектов на основе ВИЭ
Предлагаемые в работе технологии геоинформационного моделирования позволяют решать задачи по оценке всех видов возобновляемых энергоресурсов региона. Но упор сделан на моделирование пространственного распределения геотермальных ресурсов. Здесь трехмерное моделирование в большей мере позволяет получить адекватные результаты, нежели при моделировании других ВИЭ.
Тенденция в развитии современных ГИС такова, что можно выделить так называемые системы общего назначения (ArcGIS, MapInfo), направленные на решение широкого круга общих задач, и специализированные системы. Специализированные системы направлены на решение конкретных научных задач и, как правило, разрабатываются сугубо в научных организациях. Они ориентированы либо на решение конкретных задач, например, ГИС-ИНТЕГРО (ВНИИгеосистем, Россия) в природопользовании или 3DGeomodeller (BRGM, Франция) для построения трехмерных геологических моделей, либо для предоставления пользователю некоторого вычислительного инструмента, например, интерполятор на регулярной сети Surfer (GoldenSoftware, США).
Если понимать под решением научной задачи получение принципиально новой информации, как количественной, так и качественной, на базе некоторой модели и исходных данных, то можно смело утверждать, что системы общего назначения, строго говоря, не решают научных задач. Они, скорее, предоставляют инструментальные средства, позволяющие преобразовывать, хранить и визуализировать пространственную информацию для ее последующей интерпретации специалистом. Но это не умаляет достоинств данных систем, и они получили массовое распространение.
Решение задач по расчету пространственного распределения потенциала возобновляемых энергоресурсов можно описать следующим образом. Имеется объект моделирования (территория), который задается границами и уровнем генерализации или разрешением модели (точность представления информации). Имеется методика расчета (математическая модель) задачи, которая, в свою очередь, может предполагать разбиение задачи на подзадачи. Расчетная модель имеет свои параметры, варьируя которыми можно получать разный результат. Решение задачи предполагает набор исходных данных. Естественно, все исходные данные имеют пространственное позиционирование.
Возьмем модель расчета плотности потенциальных геотермальных ресурсов. Согласно [Богуславскому Э.И.] потенциальные геотермальные ресурсы характеризуют тепловой потенциал толщи пород на прогнозируемую глубину бурения. Плотность распределения ресурсов определяется, исходя из предпосылки, что массив можно охладить до температуры окружающей среды:
,                                                   (1)
где QР – плотность распределения ресурсов, т у.т./м2; k – коэффициент пересчета, т у.т./Дж; СV – объемная теплоемкость пород, Дж/(м3·?С); HПР – прогнозная глубина бурения, м; hНС – мощность нейтрального слоя, м; tОС – температура окружающей среды, ?С; tИЗ – средняя температура массива, ?С; tИЗ = 0,5(tПР + tНС); tПР = G(HПРhНС) + tНС; tНС – температура нейтрального слоя, ?С; tПР – температура пород на прогнозируемой глубине, ?С; G – геотермический градиент, ?С/м.
Из приведенной модели следует, что для полноценного выполнения расчета плотности распределения потенциальных геотермальных ресурсов необходимо вначале построить геологическую модель, чтобы рассчитать объемную теплоемкость пород, а затем и модель распределения температурного поля для расчета геотермического градиента.
При этом анализ показывает, что разрабатываемые геоинформационные технологии должны отвечать трем основным требованиям. Первое требование – обеспечение единого информационного поля для определенного объекта моделирования. Оно  заключается в создании собственной системы координат объекта моделирования (с привязкой к географическим координатам) и в создании собственных банков данных. Второе требование – унифицированные структуры данных, позволяющие хранить разнородную информацию и оперировать в рамках любого объекта моделирования для решения любой пространственной задачи.  Третье требование – единые унифицированные правила функционирования системы по управлению объектом моделирования, библиотеками данных, визуализацией и операционными модулями, решающими задачи.

Рис.2. Концепция построения системы трехмерного геоинформационного моделирования
Опираясь на вышеизложенное, можно предложить следующую концепцию построения специализированной ГИС в виде системы трехмерного геоинформационного моделирования (СТГМ) (рис.2). Обозначения на рис.2: ГД – генераторы данных, БРД – библиотека расчетных данных, БВД – библиотека визуализируемых данных, ГИД – генераторы-импортеры данных, ГРД – генераторы расчетных данных, ГВД – генераторы визуализируемых данных, ПР – проект. На схеме разными цветами показана последовательность решения задачи в рамках геоинформационного моделирования, начиная от выбора объекта моделирования и заканчивая визуализацией результата.
Вторая глава посвящена рассмотрению системы организации данных в СТГМ. Приведена классификация данных, рассмотрены типы и структуры форматов данных. В отдельный параграф вынесено рассмотрение оптимизации объема данных непрерывной регулярной сети.
Базовой структурой данных СТГМ является проект. Проект (или модель) определяется как совокупность объединенных данных, ассоциируемая с объектом моделирования – определенной территорией и масштабом. При каждом проекте создаются две библиотеки данных: БРД и БВД. БРД – хранилище всей пространственно-атрибутивной информации в рамках текущего проекта, включающее как базовую (исходную), так и сгенерированную в процессе решения некоторой задачи информацию. БВД – хранилище информации, адаптированной для визуализации с использованием графической библиотеки OpenGL, и ее интерпретации (легенда).
Подобное разделение данных на две категории имеет преимущества. Они заключаются в: а) отсутствии временных затрат на получение адаптированной под визуализацию модели структуры данных, (включая формирование легенды); б)  возможности создания для одних и тех же расчетных данных нескольких визуальных структур, по-разному интерпретирующих (разная легенда) информацию. К недостатку можно было бы отнести некоторую избыточность данных с увеличивающимся объемом хранимой информации, но современные запоминающие устройства персональных компьютеров позволяют хранить терабайты информации, поэтому экономию некоторого пространства дисковой памяти в ущерб указанным преимуществам можно считать не столь актуальной.
Расчетные данные проекта делятся на 4 типа: векторные объекты, триангуляционная сеть, непрерывная регулярная сеть и дискретная регулярная сеть.
Векторные объекты – расчетная структура данных, представляющая собой множество объектов, где каждый объект состоит из геометрической части (набор 2D узлов) и описательной части (набор атрибутов). Такая структура данных является универсальным средством для импорта разнородной информации (картографические объекты, каротажные данные, профили, дистанционные данные и др.) в систему. Триангуляционная сеть – расчетная структура данных, состоящая из массива 2D узлов + значение Z для каждого узла и массива треугольников, соединяющих узлы методом Делоне. Эта структура главным образом необходима для построения и визуализации цифровой модели рельефа. Непрерывная регулярная сеть – расчетная структура данных с заданными границами по X, Y и шагом между узлами, хранящая вещественные значения в узлах. Дискретная регулярная сеть – расчетная структура данных с заданными границами по X, Y и шагом между узлами, хранящая байтовые значения в узлах, соответствующие заданным N дискретам (N < 255). Регулярные сети могут быть однослойными (2D-режим) и многослойными (3D-режим).
Визуализируемые данные проекта также делятся на 4 типа: триангуляционная поверхность, картографические объекты (или покрытия), текстура и 3D-поле.
Триангуляционная поверхность содержит массивы узлов и связных треугольников, соединяющих эти узлы, а также рассчитанный массив сглаживающих нормалей для каждого узла. Эта поверхность фактически отображает цифровую модель рельефа и является основой для  отображения текстур. Текстура содержит цветовую палитру с легендой (от 1 до 255 цветов) и регулярную сеть байтовых значений. Текстура отображается только в случае наличия триангуляционной поверхности и, также как и триангуляционная поверхность, может быть только одна в текущей компоновке визуализации. Картографические объекты содержат объекты типа точка, полилиния или полигон, где каждый объект представлен узлами, треугольниками и нормалями. Исключение составляют покрытия, содержащие объекты типа текст (здесь треугольники отсутствуют). 3D-поле является своего рода трехмерной текстурой, содержит цветовую палитру с легендой (255 цветов) и трехмерную регулярную сеть байтовых значений. Данная структура не содержит готовые примитивы, но вместе с тем отображается посредством вывода четырехугольников, которые рассчитываются уже в процессе визуализации в зависимости от геометрии контура модели и отсечений.
Каждая единица данных (файл), находящаяся в библиотеках расчетных и визуализируемых данных проекта, помимо полей «Название» и «Ключевое слово», используемых для быстрого поиска, содержит также поле, именуемое «История». Это поле аккумулирует в хронологическом порядке всю информацию, связанную с текущими данными. Таким образом, для каждой единицы данных доступна информация: а) об источниках и кратких описаниях всех данных, которые участвовали в цепочке получения текущего файла; б) о генераторах (моделях и методах), которые участвовали в цепочке получения текущего файла. Механизм учета «Истории данных» дает возможность пользователю в любой момент ответить на вопрос: что смоделировано, какие данные и какая методика вложены в модель?
Чтобы несколько сократить затраты вычислительных ресурсов при работе с регулярной сетью, предлагается оптимизировать объем хранимых в ней данных до минимально необходимого. Идея оптимизировать объем данных в сети основывается на анализе потока информации из реального окружения в модель. Общая особенность пространственных данных, хранящихся в регулярной сети заключается в том, что имеются пределы диапазона изменения величины (минимум и максимум) и минимально необходимая точность их представления применительно к предметной области и моделируемому объекту (территории). Практика показывает, что для обеспечения задания всех возможных значений моделируемой величины обычно хватает нескольких тысяч чисел. Исходя из вышесказанного, приходим к выводу, что в узлах регулярной сети можно хранить формальные данные беззнакового целого типа малой разрядности, а при непосредственной работе с сетью преобразовывать их в фактические значения вещественного типа. Использование 16 разрядов обеспечивает возможность хранить 65535 различных значений величины. Этого вполне достаточно в рамках подавляющего большинства решаемых задач. Предложенный способ оптимизации в 4 раза сокращает объем оперативной и внешней памяти, что увеличивает возможности геоинформационного моделирования на регулярных сетях, поскольку эти возможности всегда зависят от вычислительных ресурсов компьютера.
Алгоритмическое обеспечение СТГМ, рассматриваемое в третьей главе, можно разделить на две части: алгоритмы общего назначения (например, алгоритмы вычислительной геометрии) и специализированные алгоритмы, разрабатываемые с учетом специфики предметной области (построение трехмерных геологической и температурной моделей).
Решена проблема неточного определения наличия пересечения двух отрезков в программной реализации стандартного алгоритма решения задачи из вычислительной геометрии. Модификация стандартного алгоритма исключает операцию деления, из-за которой возникает данная проблема.
Рассмотрены некорректности стандартного алгоритма проверки принадлежности точки полигону и предложена модификация данного алгоритма. Предложенный алгоритм является более эффективным как с точки зрения объема программного кода, так и с точки зрения увеличения скорости работы (около 15%).
Алгоритм преобразования триангуляционной сети в непрерывную регулярную сеть. Простой алгоритм решения задачи преобразования триангуляционной сети в регулярную сеть заключается в том, чтобы для любого узла регулярной сети определить значение z = f(x,y) по данным триангуляционной сети. Неэффективность такого подхода очевидна – перебор треугольников из триангуляционной сети для вычисления значения каждого узла регулярной сети достаточно трудоемок. Эффективным решением данной задачи является алгоритм, в котором выделяется треугольник триангуляционной сети и заполняются все значения f=(x,y) для узлов регулярной сети, находящихся по x и yвнутри данного треугольника. Данная операция повторяется для всех треугольников триангуляционной сети.
Алгоритмы ускорения поиска ближайших узлов в задаче 2D интерполяции в непрерывной регулярной сети при большом объеме исходных и результирующих данных. Двумерная (2D) интерполяция функции z=f(x,y) на регулярной сети заключается в нахождении z-координаты для каждого ее узла с известными координатами x и y. Исходными данными являются: 1) границы регулярной сети: Xmin, Ymin, Xmax, Ymax и шаг между ее узлами – Space; 2) массив известных значений функции z=f(x,y) (или исходных узлов для построения) – R0(x0, y0, z0), R1(x1, y1, z1),…,RN-1(xN-1, yN-1, zN-1) длиной N. Процедура интерполяции значения Z0 для каждого узла регулярной сети с координатами X0, Y0 состоит из двух частей: 1) поиск одного или нескольких ближайших (к точке X0,Y0) исходных узлов с известными значениями Z; 2) вычисление Z0 на основе координат найденных узлов по формулам одного из методов интерполяции. Подавляющая часть времени, затрачиваемого на интерполяцию, расходуется на поиск ближайших исходных узлов. Поэтому предлагается методика для ускорения поиска ближайших узлов в рамках 2D интерполяции на регулярной сети. Методика реализована на практике в виде алгоритма интерполяции, заключающейся в поиске ближайшего соседа. Это позволило сравнить скорость интерполяции, получаемой на основе предлагаемой методики, со скоростью интерполяции в современных системах, например, в Surfer и сделать выводы об эффективности ее использования в выполнении 2D интерполяции. Аналогичную методику поиска после некоторых модификаций и дополнений можно применить, например, для интерполяции методом инверсных расстояний.
Обеспечение поточных вычислений на основе введенной формулы. Актуальность данной задачи возникает в случае, когда необходимо построить карту распределения некоторой величины, которая является рассчитываемой, на базе математической модели (формулы). Пусть это будет, например, карта распределения теплового потока Q = – ? ? gradT. До бурного развития информационных технологий и ГИС такого рода карты, естественно, строились вручную. В настоящее время появилась возможность практически полностью автоматизировать этот процесс. Для автоматизации процесса построения карт необходимо разработать программный модуль (компонент), который обеспечивает ввод математической формулы, задание переменных и констант и выполнение расчета. Такой программный компонент, названный редактором математической формулы для поточных вычислений, разработан нами в среде Delphi.
Редактор математической формулы для поточных вычислений представляет собой инструмент, который обеспечивает: а) ввод математической формулы с традиционным ее изображением и автоматическую блокировку неверных действий пользователя; б) задание массивов данных для переменных формулы; в) задание длины массива для поточного вычисления; г) поточное вычисление на основе введенной формулы.
Построение трехмерной геологической модели. Задача построения трехмерной геологической модели специфична, поэтому для выполнения такого моделирования необходимо создавать специализированные системы и технологии. Использование обобщенной системы, выполняющей моделирование абстрактного трехмерного поля, является неэффективным. Основными математическими инструментами при построении трехмерных геологических моделей являются методы интерполяции и аппроксимации данных. К сожалению, эти методы дают приближенные «сглаженные» результаты, поэтому точность получаемой модели практически в основной степени зависит от полноты входной информации.
Построение трехмерной геологической модели необходимо для получения данных о средней мощности и глубинах залегания горизонтов. Исходные данные для построения геологической модели в рассматриваемом случае могут быть двух видов: 1) данные выхода стратиграфических горизонтов на поверхность, 2) данные глубины залегания стратиграфических горизонтов. Данные выхода стратиграфических горизонтов на поверхность берутся из геологической карты. Они представляют собой массив объектов – полигонов (на плоскости XY) с одним атрибутом, в котором прописано название горизонта, оконтуривающего данный полигон.
Геологическая модель строится в два этапа. На первом этапе генерируется набор n непрерывных регулярных сетей S, где каждая сеть Si в узлах содержит значения мощности i-го горизонта. На втором этапе на основе массива регулярных сетей S генерируется трехмерная дискретная регулярная сеть D геологической модели. Набор дискрет соответствует стратиграфическим горизонтам модели, а в узлах сети содержится ссылка на один из горизонтов (рис.3).
Построение трехмерной модели температурного поля. Достоверными исходными данными, необходимыми для выполнения задачи построения трехмерной модели распределения температурного поля, являются термограммы – зависимости температуры от глубины, полученные на основе измерений в скважинах. Также достоверной является замеренная температура нейтрального слоя. Вся остальная недостающая информация получается путем выполнения интерполяции промежуточных значений и экстраполяции в глубину земной коры. Для решения данной задачи можно использовать разные подходы, которые зависят от полноты и формы представления исходной информации. Исходная информация может быть представлена, кроме собственно первичного скважинного материала, обработанными данными в виде изолиний температуры на определенных глубинах или изолиний глубины залегания геоизотерм. В диссертационной работе разработаны алгоритмы для различных вариантов наличия исходных данных. На выходе алгоритмов генерируется трехмерная непрерывная регулярная сеть со значениями температуры в узлах.

Рис.3. Принцип построения геологической модели
В четвертой главе рассмотрены вопросы визуализации данных в СТГМ. Для этого разработаны алгоритмы: тесселяции картографических объектов, отсечения триангуляционного объекта в плоскости XY и построения профилей трехмерной модели, а также рассмотрены вопросы отрисовки моделей посредством графической библиотеки OpenGL.
Генерация объемных изображений представляет сложную вычислительную задачу, в связи с чем на практике выполняют ее декомпозицию. Сложные изображения формируют фрагментарно, для чего их разбивают на составные части.Процесс разбиения поверхности объектов на полигоны получил названиетесселяции, которая в настоящее время проводится полностью программно вне зависимости от технического уровня 3D-аппаратуры. На практике наиболее часто производится разбиение изображений на треугольники. Особый интерес к алгоритмам триангуляции определяется тем, что они используются во многих процедурах машинной графики, таких как закраска, удаление невидимых частей, отсечение, формирование поверхностей. В работе разработаны алгоритмы триангуляции для картографических объектов типа точка, полилиния и полигон.

Чтобы продемонстрировать структуру трехмерного объекта в разрезе, необходимо обладать программно-математическим аппаратом отсечения объекта, заданного массивом треугольников в проекции на плоскость XY. Причем, в общем случае для отсечения объекта может быть задан невыпуклый (произвольный) полигон (рис.4). Здесь могут быть сформулированы 2 задачи: 1) внешнее отсечение – когда отсекается все то, что находится за пределами отсекающего полигона, 2) внутреннее отсечение – когда отсекается все то, что находится внутри отсекающего полигона. Основные требования, связанные с применением задачи отсечения, следующие:

  • Исходные данные для объекта отсечения задаются в виде массива вершин и массива фасет, причем задание фасет должно быть по часовой стрелке.
  • Задача может решаться и как плоскостная – отсечение плоского объекта (без учета z-координат), и как трехмерная – отсечение трехмерного объекта в плоскости XY.
  • Полигон отсечения задается массивом вершин в плоскости XY с заранее не известными координатами z (если задача трехмерная). Направление обхода полигона должно быть против часовой стрелки для внутреннего отсечения и по часовой стрелке для внешнего отсечения.
  • В процессе решения задачи в массив исходных вершин добавляются узлы отсекающего полигона, исключая совпадающие узлы (в плоскости XY). В массив исходных вершин также добавляются найденные cross-узлы (узлы пересечения отсекающего полигона и модели).

Рис.4. Внутреннее отсечение 3D-графического объекта произвольным полигоном
Общий алгоритм решения задачи отсечения состоит в последовательном рассмотрении всех исходных фасет поверхности. Новые, получающиеся в результате пересечения, фасеты добавляются в конец исходного массива.
«Трехмерное поле» визуализируется в виде «слоеного пирога» на общей картине трехмерной визуализации всей модели, а также в виде двумерного профильного разреза. И в том и другом случае эффективным способом визуализации является генерация геометрических примитивов – фасет. В данном случае фасеты четырехугольные (рис.5).

Рис.5. Принцип визуализации структуры «трехмерное поле» в СТГМ
Для генерации геометрических примитивов «слоеного  пирога» трехмерного поля необходимо определить границу триангуляционной поверхности (рис.5). Алгоритм определения границы триангуляционной поверхности должен быть максимально эффективен с точки зрения скорости выполнения, поскольку он используется в реальном времени каждый раз при визуализации модели. Задача определения границы триангуляционной поверхности ставится следующим образом. Имеется массив из n узлов триангуляционной поверхности (x0, y0, z0), (x1, y1, z1), (x2, y2, z2),…, (xn-1, yn-1, zn-1) и m фасетов (i00, i10, i20), (i01, i11, i21), (i02, i12, i22), …, (i0m-1, i1m-1, i2m-1), где i0, i1, i2 – ссылки на узлы – порядковые номера из массива узлов. Необходимо найти все k граничных ребер триангуляционной поверхности (F0, S0), (F1, S1), (F2, S2),…, (Fk-1, Sk-1), где F и S ссылки на начальный и конечный узлы ребра. Все найденные граничные ребра и будут представлять собой граничный контур триангуляционной поверхности. В любом случае решение задачи предполагает рассмотрение  всех фасет триангуляционной поверхности. Если решать задачу очевидным образом, то алгоритм ее решения будет следующим: 1) на основе перебора всех треугольных фасет получаем массив всех ребер, 2) перебирая все ребра, выбираем несмежные, причем для проверки смежности ребра необходимо пройти по остальным, еще не обработанным ребрам. При большом количестве фасетов в триангуляционной поверхности такой алгоритм может существенно замедлять процесс подготовки модели к визуализации.
Для увеличения скорости выполнения процедуры нахождения контура триангуляционной поверхности в работе предложен алгоритм, суть которого заключается в следующем. Имеется текущий массив упорядоченных ребер L. Ребра упорядочиваются по возрастанию значений для ключей F и S (в случае равенства F идет сравнение по S). Изначально  массив упорядоченных ребер пустой. Работа алгоритма заключается в последовательном переборе всех m фасет и рассмотрении всех m * 3 ребер триангуляционной поверхности. При рассмотрении очередного ребра (Fi, Si) выполняются следующие действия:

  • По алгоритму поиска методом половинного деления: в L ищется такое ребро j, для которого Fi = Sj и Si = Fj, т.е. смежное ребро.
  • Если смежное i-му ребру в L не найдено, то i-е ребро добавляется в L,  при этом индекс для вставки ребра согласно сортировке тоже находится по алгоритму половинного деления.
  • Если смежное i-му ребру в L найдено, то оно удаляется из L.

По окончании работы алгоритма в массиве L будет находиться искомая граница триангуляционной поверхности в виде массива отрезков. Главное условие корректной работы предложенного алгоритма – фасеты задаются вершинами в одном направлении, либо все по часовой стрелке, либо – против часовой стрелки. При найденных отрезках контура триангуляционной поверхности далее выполняется деление этих отрезков на более мелкие в соответствии с уровнем генерализации трехмерного поля. Затем по узлам контура формируются узлы и четырехугольные фасеты, визуализирующие «слоеный пирог» трехмерного поля. Построение профилей проще, поскольку здесь уже имеются готовые отрезки профиля, которые при необходимости тоже дробятся.
В пятой главе рассмотрено текущее программное обеспечение (ПО) СТГМ, спроектированное в среде визуального программирования Delphi в виде общей программной оболочки и библиотеки генераторов данных.
В основную оболочку ПО встроены базовые функции управления проектом (создание, некоторое редактирование, удаление), функции визуализации и функции работы с библиотеками данных и генераторов. Наличие собственного векторизатора не предусматривается, поскольку по этой части уже имеется хороший задел у отечественных и зарубежных ГИС. В единицу времени система работает с одним проектом. Проект может быть либо загружен из имеющегося файла, либо создан с нуля. Для создания проекта требуется задать: 1) идентификатор проекта, 2) заголовок проекта, 3) название базовой карты и ее масштаб, 4) контур модели, 5)  опорные узлы привязки к географическим координатам. Формирование собственной системы координат проекта и его границ происходит, исходя из заданного контура модели и с учетом того, что единица в координатах проекта соответствует 0,1мм на базовой карте.
Функциональная часть ПО СТГМ состоит из четырех разделов. За разделами функциональной части СТГМ можно условно закрепить следующие названия: «Геометрия», «Структуры данных»,  «Визуализация» и «Обработка данных». Раздел «Геометрия» сосредоточен в одном программном модуле. Он объединяет глобально объявленные геометрические типы данных, такие как 2D/3D-узлы, треугольники, векторы, матрицы, массивы и т.д. Раздел «Структуры данных» также сосредоточен в одном программном модуле. Здесь разработан базовый класс-родитель, имеющий общие свойства, методы и события для всех структур данных СТГМ. Потомками базового класса являются классы, реализованные под каждую из имеющихся структур расчетных и визуализируемых данных, а также класс управления структурой проекта. Раздел «Визуализация» представлен одним программным модулем, содержащим объектную структуру визуализируемой модели. Здесь все возможности визуализации сосредоточены в двух программных классах: первый – для объемного представления всей модели, второй – для плоского представления профиля модели. В обоих классах полностью реализованы функции, связанные с подключением и инициализацией графической библиотеки OpenGL. Раздел «Обработка данных» состоит из нескольких программных модулей. Он представлен набором классов, оформленных в виде невизуальных компонентов среды Delphi. Эти компоненты выполняют определенные задачи системы, такие как: построение триангуляционной сети методом Делоне, построение регулярной сети с помощью двумерной интерполяции, обеспечение поточных вычислений на основе введенной математической формулы и т.п. Они используются преимущественно при разработке генераторов расчетных данных.
Интерфейсная часть основного приложения ПО СТГМ базируется на многооконном MDI-интерфейсе. Он выполнен таким образом, что в единицу времени пользователь работает с одним распахнутым во весь экран окном. Каждое окно представляет собой отдельный раздел работы с проектом. Предусмотрено шесть разделов: «параметры проекта», «библиотека расчетных данных», «библиотека визуализируемых данных», «библиотека генераторов», «визуализация», «менеджер сечений».
Структура генераторов данных настоящей версии ПО СТГМ, достаточных для выполнения поставленных задач по оценке потенциала геотермальных энергоресурсов, представлена на рис.6.
В качестве импортера имеется один генератор данных. Он создает файл расчетной структуры данных типа «векторные объекты» на основе прочитанных данных из файлов форматов: DXF – с геометрическими данными объектов и Excelс атрибутами объектов. Генераторы расчетных данных подразделяются на ГРД общего назначения (для решения общих задач без привязки к предметной области) и специализированные ГРД (для решения задач с учетом особенностей предметной области). Генераторы визуализируемых данных разработаны в количестве существующих визуализируемых структур данных, по одному на каждую. Для визуализируемых структур типа «покрытие» разработаны два генератора, поскольку покрытие типа «текст» имеет свою специфику хранения данных и их визуализации.

Рис.6. Структура набора генераторов данных ПО СТГМ
GwdRGfromVO – выполняет создание и расчет двумерной непрерывной регулярной сети на основе двумерной интерполяции. GwdDRGfromVO – выполняет создание и расчет двумерной дискретной регулярной сети на основе данных полигональных объектов (например, ареалов районов на карте политико-административного деления). Gwd2Dfrom3D – выполняет извлечение двумерной непрерывной (или дискретной) регулярной сети из глубинного среза трехмерной непрерывной (или дискретной) регулярной сети. GwdRGfromTG – выполняет создание и расчет двумерной непрерывной регулярной сети на основе триангуляционной сети. GwdTGfromVO – выполняет создание и расчет триангуляционной сети методом Делоне. GwdFormulaRG – выполняет создание и расчет двумерной непрерывной регулярной сети на основе введенной формулы для вычисления значения в каждом ее узле. GwdDataDensRG – выполняет создание и расчет двумерной непрерывной регулярной сети – плотности исходных данных. Под плотностью исходных данных в нашем случае понимается минимальное расстояние от узла результирующей регулярной сети до ближайшего узла объекта векторных данных. Чем меньше значение плотности в узле результирующей регулярной сети, тем лучше пространственно распределена информация, находящаяся в исходном файле данных, и тем достовернее результаты пространственного моделирования. GwdBedPowerRG – выполняет расчет двумерной непрерывной регулярной сети со значениями средней мощности текущего горизонта в узлах на основе данных геологической карты и скважинного материала. GwdIsothermRG – выполняет расчет двумерной непрерывной регулярной сети со значениями глубины залегания геоизотермы определенной температуры на основе данных трехмерного температурного поля. Gwd3DGeologyDRG – выполняет расчет (сборку) трехмерной дискретной регулярной сети  геологической модели на основе набора непрерывных регулярных сетей – мощностей горизонтов. GwdTeploemRG-1 и GwdTeploemRG-2 – предназначены для расчета двумерной непрерывной регулярной сети со значениями объемной теплоемкости (Дж/см3·°С) в узлах. Первый генератор рассчитывает объемную теплоемкость в статическом интервале глубин, второй – в динамическом интервале глубин. Gwd3DTemperRG – выполняет расчет трехмерной непрерывной регулярной сети – температурного поля на основе непрерывных регулярных сетей: температур нейтрального слоя и геоизотерм.
GvdTin – предназначен для создания визуализируемой структуры данных «Триангуляционная поверхность». GvdMapObjects – предназначен для создания файла визуализируемой структуры данных «Покрытие (точка, полилиния или полигон)». GvdText – предназначен для создания файла визуализируемой структуры данных «Покрытие (Текст)».GvdTexture – предназначен для создания файла визуализируемой структуры данных «Текстура». Gvd3DField – предназначен для создания файла визуализируемой структуры данных «3D-поле».
В шестой главе приведены результаты геоинформационного моделирования в СТГМ пространственного распределения потенциала геотермальных энергоресурсов на территории Республики Дагестан.
Создание проекта. На основе общегеографической карты Дагестана масштаба 1:500000 создан проект «Республика Дагестан». Модель в проекте имеет размеры 427км (высота) на 289км (ширина) в реальном выражении. Единица измерения в координатах проекта, составляющая минимальный уровень генерализации данных, равна 50м в реальном выражении. Базовые компоненты картографической модели: рельеф, населенные пункты с названиями, реки, автотрассы, водоемы, железные дороги также векторизованы на основе общегеографической карты Дагестана.
Геологическая и температурная 3D-модели. Данные выхода стратиграфических горизонтов на поверхность векторизованы из Геологического атласа Северного Кавказа масштаба 1:1000000. Данные глубины залегания стратиграфических горизонтов выбраны из архивов фонда скважин организаций: «Дагбургеотермия» и «Дагнефть». Позиции скважин нанесены на картографическую основу, а данные глубин залегания горизонтов занесены в таблицу атрибутов. Моделирование выполнено с уровнем генерализации регулярных сетей по XY – 250м, шаг по глубине принят равным 50м. Визуализация геологической модели в СТГМ представлена на рис.7.

Рис.7. Визуализация геологической модели в СТГМ
Для расчета трехмерного температурного поля использованы известные карты глубины залегания геоизотерм 100,160,200°С и данные температуры нейтрального слоя. Построение трехмерного температурного поля выполнено до глубины 5000м с уровнем генерализации регулярных сетей по XY – 250м. Шаг по глубине принят равным 50м. Визуализация температурной модели в СТГМ представлена на рис.8.
Расчет потенциальных геотермальных ресурсов выполнен по формуле (1). Для расчета необходимо наличие в формате непрерывной регулярной сети следующих данных: средняя объемная теплоемкость массива пород, температура на прогнозируемой глубине бурения, температура нейтрального слоя и температура окружающей среды. Температура на прогнозируемой глубине берется из трехмерной модели распределения температурного поля. Расчет потенциальных геотермальных ресурсов выполнен для прогнозных глубин бурения 3000м и 5000м. Все регулярные сети, участвующие в расчете, созданы с уровнем генерализации поXY – 250м.

Рис.8. Визуализация модели трехмерного температурного поля до 5000м в СТГМ
На рис.9 представлена карта распределения потенциальных геотермальных ресурсов до прогнозной глубины бурения 5000м. Согласно ей области красного цвета являются наиболее перспективными с точки зрения общего потенциала геотермальной энергии. Примерами являются районы: окрестности населенного пункта Буйнакск,  северо-западная часть Дагестана к юго-западу от населенного пункта Южно-Сухокумск, район к северо-западу от населенного пункта Кизляр. Сравнить полученные результаты с какими-либо аналогичными работами не представляется возможным, поскольку такого рода карты для Дагестана по другим методикам расчета ранее не строились. Что касается общероссийских карт распределения потенциальных геотермальных ресурсов, то согласно карте технического потенциала геотермальных энергоресурсов России [Безруких П.П. и др.] Дагестан обладает потенциалом более 20млн т у.т., что подтверждается картой ресурсов до 5000м.
Расчет технически доступных геотермальных ресурсов выполнен для режимов горячего водоснабжения и отопления [Богуславский Э.И.]. Все регулярные сети, участвующие в расчете, созданы с уровнем генерализации поXY – 250м. Для режима горячего водоснабжения в расчете используются геоизотермы 30 и 130°С, которые задают глубину верхней и нижней границ ресурсного интервала соответственно. Для режима отопления расчет аналогичный, за исключением того, что вместо температуры извлечения 80°С задается температура 100°С, а для задания верхней и нижней границ ресурсного интервала используются геоизотермы 50 и 150°С.

Рис.9. Потенциальные геотермальные ресурсы (прогнозная глубина бурения – 5000м)
На рис.10 представлена карта распределения технически доступных геотермальных ресурсов для отопления. На ней выявлены области, которые являются наиболее перспективными с точки зрения технического потенциала использования геотермальной энергии в коммунальном секторе. Для горячего водоснабжения перспективными являются районы Центрального Дагестана, окрестности населенных пунктов: Кизилюрт, Шамхал, Сулак, Хасавюрт и Кизляр. Для отопления перспективными являются: вся зона Предгорного Дагестана с севера на юг и северная часть республики, начиная с населенного пункта Кизляр.

Рис.10. Технически доступные геотермальные ресурсы для режима 90/40°С (отопление)
Согласно общероссийской карте распределения технически доступных геотермальных ресурсов [Богуславский Э.И.], горная часть Дагестана обладает потенциалом технически доступных геотермальных ресурсов для режима горячего водоснабжения 4-6 т у.т./м2 и для отопления 2-4 т у.т./м2. Предгорные, центральные и северные районы республики на тех же картах отмечены потенциалом выше 6 т у.т./м2 для горячего водоснабжения и 4-6 т у.т./м2 для отопления. Сопоставив результаты полученных расчетов с оценкой технически доступных ресурсов Дагестана, нетрудно увидеть приблизительно двукратную разницу. Причиной этого, по-видимому, является использование совершенно разных масштабов для исследования: всероссийского и регионального. Но главным в проведенных исследованиях является не столько количественная оценка геотермальных ресурсов, сколько выявление наиболее перспективных зон.

 

ВЫВОДЫ

В процессе проведения исследований автором получены следующие научные результаты, использование которых в совокупности поможет решить крупную народно-хозяйственную проблему комплексного освоения геотермальной энергии в регионе. Эти результаты сводятся к следующему:

  • Применение геоинформационных технологий в решении задач по оценке пространственного распределения ресурсов ВИЭ и, в частности, геотермальных ресурсов в региональных масштабах при современных возможностях вычислительной  техники позволяет выявлять наиболее перспективные районы с точки зрения освоения и использования возобновляемой энергии.
  • Разработана концепция построения специализированной системы трехмерного геоинформационного моделирования для решения задач по оценке пространственного распределения ресурсов ВИЭ. Принципы построения СТГМ позволяют использовать ее и в других предметных областях (геология, геофизика, геоэкология и др.) путем изменения набора функциональных модулей (генераторов данных).
  • Концепция построения СТГМ предполагает разделение данных на две категории: расчетные и визуализируемые. Преимущества такого разделения заключаются в: а) отсутствии временных затрат на получение адаптированной под визуализацию модели структуры данных (включая формирование легенды); б)  возможности создания для одних и тех же расчетных данных нескольких визуальных структур, по-разному интерпретирующих (разная легенда) информацию.
  • Разработан набор функциональных модулей СТГМ, называемых генераторами расчетных данных, достаточный для выполнения геоинформационного моделирования пространственного распределения  геотермальных ресурсов в регионе.
  • Предложен способ оптимизации объема данных в регулярной сети путем замены восьмибайтовых (вещественных) значений в ее узлах на формальные беззнаковые двухбайтовые целые числа и два коэффициента преобразования. Идея оптимизации основывается на том, что реальные данные из окружающего мира имеют такие диапазон значений и точность представления, что позволяют представить все возможные значения в узлах сети относительно небольшим количеством чисел. Предложенный способ оптимизации в 4 раза сокращает объем памяти для хранения сети, что увеличивает возможности геоинформационного моделирования на регулярных сетях в режиме 3D.
  • С использованием разработанных геоинформационных технологий построены модели: а) трехмерного геологического строения земной коры Дагестана, б) трехмерного температурного поля до 5000м. Данные модели являются  основой расчета пространственного распределения плотности геотермальных ресурсов.
  • С использованием разработанных геоинформационных технологий построены модели распределения общих потенциальных геотермальных ресурсов Дагестана до глубин 3000 и 5000м, а также технически доступных геотермальных ресурсов для режима 70/20°С (горячее водоснабжение) и для режима 90/40°С (отопление). Построенные модели позволяют  оконтурить наиболее перспективные районы Дагестана с точки зрения освоения геотермальной энергии.
  • Перспективы системы трехмерного геоинформационного моделирования видятся в ее использовании (при доработке функциональных модулей) для расчета пространственного распределения ресурсов солнечной энергии и энергии ветра.

 

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Монография:

  • Кобзаренко Д.Н. Алгоритмическое и программное обеспечение оценки распределения геотермальных ресурсов. Махачкала.: АЛЕФ, 2011. – 200с.

 

В журналах ВАК:

  • Кобзаренко Д.Н. Цикличный алгоритм триангуляции невыпуклого полигона для прикладных задач геоинформатики // Геоинформатика. 2004. №1. С.58-61.
  • Булаева Н.М., Кобзаренко Д.Н., Османов Р.Ш., Аскеров С.Я. Исследование связи приповерхностного температурного поля с сейсмической активностью центральной части Дагестанского клина на основе спутниковых данных NOAA // Вестник Дагестанского научного центра РАН. 2004. №16. С.29-36.
  • Булаева Н.М., Кобзаренко Д.Н., Кудрявцева К.А., Аскеров С.Я. Трехмерное моделирование и анализ теплового поля Махачкалинского месторождения термальных вод // Физика Земли. 2004. №7. С.65-70.
  • Кобзаренко Д.Н., Аскеров С.Я. Внутреннее отсечение триангуляционного объекта, проецируемого на плоскость XY // Геоинформатика. 2007. №4. C.26-35.
  • Кобзаренко Д.Н., Аскеров С.Я. 2D-интерполяция на регулярной сетке методом инверсных расстояний на основе ускоренного поиска ближайших узлов при большом объеме исходных и результирующих данных // Естественные и технические науки. 2008. №1. С.246-253.
  • Кобзаренко Д.Н. Ускорение поиска ближайших узлов в задаче 2D интерполяции на регулярной сетке при большом объеме исходных и результирующих данных // Информационные технологии. 2008. №8. С.26-31.
  • Кобзаренко Д.Н. Автоматизированное построение карты распределения величины, заданной функциональной зависимостью // Геоинформатика. 2009. №2. С.37-40.
  • Кобзаренко Д.Н., Камилова А.М., Гаджимурадов Р.Н. Концепция построения системы трехмерного геоинформационного моделирования // Информационные технологии. 2009. №11. С.32-36.
  • Кобзаренко Д.Н., Камилова А.М. Оптимизация объема данных в геоинформационном моделировании на регулярных сетях // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2010. №6. С.14-18.
  • Кобзаренко Д.Н., Аскеров С.Я. Распределение технического потенциала геотермальных ресурсов Дагестана // Естественные и технические науки. 2010. №6. С.361-364.
  • Кобзаренко Д.Н. Особенности применения некоторых алгоритмов вычислительной геометрии в геоинформационных технологиях // Информационные технологии. 2011. №8. С.37-39.

 

Остальные публикации:

  • Булаева Н.М., Тупик Н.В., Кобзаренко Д.Н., Пономарева Н.Л. Разработка системы сбора и визуализации сейсмологической информации // Сб. «Информационные и телекоммуникационные системы: интегрированные корпоративные сети», ред.: Ш.-С.О.Абдулаев, Ш.А.Исмаилов, А.И.Халилов. ДНЦ РАН. Махачкала. 2001. С.199-208.
  • Ponomareva N.L., Bulaeva N.M., Tupik N.V., Kobzarenko D.N. The connection between seismic events and thermal fields in region // In book «The Earth’s Thermal Field And Related Research Methods» edrs: Yu.Popov, M.Khutorskoy, D.Korobkov. MSGPU. Moscow. 2002. P.208-211.
  • Булаева Н.М., Кобзаренко Д.Н., Аскеров С.Я., Османов Р.Ш. Пространственно-временная модель для анализа сейсмособытий // Материалы научно-практической конференции «Геодинамика и сейсмичность Восточного Кавказа», 2-5 сентября 2002. Махачкала. С.219-220.
  • Булаева Н.М., Тупик Н.В., Кобзаренко Д.Н., Аскеров С.Я.  Аэрокосмический мониторинг современных геодинамических движений и приповерхностных температурных полей на территории Дагестана и прилегающего шельфа Каспия // Материалы Всероссийской научной конференции «Геология, Геохимия и Геофизика на рубеже XX и XXI веков», 8-10 октября 2002. т.3 Геофизика. Москва. С.205-206.
  • Bulaeva N.M., Kobzarenko D.N., Kudrjavtseva K.A., Osmanov R.S. Construction and visualization of digital cartographical 3D-models and their application for analysis of the geologic structure of East Ciscaucasia // International conference «GIS in geology», extended abstracts, Vernadsky State Geological Museum of RAS, 13-15 November 2002. Moscow. P.23-24.
  • Bulaeva N.M., Kobzarenko D.N., Osmanov R.S., Bugajova O.S. Visualization of the seismological and remote information within the framework of 3D-model of Republic Daghestan // International conference «GIS in geology», extended abstracts, Vernadsky State Geological Museum of RAS, 13-15 November 2002. Moscow. P.25-26.
  • Кобзаренко Д.Н. Цифровые картографические 3D-модели для решения геолого-геофизических задач // Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук. Москва. Московский государственный геологоразведочный университет. 2004. 20с.
  • Bulaeva N.M., Kobzarenko D.N., Ismailov Sh.A., Askerov S.Ya. GIS for analyses the correlation between a thermal field and seismic activity in Daghestan using NOAA space images data // II International conference «GIS in geology», extended abstracts, Vernadsky State Geological Museum of RAS, 15-19 November 2004. Moscow. P.21-22.
  • Bulaeva N.M., Kobzarenko D.N., Osmanov R.Sh., Magomedov B.I. Project of the electronic 3D-atlas of the Republic Daghestan // II International conference «GIS in geology», extended abstracts, Vernadsky State Geological Museum of RAS, 15-19 November 2004. Moscow. P.56-57.
  • Алхасов А.Б., Кобзаренко Д.Н. Потенциальные геотермальные ресурсы Республики Дагестан // Материалы международной конференции «Возобновляемая энергетика: проблемы и перспективы», 19-22 сентября 2005. том №2. Махачкала. С.4-7.
  • Булаева Н.М., Кобзаренко Д.Н., Магомедов Б.И., Аскеров С.Я., Магомедмирзоев Э.М. Геотермические исследования в Дагестане с использованием геоинформационных технологий // Материалы международной конференции «Возобновляемая энергетика: проблемы и перспективы», 19-22 сентября 2005. том №2, Махачкала. С.41-45.
  • Кобзаренко Д.Н. Аскеров С.Я., Булаева Н.М., Магомедов Б.И. Модуль «Геотермальные объекты» в рамках электронного 3D-атласа Республики Дагестан // Материалы международной конференции «Возобновляемая энергетика: проблемы и перспективы», 19-22 сентября 2005. том №2. Махачкала. С.46-51.
  • Булаева Н.М., Кобзаренко Д.Н., Аскеров С.Я. Использование температурных данных, полученных по космическим изображениям для изучения взаимосвязи теплового поля с сейсмической активностью региона // «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений и объектов» - сборник  статей. Том II. ИКИ РАН. 2005. С.168-170.
  • Булаева Н.М., Кобзаренко Д.Н., Аскеров С.Я., Османов Р.Ш. Материалы Международной научной конференции «Проблемы водных ресурсов, геотермии и экологии», 1-3 июня 2005. Минск. том 2. С.18-20.
  • Булаева Н.М., Исмаилов Ш.А., Кобзаренко Д.Н., Аскеров С.Я. Моделирование приповерхностной температурной динамики по дистанционным данным // Наше культурное наследие, информационный бюллетень №№4-6. Махачкала: «Эпоха». 2006. С.60-72.
  • Булаева Н.М., Кобзаренко Д.Н., Аскеров С.Я. Геоинформационные задачи построения электронного 3D-атласа Дагестана // Материалы научно-практической конференции «Геология и минерально-сырьевые ресурсы Южного федерального округа», 13-15 сентября 2006. Махачкала. С.309-312.
  • Кобзаренко Д.Н. Построение тематической карты по разнородным данным // Материалы научно-практической конференции «Геология и минерально-сырьевые ресурсы Южного федерального округа», 13-15 сентября 2006. Махачкала. С.312-316.
  • Кобзаренко Д.Н. Геоинформационные технологии построения карт распределения геотермальных энергоресурсов по разнородным данным // Материалы Школы молодых ученых «Актуальные проблемы освоения возобновляемых энергоресурсов». Махачкала. 2006. C.234-239.
  • Alkhasov A., Alishaev M., Israpilov M., Kaimarazov A. Kobzarenko D. High-Temperature Geothermal Deposits Of Daghestan And Prospects Of Their Development // Electronic Report Of  ENGINE Workshop 2 “Exploring high-temperature reservoirs: new challenges for geothermal energy”. 1-4 April 2007. Volterra. Italy.
  • Кобзаренко Д.Н., Аскеров С.Я. Геоинформационные технологии в геотермальной энергетике Дагестана // Материалы XXXIV Международной конференции и дискуссионного клуба «Информационные технологии в науке, социологии, экономике и бизнесе». Украина. Крым. Ялта-Гурзуф. 20-30 мая 2007 (приложение к журналу «Открытое образование»). С.233-236.
  • Alkhasov A., Kaymarazov A., Kobzarenko D. Geoinformation Technologies In Geothermal Power of Daghestan // The Engine Final Conference, 12-15 February 2008. Vilnius – Lithuania. Conference Abstracts. P.22.
  • Кобзаренко Д.Н. Автоматизированное построение карты распределения величины, заданной функциональной зависимостью // Доклады 5-й Международной конференции «ГИС в науках о Земле. Использование достижений фундаментальной науки в практической деятельности», Международный Университет природы, общества и человека «Дубна»,13-19 июля 2008. Дубна. С.25-26.
  • Кобзаренко Д.Н. Алгоритмы отсечения триангуляционного 3D-объекта произвольным полигоном, заданным в плоскости XY // Доклады 5-й Международной конференции «ГИС в науках о Земле. Использование достижений фундаментальной науки в практической деятельности», Международный Университет природы, общества и человека «Дубна»,13-19 июля 2008. Дубна. С.25-26.
  • Кобзаренко Д.Н. Трехмерное геоинформационное моделирование в прогнозных задачах геотермальной энергетики // Материалы 6-й Всероссийской научной молодежной школы «Возобновляемые источники энергии», 25-27 ноября 2008. Москва. МГУ им.Ломоносова. С.139-145.
  • Кобзаренко Д.Н., Аскеров С.Я. Технически доступные геотермальные ресурсы Дагестана // Материалы II Международной конференции «Возобновляемая энергетика: Проблемы и перспективы», 27-30 сентября 2010. Махачкала. С.280-284.
  • Кобзаренко Д.Н. Модуль расчета трехмерного распределения температурного поля // В сб. науч. тр. «Современные информационные технологии в проектировании, управлении и экономике», Махачкала: ДГТУ, 2011. С.41-48.
  • Кобзаренко Д.Н. Модуль построения трехмерной геологической модели // В сб. науч. тр. «Современные информационные технологии в проектировании, управлении и экономике», Махачкала: ДГТУ, 2011. С.49-58.

 

 





© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.