FORECASTING THE GROUNDWATER LEVEL OF CEMENT RAW MATERIALS DEPOSIT BASED ON DYNAMIC NEIGHBORHOOD MODELS

Introduction. The development of a mathematical model for the groundwater level of a deposit of cement raw materials located in the Zadonian-Yelets aquifer, which is the principal domestic water supply source for the city of Lipetsk, is considered. Therefore, it is necessary to provide ongoing monitoring and to have the possibility to  predict the water level under the field development. The work objectives are the identification  and  study of a  dynamic  neighborhood  model with variable hierarchical neighborhoods of the groundwater level that enables to adequately predict value of the water level in the examined wells.

Materials and Methods. The definition of a dynamic neighborhood model with variable hierarchical neighborhoods is given, differing by time-varying double-level neighborhood communications between the first- and second-level nodes. At each next discrete instant of time, the neighborhood model nodes change their state under the influence of the online parameters and node states included in their neighborhood. As a subcase, we consider a model with line state recalculation functions. Parametric identification of the dynamic neighborhood model consists in finding the system parameters for each second-level node, and is based on the ordinary least squares.

Research Results. A linear dynamic neighborhood model with variable hierarchical neighborhoods for predicting the groundwater level in a cement raw material deposit located in the Zadonian-Yelets aquifer is developed. The software using C++ is developed for the parametric identification and simulation of the functioning of the dynamic neighborhood model under consideration. It enables to determine parameters of the node state recalculation functions for a given structure, and  also  to  predict  the  model  behavior  in  the  operation process. A hierarchical structure is given, and a parametric identification of the linear dynamic neighborhood model of the groundwater level is carried out. After the parametric identification on the teaching data selection, the mathematical model is checked on the test sample.

Discussion and Conclusions. The obtained average ratio errors of the identification and forecast suggest the developed model validity  and  enable  to  recommend  it  for  predicting  the underground water level of a cement raw materials deposit.

1. Ткаченко, Н. Н. Евлановско-ливенский водоносный горизонт как альтернатива елецко-задонскому для водоснабжения г. Липецка / Н. Н. Ткаченко // Вестник ВГУ. Серия: Геология. — 2006. — № 2. — С. 255–257.

2. Косинова, И. И. Оценка степени преобразования отдельных элементов эколого-геологической системы в районе разработки Ситовского карьера Сокольско-Ситовского месторождения известняков / И. И. Косинова, М. Г. Заридзе // Вестник ВГУ. Серия: Геология. — 2010. — № 1. — С. 264–269.

3. Седых, И. А. Математическое моделирование максимальной концентрации выбросов при производстве клинкера / И. А. Седых, А. М. Шмырин. // В. И. Вернадский: устойчивое развитие регионов. Материалы Международной науч.-практ. конф. В 5 т. Т. 4. — Тамбов: Изд-во ТГТУ, 2016. — С. 127–131.

4. Шмырин, А. М. Трилинейная окрестностная модель процесса формирования температуры смотки горячекатаной полосы / А. М. Шмырин, А. Г. Ярцев, В. В. Правильникова // Вестник Тамбовского университета. Серия Естественные и технические науки. Серия: Естественные и технические науки. — 2016. — Т. 21, вып. 2. — С. 463–469. — DOI: https://doi.org/10.20310/1810-0198-2016-21-2-463-470.

5. Окрестностное моделирование процесса очистки сточных вод / А. М. Шмырин [и др.] // Вестник Тамбовского университета. Серия Естественные и технические науки. Серия Естественные и технические науки. Тамбов, 2017. — Т. 22, вып. 3. — С. 596–604. — DOI: https://doi.org/10.20310/1810-0198-2017-22-3-596-604.

6. Седых, И. А. Проверка устойчивости линейных динамических окрестностных моделей процесса очистки сточных вод / И. А. Седых, А. М. Сметанникова // Материалы областного профильного семинара «Школа молодых ученых» по проблемам техн. наук 17.11.2017 г. — Липецк, 2017. — С. 125–129.

7. Седых, И. А. Окрестностное моделирование предела текучести стали после непрерывного отжига / И. А. Седых. — Виртуальное моделирование, прототипирование и промышленный дизайн: мат-лы IV междунар. научно-практ. конф. (15–17 ноября 2017 г.). В 3 т. Т. 1— Тамбов: Изд-во ТГТУ, 2017. — С. 378–383.

8. Седых, И. А. Критерий Гурвица для проверки устойчивости линейных динамических окрестностных моделей процесса очистки сточных вод / И. А. Седых, А. М. Сметанникова // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. — 2018. — Т.7, №1(41). — С.67–71.

9. Блюмин, С. Л. Окрестностные системы / С. Л. Блюмин, A. M. Шмырин. — Липецк: ЛЭГИ, 2005. — 132 с.

10. Блюмин, С. Л. Билинейные окрестностные системы / С. Л. Блюмин, A. M. Шмырин, О. А. Шмырина. — Липецк: ЛЭГИ, 2006. — 131 с.

11. Окрестностное моделирование сетей Петри / С. Л. Блюмин [и др.] — Липецк: ЛЭГИ, 2010. — 124 с.

12. Шмырин, А. М. Общие билинейные дискретные модели / А. М. Шмырин, И. А. Седых, А. П. Щербаков // Вестник Воронежского государственного технического университета. — 2014. — Т.10, № 3–1. — С. 44–49.

13. Shang, Y. Multi-agent coordination in directed moving neighborhood random networks / Y. Shang // Chinese Physics B. — 2010. — Vol. 19. — No. 7. — Article ID 070201.

14. Shang, Y. Consensus in averager-copier-voter networks of moving dynamical agents / Y. Shang // Chaos. — 2017. — No 27 (2). — Article ID 023116.

15. Седых, И. А. Управление динамическими окрестностными моделями с переменными окрестностями/ И. А. Седых // Системы управления и информационные технологии. — 2018. — №1(71). — С. 18–23.

16. Седых, И. А. Параметрическая идентификация линейной динамической окрестностной модели / И. А. Седых // Инновационная наука: прошлое, настоящее, будущее: сб. статей междунар. науч.-практ. конф. — Уфа, 2016. — С. 12–19.

17. Седых, И. А. Идентификация и управление динамическими окрестностными моделями / И. А. Седых // Современные сложные системы управления (HTCS’2017): мат-лы XII междунар. науч.-практ. конф. 25–27 октября 2017 г. В 2 ч. Ч. 1. — Липецк, 2017. — С. 138–142.