Оценка точности и достоверности инженерно-геологических моделей на основе принципов машинного обучения

Вопрос оценки достоверности инженерно-геологических моделей до сих пор недостаточно проработан в российской практике. Существенно большее внимание уделено методологии оценки достоверности и качества моделей в области геологии нефти и газа. Сопоставление этих методик с методологией оценки качества моделей машинного обучения показало сходство принципов и подходов, а следовательно, калибровка алгоритмов инженерно-геологического моделирования может выполняться с использованием инструментов оценки качества моделей машинного обучения. В статье описан опыт построения стратиграфо-генетической модели с использованием различных алгоритмических подходов с проведением количественной оценки достоверности моделирования на основе метрик машинного обучения. Показано, что задача построения трехмерной геологической модели может быть рассмотрена и как задача мультиклассовой классификации, и как задача регрессии, а предложенный подход сводит задачу разработки и калибровки алгоритмов к минимизации функции ошибок и позволяет отойти от субъективной оценки качества. Предложен показатель погрешности стратиграфо-генетической модели на основе расчета средних абсолютных ошибок и сопоставления с данными контрольной выборки. Отмечено, что предложенные подходы применимы при тестировании методологий инженерно-геологического моделирования в широком смысле, при этом наиболее сложна проверка прогнозных моделей любого вида. Сделан вывод о необходимости интенсификации разработки и наполнения баз инженерно-геологических данных, что позволит осуществить переход от субъективной экспертной оценки к применению современных подходов к моделированию сложно формализуемых сущностей и явлений.