Dr. Sci. (Tech.)
Methodological aspects of applying artificial neural networks for geodynamic zoning of territories when selecting locations for environmentally hazardous facilities (as exemplified by nuclear fuel cycle facilities) are considered. To overcome the uncertainty caused by complexity of the analysis of information about the properties, processes, and structure of the geological environment, a system approach to analyzing the information is used. Geological environment is presented as a system of interacting anthropogenic facility and natural environment, between which connections are organized. When assessing safety of such system operation, it is important to monitor environmental condition indicators. According to modern regulatory requirements of both international and domestic organizations, one of the main, and at the same time difficult to determine indicators of the condition of the nuclear fuel cycle facilities sites, are modern movements of the earth's crust. In the paper, we presented a method for predicting modern movements of the earth's crust based on artificial neural networks. Based on the predicted kinematic characteristics of the earth's crust, it is possible to identify zones that are dangerous in the manifestation of geodynamic processes: tension, compression, elastic energy accumulation zones, and so on. Preliminary results obtained on the presented neural network architecture showed positive prospects of applying this methodology for solving geodynamic zoning problems.
Рассмотрены методологические аспекты применения искусственных нейронных сетей для задач геодинамического районирования территорий при выборе мест размещения экологически опасных объектов (на примере объектов ядерного топливного цикла). Для преодоления неопределённости, обусловленной сложностью анализа информации о свойствах, процессах и строении геологической среды, используется системный подход анализа информации. Геологическая среда представляется как система взаимодействующего антропогенного объекта и окружающей среды, между которыми организованы связи. При оценке безопасности эксплуатации такого рода системы важным является мониторинг индикаторов состояния среды. Согласно современным нормативным требования и международных и отечественных организаций одним из главных, и в то же время сложных для определения индикаторов состояния площадок размещения объектов ядерно-топливного цикла, являются современные движения земной коры. В работе мы изложили метод прогноза современных движений земной коры на основе искусственных нейронных сетей. На основе прогнозных кинематических характеристик земной коры можно выявить опасные по проявлению геодинамических процессов зоны: растяжения, сжатия, зоны накопления упругой энергии и так далее. Предварительные результаты, полученные на представленной архитектуре нейронной сети, показали положительную перспективу применения данной методологии для задач геодинамического районирования.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.