B14+B15: чистый SearchEngine + слоистая модель данных

B14 (поведение-сохраняющий рефакторинг):
- services/search_engine.py — вся SAR-математика из analyze.py:
  SearchInput/SearchModel, build_search_model (чистая функция,
  без DB/auth/HTTP), деривации профилей/времени суток, unmodeled.
- analyze.py — тонкая обёртка: сборка SearchInput + запись БД.
- closed_cases.py — импорты хелперов из движка.
- 12 юнит-тестов движка (claude_analyze мокается).
- Контракт /analyze не изменён; регресс спеки подтверждён:
  bike 8yo 2h лес день -> 5.4 км.

B15 (слои данных, Alembic):
- backend/alembic (env из DATABASE_URL) + миграция 006_b15_layers.
- Слой 4: search_models (case_id, version, input_snapshot, model_json).
- Слой 3: search_teams, field_observations, areas_checked, found_events
  (geom JSONB GeoJSON, PostGIS в B16).
- Слой 1: reference_priors (пустой, B12 заблокирован).
- Бэкфилл: cases.analysis_log (объект с primary_zones) -> search_models v1;
  legacy-массивы и analysis_log-таблица не тронуты.
- Проверено на CT108 в одноразовых pg16-контейнерах: чистая БД (без
  данных и с ними), бэкфилл=1 из 3 seed-кейсов, downgrade->upgrade
  идемпотентен, check-constraints работают, источник не модифицирован.

pytest: 214 passed.

backend/routers/closed_cases.py

@@ -24,10 +24,11 @@ from uuid import UUID
 from fastapi import APIRouter, Depends, HTTPException, Query
 
 from backend.database import db
-from backend.routers.analyze import (
-    AnalysisRequest,
-    _derive_profiles,
-    _derive_time_of_day,
+from backend.routers.analyze import AnalysisRequest
+from services.search_engine import (
+    derive_profiles as _derive_profiles,
+    derive_time_of_day as _derive_time_of_day,
+    unmodeled_profiles as _unmodeled_profiles,
 )
 from backend.routers.auth import require_roles
 from backend.schemas import ClosedCaseCreate, ClosedCaseListResponse, ClosedCaseResponse
@@ -74,7 +75,12 @@ def _run_model(data: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]:
         psychotype_recommendations = get_search_recommendations(psychotype)
 
     time_of_day = _derive_time_of_day(data.get('loss_time'))
-    profiles = _derive_profiles({**data, 'profiles': data.get('profiles') or []})
+    profiles = _derive_profiles(
+        data.get('diagnosis_type') or [],
+        data.get('has_transport'),
+        bool(data.get('cant_swim')),
+        explicit=data.get('profiles') or [],
+    )
 
     max_distance_km = calculate_max_distance(data)