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题名基于人工神经网络的瞬变电磁成像方法
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作者
游希然
张继锋
石宇
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机构
长安大学地质工程与测绘学院
海洋油气勘探国家工程研究中心
长安大学地球物理场多参数综合模拟实验室
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出处
《物探与化探》
CAS
北大核心
2023年第5期1206-1214,共9页
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基金
国家自然科学基金(42174168)
陕西自然科学基金(2021JM-159)
长安大学中央高校基本科研业务费专项资金(300102262201)。
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文摘
瞬变电磁法(transient electromagnetic method,TEM)目前常用的解释方法是采用全区视电阻率参数,其涉及的公式复杂,迭代过程繁琐耗时。本文分析TEM数据特征,引入人工神经网络(ANN),实现了瞬变电磁拟电阻率成像。设计多隐层BP神经网络,利用瞬变电磁解析方法计算出响应幅值,作为拟电阻率的映射参数参与网络训练,再使用训练集外的新数据来测试训练后的网络。构建了均匀半空间、一维层状模型,验证神经网络的正确性和适应性,对三维地电模型进行了成像。结果表明:神经网络计算的拟电阻率能够反映出地电模型的目标体异常,网络成像结果准确度较高。最后,利用神经网络算法处理实测数据,进一步说明神经网络成像可以作为资料解释的依据。该研究证明了人工神经网络在瞬变电磁成像上的可行性,为瞬变电磁成像提供了一种新的思路。
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关键词
瞬变电磁成像
人工神经网络
拟电阻率
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Keywords
TEM imaging
artificial neural network
pseudo resistivity
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分类号
P631
[天文地球—地质矿产勘探]
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