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针对传统反演方法存在的初始模型依赖、计算时间较长等问题,提出了一种新的基于AlexNet深度神经网络的重力异常反演方法。该方法首先借鉴经典的深度神经网络AlexNet设计了一种用于重力异常反演的Alex反演网络(AlexInvNet),接着设计大量密度异常体模型并通过正演计算得到带标签的数据集,然后用该数据集训练AlexInvNet网络,最后将重力异常数据输入训练好的AlexInvNet网络直接得到反演结果。理论模型反演结果表明,该方法相较于全连接网络深度学习反演方法,能够更好地反演出异常体的位置和密度,具有较好的泛化能力和抗噪声能力。实测数据反演结果表明,该方法能有效解决重力异常反演问题。 相似文献
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《物探与化探》2020,(2)
本文将深度学习与重力异常体识别结合,基于近年来在图像识别邻域取得优异效果的卷积神经网络,将重力观测等值线图看作待识别的二维图像,将地下重力异常体的空间参数看作识别输出,从而形成适用于异常体识别的卷积神经网络模型。在训练中,随机生成大量不同参数的三维异常体模型,正演得到其重力观测二维数据,用异常体模型参数标签和重力数据训练卷积神经网络。在模型算例中测试训练好的网络模型,其识别准确性良好。同时,相比于传统神经网络从二维重力测线中识别异常体的埋深,卷积神经网络可从二维的重力数据识别三维异常体的埋深和大小信息。最后,将网络应用于澳大利亚Kauring地区重力观测数据,异常体识别结果与前人研究结果相符。说明卷积神经网络具泛化能力,可用于识别实测重力异常体,结果可靠。 相似文献
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在磁法数据的三维反演中,异常解释的磁异常化极法在实际运用中得到了广泛的应用。但是,化极后是否可以提高磁异常的准确性还有待研究。运用对化极后的磁异常数据进行三维反演的方法,对局部磁异常进行磁法反演;反演的结果与未进行化极的磁异常数据的三维反演结果进行对比,表明化极后的反演结果更接近异常体模型;同时运用三维可视化技术,建立3D地球物理模型。 相似文献
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本文提出了三度体重磁异常的人机联作校正－迭代反演方法。该方法用二度半组合多边形棱柱体来逼近三度体，从而把三度体重磁异常反演问题转化为二度半体的反演问题；为了消除组合体迭加场的影响，该方法采用了一种校正－迭代技术。理论模型反演计算表明，该方法实际可行。 相似文献
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本文提出了三度体重磁异常的人机联作校正－迭代反演方法。该方法用二度半组合多边形棱柱体来逼近三度体，从而把三度体重磁异常反演问题转化为二度半体的反演问题；为了消除组合体迭加场的影响，该方法采用了一种校正－迭代技术。理论模型反演计算表明，该方法实际可行。 相似文献
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地形对磁异常的反演和解释有很大的影响,特别是磁异常体贴近地表分布时更是如此,为了降低这种影响,笔者推导出了基于有限延深的二度厚板状体的带地形的磁异常正演公式,并提出了一种基于起伏地形的地下网格模型剖分的新方法。同时,聚焦反演对物性体有很强的聚焦效果,如果能够预先判断磁异常主要由地下浅层的强磁性体所引起,则可以考虑采用聚焦反演的方法得到磁性体的位置,显然这种方法非常适合铁矿体的反演。笔者将带地形的二维磁异常正演与聚焦反演结合起来,进行了相应的模型试验,并与水平地形下的聚焦反演及起伏地形下的光滑反演进行对比,验证了这种结合的有效性。最后,将该方法应用于新疆特克斯的磁异常剖面,对该剖面的磁性体分布做出了合理的解释。 相似文献
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二度体磁异常快速反演方法 总被引：5，自引：0，他引：5
本文提出一种二度磁异常快速反演方法。该方法不是利用磁异常直接反演,而是通过构造一个新函数,该函数与异常源地质体各欲求参数间存在比较简单的函数关系,从而将复杂的非线性问题化为简单的线性问题,提高了反演速度。基于这一原理,本文就二度岩脉、接触带、垂直断层磁异常的反问题导出其表达式。具体解法归结为:先求解一个线性方程组,再通过代数运算,求出欲求异常体的参数。通过理论模型与实际资料的反演,证实了该方法是正确而有效的,且适用于横向具有一定间隔的组合模型的反演。 相似文献
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磁总场三方位梯度数据相对于总场数据包含更丰富的异常信息,将梯度数据应用于三维磁化率反演中,可以更准确地描述异常体。本文采用最小模型结构反演方法进行三维磁化率反演成像,并采用对数障碍法对磁化率的反演取值范围进行约束。通过模型试验,对磁总场异常数据及其三轴梯度数据进行单独反演、联合反演,结果表明三轴梯度联合反演结果可以更好地刻画异常体形态,更有效地分辨邻近异常体,反演物性更合乎实际。将此反演技术应用于大冶铁矿高精度航磁数据反演解释,取得了较好的应用效果。 相似文献
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Arkoprovo Biswas 《Journal of the Geological Society of India》2016,88(4):493-502
Inversion of self-potential anomaly for 2-D inclined sheets of infinite horizontal extent has been studied. Least-square inversion and very fast simulated annealing global optimization has been used to model the five parameters of self potential anomaly. The method of least square and very fast simulated annealing global optimization method is compared and analyzed. Very fast simulated annealing can model the noisy and field data of self potential anomaly very precisely than linear inversion technique. However, time taken by very fast simulated annealing inversion is larger than linearized inversion. The comparative analysis has been done on synthetic data (noise free and noisy) and two field data from Bavarian woods anomaly, Germany and Surda anomaly, India to show the efficacy of both the methods. The estimated parameters were compared with those from previous studies using various global optimization algorithms, mainly neural network, genetic algorithm and particle swarm optimization on the same field data sets. It can be concluded that the global optimization algorithms considered in this study were able to yield compatible solutions with those from least-square methods. The present global optimization method is in good agreement with the other global optimization methods in terms of results and computation time. 相似文献
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在东北地区选取试验区,对比多种分类模型,提出一种基于多源多模态数据和多流CNN的岩体分类模型. 其中包括两个子模型:一是基于大尺度邻域和深度卷积神经网络的岩体提取模型;二是基于波段组合和多模态数据的多流CNN融合模型. 研究结果表明,预测结果图整体区域预测分布正确,总体精度评价指标达到84.4%,具有智能化程度高、客观性强的特点,能够为地质工作者提供辅助决策依据. 此外,还采用迁移学习策略对样本数量进行扩容,解决了CNN模型小样本问题. 相似文献
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矿物识别在许多研究领域都有着重要作用,基于深度学习技术的智能矿物识别为这些领域带来了新的发展方向,不仅能有效节省人工成本,还能减小识别错误。针对石英、角闪石、黑云母、石榴石和橄榄石共5种矿物进行实验,提出了一种准确高效的智能矿物识别方法。实验采用图像分析常用的卷积神经网络建立模型,设计出一套基于残差神经网络的矿物识别方法。本实验独立采集了5种矿物的偏光显微图像数据集,用于模型的训练、验证和测试,并通过合理的数据增强策略来扩充训练数据集。在卷积神经网络的结构设计上,选取了ResNet-18作为框架,最终于模型测试中取得89%的准确率,成功训练出一个较为精准的矿物识别模型,实现了基于深度学习的智能矿物识别方法。 相似文献
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Mansour A. Al-Garni 《Arabian Journal of Geosciences》2017,10(15):337
A new approach is proposed to interpret magnetic anomalies caused by isolated thin dike-like causative targets. The approach is essentially based on utilizing artificial neural network (ANN) inversion for estimating the problem parameters. Particularly, the modular neural network (MNN) is used for the inversion process in order to quantitatively interpret the magnetic anomalies. The MNN inversion has been first tested on a synthetic data with and without random white Gaussian noise. The effect of random noise has been clearly investigated where it showed that the approach provided satisfactory results. Furthermore, three field examples have been inverted in order to investigate the applicability of the proposed approach. The results showed good agreement with the techniques that have been stated in the literatures. 相似文献
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常规磁性基底反演方法往往忽略基底磁性变化采用常磁化强度模型,这里分析了其中的局限性,提出了先构建相关搜索重磁三维定量反演技术的变磁化强度模型,然后通过Parker界面反演算法进行基底反演.其中,对反演磁化强度所需磁异常分离采用了小波变换方法,并分析了该方法的关键技术和措施.通过利用该方法对某工区进行了实际资料处理后,得到较好效果. 相似文献
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改进的局部波数法及其在磁场数据解释中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
局部波数法是一种进行磁场数据解释的常用方法。现有的局部波数法在进行反演时往往需要计算局部波数的导数,会明显地增大噪声的干扰,为解释结果带来误差。提出3种利用磁异常在不同位置或不同高度上局部波数的简单组合来进行场源体深度及构造指数的计算方法,不需要计算局部波数的导数,降低了噪声的干扰,增强了反演结果的稳定性。通过理论模型试验,证明改过的局部波数法在有无噪声的情况下均能很好地完成异常的反演,其反演结果与理论值之间的差距小于理论值的5%。将其应用于四川某地区磁异常的反演中,其结果与解析信号的欧拉反褶积法的反演结果吻合。 相似文献
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通过分析微动探查方法和改进神经网络迭代反演算法,提出采用改进的神经网络迭代反演微动面波频散曲线。该方法在网络训练学习阶段通过批处理学习和优化网络结构提高网络学习速度;在迭代反演阶段通过vR/λR-f曲线极值点的变化来调整输入模型以减少迭代反演次数;最后设计反演方案,并对6层介质模型进行频散曲线的网络训练和迭代反演,验证了方法的有效性。对比分析结果表明：该方法明显减少了迭代反演次数,提高了收敛速度,而且具有良好的抗干扰能力。 相似文献
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以大连某实际工程作为研究场地,室内试验与原位测试所得碎石土地基物理力学参数与实测所得强夯处理沉降量作为样本,通过BP神经网络对样本的训练、学习,建立地基土力学参数与强夯处理的沉降量之间的映射关系,利用所得映射关系对场地实测的沉降量进行物理力学参数的反演分析。结果表明:经过训练的神经网络模型可快速得出所需参数,利用flac3d以反演所得参数进行计算,模拟沉降量与实测沉降量的误差为4.87%,在可接受的范围之内;基于神经网络的位移反分析方法可以省去繁琐的测试工作,但该方法的实现需要有充足的样本数据作为支撑。 相似文献
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音频大地电磁法是深埋金属矿勘探中的一种常用物探方法，研究音频大地电磁对深埋、薄层锰矿的勘探效果具有重要的理论意义及实践价值。论文首先通过建立典型地电模型，完成了大地电磁正演模拟、反演计算及大地电磁的磁反射系数成像，从理论上提出磁反射系数可以提高大地电磁法的深部分辨率；然后以贵州松桃杨立掌锰矿床毗邻区的次级成锰槽盆为勘探对象，完成了横跨成锰槽盆的音频大地电磁勘探及资料处理，获得了沿测线方向的二维电阻率模型和磁反射系数成像等值线图；最后参考研究区物性资料及钻井柱状图，进行了电阻率模型与磁反射系数成像结果的地质地球物理综合解释。论文的研究成果说明，磁反射系数能够有效提高大地电磁法对深部电性层的划分能力，合理运用磁反射系数开展大地电磁多参数解释有利于提高大地电磁法的解释分辨率。 相似文献