一种基于卷积神经网络的航空瞬变电磁数据反演方法技术

本发明专利技术公开了一种基于卷积神经网络的航空瞬变电磁反演方法，包括以下步骤：1)生成由航空瞬变电磁响应数据、收发装置高度和电阻率模型构成的合成数据集；2)根据合成数据集建立卷积神经网络，以航空瞬变电磁观测的时域信号为输入数据，以其对应介质模型的电阻率对数值为输出数据；3)根据误差下降曲线选取合适的训练集规模和训练周期，确保训练效果和计算效率；完成网络训练；4)根据网络反演结果及其正演响应与真实值的拟合情况判断网络的泛化能力；5)将新采集的航空瞬变电磁响应数据输入至卷积神经网络中，得到地下介质的电阻率分布情况。该方法反演结果准确，能够提高航空瞬变电磁数据解释效率，进而为航空瞬变电磁数据实时成像提供技术支持。成像提供技术支持。成像提供技术支持。

【技术实现步骤摘要】
一种基于卷积神经网络的航空瞬变电磁数据反演方法


[0001]本专利技术提供一种地球电磁数据的快速反演方法，具体涉及一种基于卷积神经网络的航空瞬变电磁数据反演方法。

技术介绍

[0002]航空瞬变电磁法是一种重要的主动源电磁勘探方法，具有对地形适应性强、观测效率高、对低阻异常体敏感等优势，因此已被广泛应用于地下水探寻、环境监测、矿产勘查等领域。
[0003]目前，航空瞬变电磁数据解释方法主要分为确定型反演和统计型反演。确定型反演方法首先设定初始模型和目标函数。目标函数通常为模型正演响应与观测数据之间的拟合误差与正则化项之和。其中，正则化项用来融合参考模型以及模型光滑度等先验信息。通过迭代调整模型参数，使目标函数收敛至预先设定的可接受范围，得到最终的解释模型。然而，受到多解性影响，目标函数存在众多局部极小值，反演结果依赖初始模型，易陷入局部最优解；且正则化项的选取具有主观性。此外，迭代调整模型参数时需要多次正演模拟和Jacobian矩阵计算，较为耗时。统计型反演方法通过在模型空间进行采样来提供模型参数的统计特征，但由于模型空间大，其对计算资本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于卷积神经网络的航空瞬变电磁数据反演方法，包括以下步骤：A.生成合成数据集，包括：A1.根据自然界电阻率取值范围和反演采用的纵向网格生成层状电阻率模型；A2.随机生成收发装置高度；A3.按照航空瞬变电磁的观测系统参数和采样模式进行层状电阻率模型的正演模拟，得到航空瞬变电磁响应数据；合成数据集样本包含：含N
t
个时间采样点的航空瞬变电磁响应数据d
L
，收发装置高度h和层状电阻率模型的N
ρ
层电阻率值m
L
；生成的合成数据集分为训练集与测试集；B.建立卷积神经网络：卷积神经网络包含输入层、卷积层、全连接层和输出层，输入数据为航空瞬变电磁响应观测数据，输出数据为网络预测的电阻率模型参数，输入层和输出层的维度分别根据时间采样点和模型参数确定；卷积层包含卷积、池化和激活运算；将卷积层运算后的特征数据展开成一维向量，与收发装置高度进行拼接，传入全连接层；经过全连接层运算后，网络输出预测的电阻率模型参数；C.选取适当的训练集规模和训练周期：根据网络输出结果与真实电阻率模型的差距迭代调整网络中的参数，直到网络训练收敛；根据不同规模训练集的反演误差随训练周期增长的下降情况，确定训练集规模和训练周期，保证网络收敛效果和训练效率，得到完成训练的卷积神经网络；D.测试网络反演效果：计算网络对测试集的反演结果与真实电阻率模型之间的误差以及其对应的航空瞬变电磁响应数据之间的误差，评估网络的反演效果和响应数据的拟合情况；E.电阻率模型反演：将新采集的航空瞬变电磁响应数据输入至卷积神经网络中，得到网络输出即为网络反演的电阻率结果。2.如权利要求1所述的基于卷积神经网络的航空瞬变电磁数据反演方法，其特征在于，步骤A中，采用纵向均匀网格对层状电阻率模型进行剖分；电阻率值分布于1
‑
10000Ω
·
m内，随深度连续变化，取其对数值作为网络目标输出；收发装置高度在25
‑
100m之间随机设定。3.如权利要求2所述的基于卷积神经网络的航空瞬变电磁数据反演方法，其特征在于，步骤A中通过插值的方法使得层状电阻率模型的电阻率值随深度连续变化。4.如权利要求1所述的基于卷积神经网络的航空瞬变电磁数据反演方法，其特征在于，步骤B中，卷积神经网络的结构设计如下：对于维度为N
t
的输入数据，应用包含3个卷积层和3个全连接层的卷积神经网络结构，输出维度为N
ρ
的输出数据；其中：第一个卷积层的卷积核大小为1
×
15，卷积核个数为卷积步长为1；第二个卷积层的卷积核大小为1
×
15，卷积核个数为卷积步长为1；第三个卷积层的卷积核大小为1
×
5，卷积核个数为卷积步长为1；卷积层均采用大小为1
×
2，步长为2的平均池化；激活函数采用f(x)＝max(0,x)；
第...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄清华，吴思弘，
申请(专利权)人：北京大学，
类型：发明
国别省市：