基于卷积神经网络的大地电磁反演

为了提高大地电磁二维反演精度,提出一种基于卷积神经网络的大地电磁反演方法.具体实现步骤如下:首先,对不同模型进行二维正演构建样本数据集;其次,将视电阻率和相位数据作为双通道网络输入,与其对应的地电模型参数作为输出搭建卷积神经网络框架,并对该网络进行监督学习与调参,从而获取最佳反演网络排列及超参数;最后,利用已训练好的网络对未知地电模型进行反演.通过理论模型检验的方法探讨大地电磁TM模式下多种地电模型体的卷积神经网络反演成像效果,并讨论输入分量和模型体深度对反演效果的影响.研究结果表明:本文提出的反演方法能对地电模型实现精准定位与成像,"聚焦"效果比最小二乘反演的优;同时,视电阻率和相位联合反演结果优于单一参量反演结果,浅部模型体的反演结果比深部模型体的优,并且联合反演的均方误差是单一反演的30％～50％.实测结果验证了所提出方法的有效性.