【摘 要】
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为了更好地将电阻率法广泛应用于各种工程检测领域,研究了基于卷积神经网络的电阻率反演成像技术。针对已有反演方法所遗留的低辨识度、局部最优和特定环境等缺点,提出了基于深度卷积神经网络与多层特征融合的三维电阻率反演方法。首先利用基于有限单元法的三维电阻率正演软件和现场实地测量采集异常体个数、位置、体积、电阻率值等多种参数组合变化的视电阻率图像数据,建立样本集,有高围岩电阻率、低围岩电阻率、高异常电阻率、
【机 构】
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上海应用技术大学,上海,201418
【出 处】
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中国地球物理学会地球物理技术委员会第九届学术会议——全域地球物理探测与智能感知学术研讨会
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为了更好地将电阻率法广泛应用于各种工程检测领域,研究了基于卷积神经网络的电阻率反演成像技术。针对已有反演方法所遗留的低辨识度、局部最优和特定环境等缺点,提出了基于深度卷积神经网络与多层特征融合的三维电阻率反演方法。首先利用基于有限单元法的三维电阻率正演软件和现场实地测量采集异常体个数、位置、体积、电阻率值等多种参数组合变化的视电阻率图像数据,建立样本集,有高围岩电阻率、低围岩电阻率、高异常电阻率、低异常电阻率、单异常体、双异常体、水平x、水平y、深度z组合的模型共14种,每种有150个样本,按照7∶3的比例分成训练集和测试集。然后基于PyTorch深度学习框架构建了一种ResNet(深度残差网络)和FPN(多层尺度特征融合检测算法)相结合的卷积神经网络用于优化三维电阻率图像的反演能力。使用该模型在样本集进行训练,经多次调试,目标位置检测的精度达到了94％左右,其电阻率值反演的精度在91％左右,总精度约为93％。其中,ResNet不再是简单的堆积层数,而是输出两个连续的卷积层,一个按照常规路线,一个通过捷径(Identity恒等映射),将优化目标转化成了一个残差函数,避免了梯度消失问题,提高了训练效果和速度,而且残差的思想比较符合视电阻率与其物理性质区别较大的特征；而FPN是对卷积神经网络的一种增强,在高层特征图上可以检测相对较大的目标,在底层特征图上可以检测相对较小的目标,能够解决实际勘探中目标体大小未知的困难,提高反演的辨识度。二者的结合既能有效改变传统神经网络反演遗留的局部最优解问题,又能提高视电阻图像的识别率。对实际场地污染试验检测得到的三维视电阻率图像数据进行反演表明,该技术在三维电阻率反演方面具有明显的优势,反演结果误差小,目标体突出,提高了反演解释的精度,为实际工程中运用电阻率法进行高效检测、解释描述提供了有力保障。当然在不同的应用领域中,还需要继续不断的细化和充实样本数,以使技术适用于该领域的视电阻率图像解释中。
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