【摘 要】
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时间域航空电磁系统(airborne electromagnetic,AEM)具有采样率高、信息丰富和高分辨率等优点,是近地表地球物理探测的重要技术。高采样率导致时间域航空电磁实测数据量大,无法高效地进行二维或三维反演解释,因此在实际资料处理中仍以成像和一维反演为主。由于一维反演处理大数据量时计算耗时长且对初始模型有一定依赖性,方便、快速、稳定的成像方法是时间域航空电磁资料处理的首要方法。为克服传
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时间域航空电磁系统(airborne electromagnetic,AEM)具有采样率高、信息丰富和高分辨率等优点,是近地表地球物理探测的重要技术。高采样率导致时间域航空电磁实测数据量大,无法高效地进行二维或三维反演解释,因此在实际资料处理中仍以成像和一维反演为主。由于一维反演处理大数据量时计算耗时长且对初始模型有一定依赖性,方便、快速、稳定的成像方法是时间域航空电磁资料处理的首要方法。为克服传统成像方法分辨率低缺点,本文提出了一种基于神经网络的新成像方法。基于数值实验与分析,本文确定采用卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)与长短时记忆结构模块(Long Short-Term Memory,LSTM)相结合的神经网络结构进行成像方法研究。这种深度层级的网络结构能用来学习和存储电阻率模型与电磁(electromagnetic,EM)信号间的复杂的非线性关系,从而产生接近一维反演的高精度成像结果。为了检验方法的有效性,本文首先在理论模型与合成数据上对算法进行测试。测试结果表明,在使用合理的网络参数的情况下,该方法可以高速较准确地成像。由于飞行高度参数是影响航空电磁数据的一级参数,我们设计增加了飞行高度在训练过程中的影响权重,实现了不同飞行高度数据的准确成像。为了处理实测数据中存在噪声干扰的问题,本文采用了早停法(Early stopping)训练网络。首先处理实测数据前对网络进行预先测试,然后通过定性,定量的分析来确定最优的网络参数,最后实现对噪声的压制,进而获得高可信度的成像结果。本文进一步研究了训练集生成方式、训练集大小对网络训练结果的影响,并对采用不同训练集训练的神经网络进行测试。测试结果显示采用光滑的地下电阻率模型组成的训练集在收敛误差和收敛速度上都比普通训练集表现更好。为验证本文方法的实用性,我们进行了实测数据成像并与一维反演结果进行对比分析。结果表明,光滑模型成像结果更接近Occam方法反演结果。通过定量分析对不同网络模型成像结果可信度进行评价,发现普通训练集训练的神经网络对实测数据成像效果总体上优于光滑模型训练的神经网络。最后,我们对基于神经网络的时间域航空电磁三维成像进行了探索性研究。对于本文中的简单异常体算例,神经网络可准确恢复异常体的位置,形态以及其电阻率参数,表明神经网络成像方法有潜力进行三维结构成像。本文研发的神经网络成像方法的成像精度与一维反演非常接近,但其计算效率远远高于传统的一维反演,是一种具有较大潜力的新方法。此外,神经网络训练成功后对于同一航空电磁系统无需额外处理即可进行其它测区实测数据集的快速成像,具有很强的灵活性和可移植性,应用前景广阔。
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