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物探与化探  2022, Vol. 46 Issue (2): 451-458    DOI: 10.11720/wtyht.2022.1341
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基于深度神经网络的重力异常反演
王蓉(), 熊杰(), 刘倩, 薛瑞洁
长江大学 电子信息学院,湖北 荆州 434023
Inversion of gravity anomalies based on a deep neural network
WANG Rong(), XIONG Jie(), LIU Qian, XUE Rui-Jie
School of Electronic Information, Yangtze University, Jingzhou 434023,China
全文: PDF(2197 KB)   HTML
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

为解决传统线性反演方法容易陷入局部极小,计算效率低等问题,本文提出了一种基于深度学习的重力异常反演方法。该方法首先构造不同形状的二维密度模型,正演得到重力异常,组成数据集;然后用该数据集训练深度神经网络;最后将重力异常数据输入到训练好的深度神经网络,直接得到反演结果。实验结果表明,该方法能快速、准确地反演出地下异常体的位置和形态,且具有较好的泛化能力和抗噪声能力,可用于重力异常反演。

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王蓉
熊杰
刘倩
薛瑞洁
关键词 深度神经网络重力异常反演    
Abstract

Traditional linear inversion of gravity anomalies is liable to encounter local minima and suffer low computational efficiency. Given this, this paper proposed a deep learning-based inversion of gravity anomalies. Specifically, two-dimensional density models of various shapes were firstly established, and gravity anomalies were obtained through forward simulation using these models to form a dataset. Then, a deep neural network was trained using the dataset. Finally, gravity anomaly data were input into the deep neural network to directly yield inversion results. Experimental results show that the inversion method proposed in this study can determine the locations and shapes of underground anomalies quickly and accurately, with high generalization ability and anti-noise ability. Therefore, this method can be used for the inversion of gravity anomalies.

Key wordsdeep neural network    gravity anomaly    inversion
收稿日期: 2021-06-17      修回日期: 2021-10-21      出版日期: 2022-04-20
ZTFLH:  P631  
基金资助:国家自然科学基金项目(61673006);湖北省教育厅科学技术项目(B2016034)
通讯作者: 熊杰
作者简介: 王蓉(1995-),女,硕士,主要研究方向为地球物理反演理论、人工智能。Email: 201972322@yangtzeu.edu.cn
引用本文:   
王蓉, 熊杰, 刘倩, 薛瑞洁. 基于深度神经网络的重力异常反演[J]. 物探与化探, 2022, 46(2): 451-458.
WANG Rong, XIONG Jie, LIU Qian, XUE Rui-Jie. Inversion of gravity anomalies based on a deep neural network. Geophysical and Geochemical Exploration, 2022, 46(2): 451-458.
链接本文:  
https://www.wutanyuhuatan.com/CN/10.11720/wtyht.2022.1341      或      https://www.wutanyuhuatan.com/CN/Y2022/V46/I2/451
Fig.1  三层全连接网络结构
Fig.2  基于深度全连接网络的重力异常反演示意
Fig.3  深度全连接网络
Fig.4  7个单一模型示意
分类 参数设置 深度全连接网络
数据集 训练集 4432
测试集 1109
网络设置 学习率 η=10-4
激活函数 ReLU
优化器 Adam
L2正则化 λ=0.01
训练过程 Epochs 50000
Batch size 1000
目标函数 cost=a×cost1+b×cost2+c×cost3
Table 1  深度全连接网络反演参数设置
Fig.5  损失变化曲线
Fig.6  部分测试集样本的反演结果
Fig.7  6种复杂模型样本的平均反演结果
Fig.8  不同密度参数得到的异常数据反演结果
Fig.9  加入5 dB的高斯白噪声后的反演结果
Fig.10  加入10 dB的高斯白噪声后的反演结果
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