基于卷积神经网络的直流电阻率法地电模型识别方法研究

发布时间：2020-07-23 10:28

【摘要】：直流电阻率法是一种重要的电法探测技术,广泛应用于环境监测、矿产普查等领域。目前对直流电阻率法的数据处理主要有线性方法和非线性方法两种。线性方法中,最小二乘法在计算时存在信息丢失,辨识结果精度不高等问题。非线性方法中,利用神经网络进行异常体模型识别时易使辨识结果陷入局部极小。为了解决非线性方法中出现的问题,利用深度学习的TensorFlow框架,建立了基于卷积神经网络的直流电阻率法地电模型识别网络。经数据测试,识别网络结果准确度达到91%以上。主要研究内容如下:1)基于有限差分法的数值计算,建立了不同埋深,不同电阻率的异常体模型样本数据库。基于TensorFlow的框架结构,针对单一异常体模型、双目标异常体模型和十种典型异常体模型,分别建立了不同的卷积神经网络。2)针对不同异常体模型,分别建立了识别网络,在对网络进行分析比较后,选用Relu激活函数、交叉熵损失函数和Dropout技术来提高网络精度。利用三种异常体模型样本对网络训练后,精确度结果都达到96%以上,损失度都降低至0.12以内。3)为了提高识别的准确性,对高阻异常样本数据进行加噪声处理,增加样本的抗干扰性。利用测试样本对训练好的识别网络进行了测试,识别准确率均达到93%以上。4)分析了影响卷积神经网络识别精度的批量尺寸、卷积核尺寸、Dropout丢弃率和优化算法等参数,以十种典型异常体识别网络为例,测试结果表明,采用80批量尺寸、3×3卷积核尺寸、0.6 Dropout丢弃率和Adam优化算法时,网络训练效果最佳,输出精度最高。5)利用双目标异常体模型数据、十种典型异常体模型数据和室外实验数据,分别测试了识别网络的识别精度,结果显示测试准确度均达到91%以上。证明识别网络可以有效地识别直流电阻率法地电模型。
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：P631.322;TP183
【图文】：

验证网络的有效性。根据地电模型识别网络的建立情况，提出了如图1.2 所示的研究路线。图 1.2 本文研究路线本文共计 6 章，各个章节的主要内容及工作安排如下：第 1 章 绪论。主要介绍了直流电阻率法的应用领域及工作方法。结合问题的研究背景和意义，简要陈述了直流电阻率法和深度学习在国内外的研究现状，提出本文的主要研究问题。第 2 章 直流电阻率法的数据解释。由直流电阻率法的基本原理，推导出地下二维空间异常体视电阻率的计算公式，利用有限差分数值计算和 Res2dmod 数值计算工具获得异常体模型数据。根据不同异常体类型，建立相应的样本数据库。第 3 章 卷积神经网络及地电模型识别网络结构。学习掌握深度学习的基础知识，建立了 TensorFlow 框架下的卷积神经网络，根据三种类型异常体模型，构建出相应的识别网络整体结构。第 4 章 基于卷积神经网络的地电模型识别。基于识别网络整体结构，设计了卷积神经网络的地电模型识别网络，将三种异常体样本数据集预处理后，作为输入矩阵对网络进行训练，并对识别结果进行分析。?

第 2 章 直流电阻率法的数据解释第 2 章 直流电阻率法的数据解释是一种传统的电法探测方法。本章主要介绍直流电阻率异常体样本数值计算和异常体样本库的建立。率法的基本原理是以岩、土的电性差异为基础，研究人工施加稳定电流电探方法。供电电极将直流电流注入地下后，会产生稳分析地下电性介质分布情况。直流电阻率法有多种测量其电极排列示意图如图 2.1 所示，向 A1、B1 两个电极注稳定的电场 ，电极与地下之间会形成一个回路。

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本文编号：2767202