基于神经网络的重力异常反演

发布时间：2023-04-02 05:54

　　重力勘探是在重力测量学的基础上发展起来的一门应用学科，是现代地球物理勘探方法中常用且效果很好的方法之一。通常实际勘探中测区的地质构造是相当复杂的，野外采集的重力异常受各种地质因素的影响会产生叠加或者干扰，所以我们仅仅凭借异常等值线图来观察和分析地下地质体异常是完全不够的。异常反演成为我们了解和获得地下地质体信息的一种重要手段。目前大多数反演方法是型态反演，但是地下异常体往往是密度分布不均匀的空间，神经网络重力异常反演实际不仅反演出了地质体的形态、大小、位置。并且反演出了地质体的密度分布。这对于我们识别、了解、和研究上带来了很大的帮助。 在地球物理中异常的解释问题可以分为数学物理解释与地质解释。凡是根据异常的分布特征和工区的地球物理条件来确定异常质量的形状、大小、埋深和在地面上的投影位置，以及在条件允许下通过理论计算来进一步确定异常的产状要素、剩余密度等则称为数学物理解释。对于重力异常反问题的求解方法已有许多，在分类问题上目前还没有成熟的意见，我们初步可以大致分为线性反演、非线性反演、直接法和统计分析等四大类别。由此可见地球物理反演与数学方法是紧密联系在一起的，好的数学方法能够帮助我们更...

【文章页数】：95 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 引言
    1.1 选题背景及意义
    1.2 国内外研究进展
    1.3 研究思路及主要内容
第2章 重力正反演基本理论
    2.1 重力正演基本理论
    2.2 正演常用几种方法
        2.2.1 “点元”法
        2.2.2 “线元”法
        2.2.3 “面元”法
    2.3 重力反演基本理论
        2.3.1 最优化选择法
        2.3.2 最优化选择法数学原理
第3章 神经网络反演原理与方法
    3.1 神经网络基本原理
        3.1.1 人工神经网络概述
        3.1.2 神经元模型
        3.1.3 传输函数
        3.1.4 网络结构
        3.1.5 误差反向传播 BP 神经网络算法介绍
    3.2 神经网络反演原理与方法
第4章 模型试验与成果分析
    4.1 样本模型选择
    4.2 样本训练
    4.3 模型反演结果分析
第5章 实际应用
    5.1 区域异常特征
    5.2 异常反演结果
结论与建议
    结论
    建议
致谢
参考文献
攻读硕士期间取得的学术成果



本文编号：3778679