[發明專利]一種基于神經網絡的粗糙介質電磁響應電阻率成像方法

有效

• 申請號: 201911093615.2
• 申請日: 2019-11-11
• 公開（公告）號: CN110888172B
• 公開（公告）日: 2021-09-14
• 發明（設計）人: 嵇艷鞠;吳瓊;姜曜;趙雪嬌;關珊珊;黎東升;王遠
• 申請（專利權）人: 吉林大學
• 主分類號: G01V3/38
• 分類號: G01V3/38;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 沈陽銘揚聯創知識產權代理事務所(普通合伙) 21241
• 代理人: 屈芳

1.一種基于神經網絡的粗糙介質電磁響應電阻率成像方法，其特征在于，該方法包括如下步驟：

1)將粗糙介質的卷積型狀態方程代入麥克斯韋方程中，推導長導線源的粗糙介質頻域電磁響應公式；

2)根據步驟1的粗糙介質頻域電磁響應公式，計算粗糙介質模型的頻域地空電磁響應，構建神經網絡樣本集；

3)將地空電磁實測飛行數據進行預處理，采用正則化法將實測時域電磁響應轉化為頻域電磁響應；

4)獲取野外測區的地質資料及巖石物性信息，確定測區地下介質的粗糙度值β，確定神經網絡的隱含層個數、節點數以及訓練函數，將樣本集作為輸入數據傳入神經網絡中進行訓練，完成神經網絡訓練，確定可用于粗糙介質電磁數據解釋的最優神經網絡；

5)采用步驟4的最優神經網絡對步驟3的頻率電磁響應進行參數提取獲得地下介質電阻率；

6)根據步驟5獲得的地下介質電阻率利用頻域粗糙介質廣義趨膚深度公式計算獲得深度參數，進行粗糙介質的電阻率-深度成像；

所述步驟1包括將粗糙介質的卷積型狀態方程代入麥克斯韋方程中，建立含有粗糙度的電磁場分數階擴散方程，得到粗糙介質下的接地長導線源垂直磁場，地長導線源垂直磁場的計算表達式為：

其中I為發射電流，2L為接地導線長度，r_TE為反射系數，e為自然對數的底e≈2.718，μ為磁導率，σ₀為直流電導率，β為空間均勻粗糙度參數，ω為角頻率，J₁為貝塞爾函數一階表達式，R為收發距R＝[(x-x')²+y²]^1/2，x為接收點的x坐標，y為接收點的y坐標，z為接收點的z坐標，λ、x'為被積分變量；

所述步驟3中包含以下步驟：

Ⅰ、對采集到的時間域電磁響應數據進行預處理，包含數據疊加、噪聲抑制以及數據取樣；

Ⅱ、根據余弦變換公式通過折線逼近法進行離散；

Ⅲ、對步驟Ⅱ離散的余弦變換公式施加約束條件，利用正則化得到新的目標函數；

Ⅳ、應用步驟Ⅰ的取樣后數據，利用L曲線法得到最優正則化參數；

Ⅴ、根據最優正則化參數求解目標函數得到頻域電磁響應；

步驟3所述的余弦變換公式：

Re[H(ω)]是頻域磁場分量的實部，Im[H(ω)]是頻域磁場分量的虛部，通過感應電動勢獲得h(t)為時域磁場響應，ω為角頻率。

2.按照權利要求1所述的方法，其特征在于，

步驟3所述的折線逼近法離散后得到的公式：

令Re[H]形成向量D，時間域向量為d，對于不同時間道的響應d_i為：

令

構造目標函數：

Φ(D)＝[d-LD]^T[d-LD]+λD^TW^TWD (7)

式(6)中λ為正則化參數，模型光滑矩陣W＝I，I為單位矩陣。

3.按照權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟4中包含以下步驟：

a)、根據時域電磁系統的工作參數以及實驗區域粗糙度信息，確定待訓練樣本集數據，計算粗糙介質模型的頻域電磁響應；

b)、根據樣本集數據，確定神經網絡的隱含層個數、節點數及訓練函數；

c)、以數值模擬的粗糙介質模型電磁響應為基礎，進行神經網絡訓練；

d)、判斷訓練誤差是否滿足要求，如果未滿足，則返回步驟b)。

4.按照權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟6根據趨膚深度定義，電磁響應的幅值衰減到e^-1的傳播距離稱為趨膚深度，則：

其中，i^-β＝a+ib，其中a，b為實數，σ₀為直流電導率。