[發(fā)明專利]一種基于深度學(xué)習(xí)的瑞雷波頻散曲線反演方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210238632.6
• 申請日: 2022-03-11
• 公開（公告）號: CN114779324B
• 公開（公告）日: 2023-07-25
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 趙明浩;謝小國;張志厚;羅兵;張?zhí)煲?/a>;許廣春;劉慰心;葉志虎;趙廣茂
• 申請（專利權(quán)）人: 西南交通大學(xué)
• 主分類號: G01V1/28
• 分類號: G01V1/28;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/08
• 代理公司: 西安智萃知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 61221
• 代理人: 張婕

1.一種基于深度學(xué)習(xí)的瑞雷波頻散曲線反演方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)搭建用于反演的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)；

(2)建立由地層數(shù)據(jù)組成的數(shù)據(jù)集用于訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)；進(jìn)行關(guān)于瑞雷波的數(shù)據(jù)模型建立，并以此來訓(xùn)練學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)；在進(jìn)行數(shù)據(jù)構(gòu)建時，根據(jù)對大自然中的多種模型種類的總結(jié)，設(shè)置不同情況模型所占比例；

(3)訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)并驗證；深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)為CNN-LSTM混合網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)運(yùn)行包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試網(wǎng)絡(luò)兩個部分；在開始時將樣本數(shù)據(jù)庫隨機(jī)分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)兩組，對應(yīng)比例為10∶1；在訓(xùn)練前，需要將輸入和輸出值通過激活函數(shù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，使其變化在[0，1]范圍內(nèi)；激活函數(shù)包括sigmoid函數(shù)f_sigmoid(x)、tanh函數(shù)f_tanh(x)和ReLU函數(shù)f_ReLU(x)，數(shù)學(xué)表達(dá)式如下：

f_sigmoid(x)＝1/(1+e^-x)

f_tanh(x)＝(e^x-e^-x)/(e^x+e^-x)

f_ReLU(x)＝max(x，0)

對瑞雷波進(jìn)行地震數(shù)據(jù)采集，采集的地震數(shù)據(jù)疊加形成頻散曲線能量圖，利用深度學(xué)習(xí)的方法在能量譜中提取頻散曲線，反演頻散曲線以獲取地下各層的剪切波速。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于深度學(xué)習(xí)的瑞雷波頻散曲線反演方法，其特征在于，對瑞雷波進(jìn)行地震數(shù)據(jù)采集，是通過在地面上擊錘的方法制造人工震源，再通過檢波器接受震源發(fā)生的地震波來獲取地震信息。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于深度學(xué)習(xí)的瑞雷波頻散曲線反演方法，其特征在于，用于反演的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度置信網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及生成對抗網(wǎng)絡(luò)中的至少一種。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于深度學(xué)習(xí)的瑞雷波頻散曲線反演方法，其特征在于，將大自然中的地層模型分為逐層遞增、從某層開始發(fā)生異常并延續(xù)、某幾層發(fā)生突變?nèi)N情況，并根據(jù)所述三種情況設(shè)置數(shù)據(jù)集類型。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于深度學(xué)習(xí)的瑞雷波頻散曲線反演方法，其特征在于，將所述三種情況進(jìn)行合理配比時引入了馬爾科夫決策理論，通過馬爾科夫決策理論決定出發(fā)生異常情況的某一層或幾層，為所述一層或幾層賦予新的橫波波速來控制其變化。

6.權(quán)利要求1-5任一項所述的基于深度學(xué)習(xí)的瑞雷波頻散曲線反演方法，其特征在于，所述基于深度學(xué)習(xí)的瑞雷波頻散曲線反演方法應(yīng)用在隧道工程中。