《放大鏡式時間域航空電磁法反演關鍵技術研究》是依託吉林大學，由朱凱光擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：放大鏡式時間域航空電磁法反演關鍵技術研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：朱凱光
- 依託單位：吉林大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
航空電磁法以其效率高、適應性強等特點，廣泛用於地質填圖、礦產資源勘查以及環境監測等領域。我國山區較多，地形複雜，航空電磁法作為一種快速經濟的勘查工具在我國具有廣泛的套用前景。.本項目針對時間域航空電磁法，以電導率深度成像結果為初始模型，研究逼近實測數據的神經網路反演方法。選取初始模型鄰域內的地球物理模型及回響作為訓練樣本集，在逼近實測數據過程中，借鑑放大鏡 局部放大的工作模式，對訓練樣本集進行局部放大，縮小訓練樣本集範圍，細化地球物理模型參數格線，直到反演模型回響與實測數據的相對誤差滿足給定精度。同時為解決數據量大可能造成的網路擁堵、訓練速度慢等問題，研究時間域航空電磁數據的特徵值提取技術。.本項目將解決時間域航空電磁法反演的關鍵技術問題，提供一套切實可行的時間域航空電磁數據反演解釋算法，為我國礦產資源、水資源的快速勘查提供有力的技術支撐。
結題摘要
針對：1、時間域航空電磁數據量大，逐點疊代式反演耗時長；2、傳統神經網路反演雖然速度快，但無法控制反演結果的數據擬合精度；本項目研究了基於神經網路的放大鏡式反演算法，逼近實測數據，解決了傳統神經網路反演中無法對數據擬合誤差進行控制等問題。 本項目採用主成分分析法，提取了時間域航空電磁數據的主成分特徵，用少量主成分代表航空電磁數據，降低了數據道間的相關性，壓制了數據中的不相關噪聲，減少數據量；以電導率深度成像結果為初始模型，研究了厚度與電導率交替調整的Zohdy反演算法，數據道數即為反演模型的層數，根據模型參數增量對擬合誤差的影響，確定了反演過程中模型參數的調整方向，分別進行了模型的各層厚度整體調整，以及各層電導率的整體調整，直到達到給定的數據擬合精度；基於Zohdy反演法，在初始模型參數的某一增量鄰域內，建立大地模型群，代替Zohdy反演中模型參數調整的多組大地模型，形成時間域航空探測的“模型—回響”樣本集；利用神經網路的逼近任意函式功能，以“模型—回響”樣本集作為神經網路的訓練樣本集，逼近“模型—回響”的映射關係，避免了傳統反演算法中雅克比矩陣的複雜計算；鑒於主成分的不相關性以及數據量少的特點，以“主成分-大地模型”作為神經網路的“輸入—輸出”，網路結構簡單，並且獲得了優於“電磁數據—大地模型”神經網路的反演結果；在神經網路反演過程中，以數據擬合精度作為疊代約束條件，借鑑放大鏡的“局部放大”工作模式，在一輪神經網路反演結束後，計算其擬合精度，進一步縮小大地模型訓練樣本集範圍，細化模型參數格線，建立新的訓練樣本集及新的神經網路，從而形成多級神經網路反演體系。 本項目在理論研究的基礎上，針對各種層狀模型的反演實例，對比研究了Zohdy反演法、基於主成分的神經網路反演法、基於數據的神經網路反演法以及各种放大鏡式反演模式進行的神經網路反演方法，仿真研究結果表明，基於主成分-神經網路的放大鏡式反演方法具有不斷逼近理論模型的優勢，能夠獲得最好的反演效果，特別是對於含噪的航空電磁數據，具有較好的魯棒性。準二維模型和實測數據的反演實例，進一步表明了採用主成分-神經網路，以放大鏡式反演模式進行反演，不僅整個一條測線可以用一個神經網路實現快速反演，而且僅用一輪放大鏡式反演就能夠滿足實用精度。 本項目培養了碩士研究生3名，博士研究生1名，發表了學術論文4篇，其中SCI檢索2篇。
