一种基于神经网络的粗糙介质电磁响应电阻率成像方法

摘要

本发明基于神经网络的粗糙介质电磁响应电阻率成像方法，将粗糙介质的卷积型状态方程代入麦克斯韦方程中，推导长导线源的粗糙介质频域电磁响应公式；计算粗糙介质模型的频域地空电磁响应，构建神经网络样本集；将地空电磁实测飞行数据进行噪声抑制等预处理，采用正则化法将实测时域电磁数据转化为频域电磁响应；结合测区的地质资料及岩石物性信息，确定地下介质的粗糙度β值，建立基于粗糙介质的电阻率成像最优神经网络，利用神经网络对频率电磁响应进行参数提取获得地下介质电阻率；再根据频域粗糙介质广义趋肤深度公式计算获得深度参数，最后进行电阻率‑深度成像。本发明方法与传统电阻率成像方法相比，提高了电阻率和深度双参数的解释准确性和成像精度。