摘要
本发明属于电磁勘探技术领域,公开了一种三维电阻率与极化率数据联合反演方法及系统。设计并生成能够反映地下结构特征的真实地质模型;基于有限元法对真实地质模型进行正演计算,获得电阻率观测值、极化率观测值及电阻率‑极化率耦合数据;对正演数据进行去噪、归一化及缺失值补全处理,随机划分为训练样本和测试样本,并在训练样本中加入噪声扰动以增强鲁棒性;构建并训练调整后的U‑Net深度学习模型,通过编码器和解码器结合跳跃连接进行特征提取与重建;输入预处理后的电阻率、极化率及其耦合数据,训练深度学习模型以预测地下介质的三维电学特性;基于Dice系数优化模型,输出三维电阻率和极化率分布,评估反演精度和稳定性。
技术关键词
训练深度学习模型
联合反演方法
编码器
解码器
数据
电磁勘探技术
鲁棒性
子模块
样本
输出模块
反演系统
上采样
噪声
评估系统
分辨率
监测单元
分析单元
系统为您推荐了相关专利信息
识别方法
深度神经网络模型
点云特征提取
样本
特征提取模块
模拟演示系统
人体三维模型
三维扫描仪
机器学习模型
服装
设备健康状态评估
数据采集网关
设备状态数据
仓储方法
传感器阵列
隧道突涌水
综合预报方法
隧道施工现场
Logistic回归模型
风险