一种基于双网络驱动的重力反演方法及系统

本发明公开了一种基于双网络驱动的重力反演方法及系统，包括：获取训练数据集，其中训练数据集包括实际地下介质密度模型和实际重力数据；构建包括下行密度预测网络和上行物性校正网络的双网络级联架构；将训练集中的重力数据输入到下行密度预测网络中，得到预测模型数据；将预测模型数据输入到上行物性校正网络中，得到预测重力数据；通过预测数据和真实数据获取位场损失约束和模型损失约束；通过位场损失约束、模型损失约束和由重力正演核矩阵算子控制的物理损失约束，对双网络级联架构进行加权优化，获得反演模型；通过反演模型对待反演重力数据进行反演，得到地下介质密度分布。本发明能够更精准的反映地下细节特征。