基于深度学习的时间域航空电磁反演方法

本发明属于地球物理勘探与人工智能交叉技术领域，公开了基于深度学习的时间域航空电磁反演方法，包括：经递推算法、接收的地层厚度、随机飞行高度和获取的实测地层电阻率正演，得到各频率点的磁场响应；经汉克尔变换核函数积分对磁场响应进行变换处理，得到频率域磁感应强度分量；对频率域磁感应强度分量利用预设阶的汉克尔变换系数生成时间域阶跃响应，经高斯积分节点对时间域阶跃响应进行卷积处理，得到在垂直方向上的电磁响应数据；利用电磁响应数据、地层厚度和随机飞行高度作为训练集对待训练的长短期记忆网络进行训练，得到长短期记忆网络；将实测的电磁响应数据输入到长短期记忆网络中进行反演，得到预测的目标飞行高度和目标地层电阻率。