基于深度学习的可控源电磁视电阻率曲线校正方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的可控源电磁视电阻率曲线校正方法及系统，方法包括：通过波阻抗递推理论生成N条视电阻率曲线，记为不含噪声的视电阻率曲线；根据电磁噪声影响规律在不含噪声的视电阻率曲线上添加随机噪声，得到包含噪声的视电阻率曲线；构建ResNet‑Transformer网络架构，将包含噪声和与之对应的不含噪声的视电阻率曲线分别作为训练输入输出，训练获得视电阻率曲线校正模型；将实时采集的受噪声影响的可控源电磁视电阻率曲线，输入至视电阻率曲线校正模型以对输入的视电阻率曲线进行校正，得到平滑的视电阻率曲线。本发明能够有效校正受噪声影响的可控源电磁视电阻率曲线，为后续反演解释提供可靠的数据支持。