摘要
本发明公开了一种深埋长隧洞高精度速度建模方法及其系统,涉及工程物探技术领域,通过获取深埋长隧洞钻孔中的波速数据,以及钻孔位置处的电阻率数据;并构建选择性深度状态空间模型,随后通过交叉迭代调整超参数,以最小化预测速度与实际速度之间的差异为目标,对所述深度学习网络模型进行迭代优化;将训练好的模型应用于测试区域,计算并输出深埋长隧洞速度预测剖面。采用本方案,能通过引入深度学习模型,结合钻孔波速数据和三维电阻率数据等多源地质信息,实现高精度的速度建模,克服了传统方法的局限性,提高了深埋长隧洞速度建模的精度和可靠性,为深埋长隧洞的速度建模提供一种全新的解决方案。
技术关键词
深度学习网络模型
速度建模方法
状态空间模型
隧洞
构建深度学习网络
训练集数据
地球物理反演方法
钻孔
数据收集模块
超参数
数据分析模块
工程物探技术
数据处理模块
矩阵
框架
深度学习模型
建模系统