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基于全卷积神经网络的磁异常及磁梯度异常反演
基于全卷积神经网络的磁异常及磁梯度异常反演
摘要：磁异常反演是地球物理勘探中一项重要的技术手段，而磁异常的精确反演一直是一个具有挑战性的问题。全卷积神经网络（FCN）是一种有效的深度学习方法，它已经在图像语义分割领域取得了显著的成果。本文将基于FCN构建一个磁异常反演模型，结合磁梯度异常数据，实现高精度的地下磁异常反演。
关键词：全卷积神经网络；磁异常反演；磁梯度异常；深度学习；地球物理勘探
1.引言
地球物理勘探是一门研究地球内部结构和资源分布的学科，其中磁异常反演是常用的勘探手段之一。磁异常是地球内部岩石矿产磁性差异所引起的地球磁场变化，通过磁异常的分析可以推断地下的岩石性质和矿产分布。传统的磁异常反演方法存在计算复杂度高和精度不高的问题，因此需要寻找一种有效的方法来改进磁异常反演的精度和效率。
2.全卷积神经网络简介
全卷积神经网络（FullyConvolutionalNetwork，简称FCN）是一种无需全连接层的神经网络模型，它可以将输入图像进行像素级别的分类。相比传统的卷积神经网络，FCN通过引入反卷积层和跳跃连接层，可以实现更精确的像素级别的语义分割。
3.磁异常数据处理
在磁异常反演中，通过测量磁场数据可以得到磁异常数据以及其梯度信息。为了有效地利用这些数据，需要进行预处理。首先，对磁异常数据进行噪声去除和均衡处理。接下来，计算磁梯度数据，可以通过有限差分法或梯度变换等方法得到。
4.基于FCN的磁异常反演模型
本文基于FCN构建了一个磁异常反演模型，模型的输入为磁异常数据和磁梯度数据，输出为地下岩石磁性分布信息。在网络的设计中，引入了多个卷积层、池化层、反卷积层以及跳跃连接层。通过多层次的卷积和池化操作，可以提取出不同尺度的特征信息。而反卷积层和跳跃连接层可以恢复图像分辨率和保留更丰富的细节信息，提高磁异常反演的精度。
5.实验与结果分析
为了验证我们的方法的有效性，我们使用来自地球物理勘探实验的真实磁异常数据进行实验。在训练阶段，我们将数据分为训练集和验证集，并通过交叉验证的方式选择最优的网络参数。在测试阶段，我们将模型应用于新的磁异常数据，与传统方法进行对比。实验结果表明，基于FCN的磁异常反演模型具有更高的反演精度和更快的计算速度。
6.结论
本文基于全卷积神经网络构建了一种磁异常反演模型，通过结合磁梯度异常数据，实现了高精度的地下磁异常反演。实验结果表明，该模型具有较高的反演精度和较低的计算复杂度，可以有效改进传统磁异常反演方法的效果。未来的研究可以进一步探索其他地球物理数据的处理和应用，如地震数据、电磁数据等，以提高地球物理勘探的精度和效率。
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