[发明专利]基于神经网络的电性源感应-极化共生效应多参数成像方法

说明书

本发明涉及一种基于神经网络的电性源感应‑极化共生效应多参数成像方法。根据极化介质分数阶模型，将电导率公式代入麦克斯韦方程，推导电性源感应‑极化共生效应公式；根据实验区地质资料，构建不同的电导率、极化率、频散系数和时间常数等参数的极化介质模型并数值模拟，构建样本集；优化选取神经网络的结构和激活函数，训练神经网络并进行性能优化；应用神经网络对电性源感应‑极化共生效应实测数据进行极化介质多参数提取，实现多参数‑深度成像。本发明的目的在于提取极化介质多参数信息，相比传统电阻率成像方法，电导率、极化率成像结果精度更高。

技术领域

本发明涉及地球物理信号处理技术研究领域，特别是一种电性源感应-极化共生效应反演方法。

背景技术

在地球物理探测领域，通过对实测地球物理数据反演，获取地下介质电性信息。实际地下含有多金属矿等介质属于极化介质，电阻率是一个与频率有关的复数，因此在交变场激励下，同时产生电磁感应和极化效应。电磁感应能够用于区分地层岩性信息，极化效应可能使得电磁响应产生“反号”现象，其中包含金属矿等极化介质信息。针对地下复杂地质结构和极化介质模型，需要对感应-极化共生效应进行电导率、极化率、频散系数、时间常数等参数提取。

CN111413738B公开了一种多孔介质的时间域激发极化谱分析方法及系统，通过多次不同充电时间计算的视极化率数据进行联合反演，估计弛豫时间分布，可以得到孔径分布情况。

CN110133733A公开了一种基于粒子群优化算法的电导-极化率多参数成像方法，先通过早晚期数据获得零频电导率和时间常数，再采用粒子群算法实现极化介质柯尔-柯尔复电导率模型的参数提取。

CN110673218A公开了一种接地导线源瞬变电磁响应中极化介质参数信息的提取方法，先对受极化效应影响较小的垂直磁场反演得到地下电阻率信息，通过正演得到电场响应，再获得实测数据中的纯极化响应并对其反演得到极化参数。但是该方法分别求解电阻率、极化率等参数，所以针对极化介质分数阶模型的多参数成像方法研究具有重要意义。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于提供一种基于神经网络的电性源感应-极化共生效应多参数成像方法,对实际地下介质快速准确预测地下电性结构。

本发明是这样实现的，

基于神经网络的电性源感应-极化共生效应多参数成像方法，该包括如下步骤：

1)根据极化介质分数阶模型，将分数阶复电导率公式代入麦克斯韦方程，推导电性源感应-极化共生效应公式；

2)根据实验区地质资料，获取地下介质模型参数信息，设计不同电导率、极化率、频散系数及时间常数的极化介质模型，应用步骤1的电性源感应-极化共生效应公式进行数值模拟，构建样本集；

3)对神经网络结构和激活函数进行优化选取，应用步骤2的样本集进行训练，对神经网络进行性能优化并建立神经网络；

4)对电性源感应-极化共生效应实测数据进行预处理，应用步骤3的神经网络，提取实测数据的极化介质模型参数，其中参数包括零频电导率、极化率、频散系数、时间常数和深度；

5)应用步骤4的结果进行电导率-深度、极化率-深度成像，获取地下介质信息。

进一步地，所述步骤2包含根据电性源感应-极化共生效应公式计算电性源响应，并分析电导率、极化率、频散系数及时间常数对电性源感应-极化共生效应的影响；根据分析结果和实验区地质资料，设计不同电导率、极化率、频散系数及时间常数的极化介质模型，并计算各模型的电性源感应-极化共生效应。

进一步地，所述步骤3中包含以下步骤：

构建不同极化介质模型及其电性源感应-极化共生效应的样本集；

根据样本集，优化设计神经网络结构和优化选取激活函数；