[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在审
| 申请号： | 202210485742.2 | 申请日： | 2022-05-06 |
| 公开（公告）号： | CN115016008A | 公开（公告）日： | 2022-09-06 |
| 发明（设计）人： | 吴琼;嵇艳鞠;吕鑮;林君;黎东升;关珊珊;赵雪娇;栾卉;王远 | 申请（专利权）人： | 吉林大学 |
| 主分类号： | G01V3/02 | 分类号： | G01V3/02;G01V3/38;G01V3/36;G01V3/08;G06N3/02 |
| 代理公司： | 沈阳铭扬联创知识产权代理事务所(普通合伙) 21241 | 代理人： | 屈芳 |
| 地址： | 130012 吉林*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 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。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 电性源 感应 极化 共生 效应 参数 成像 方法 | ||
【主权项】：
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