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公开(公告)号：CN115508900A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211470022.5
申请日：2022-11-23
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供了一种地面拖拽式瞬变电磁成像方法及系统，属于地球物理方法和人工智能技术领域，方法包括：将采集地面的实际观测瞬变电磁响应数据输入至训练完毕的CNN‑LSTM网络模型中，获取目标电阻率模型；CNN‑LSTM网络的训练过程为：采用理论模型通过瞬变电磁正演获取理论观测瞬变电磁响应数据；采用B样条插值构建层状电阻率模型，构建数据集标签；以该数据集标签作为输入，将光滑约束项与电阻率的累加灵敏度添加至损失函数中，以网络预测的电阻率为输出训练CNN‑LSTM网络模型。本发明在保证反演结果可靠的同时提升反演速度。
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公开(公告)号：CN116859478A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202311137070.7
申请日：2023-09-05
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供了一种基于瞬变电磁法成像的地下水模拟方法及系统，属于水文地球物理和人工智能技术领域，方法包括：采用实际瞬变电磁响应数据，利用训练完毕的CNN‑LSTM网络模型预测地下的电阻率；利用研究区域内的测井资料，结合反演的地下电阻率，采用最优化插值方法，计算区域内不同测点不同深度层对应的砂/砂砾的含量分布；将不同测点不同深度对应的砂/砂砾的含量分布数据进行简化，并将简化的数据以测井数据形式导入GMS构建solid模型；将solid模型导入MODFLOW模块，结合有限的地质信息设置计算参数，计算区域地下水水位分布。本发明相较于传统反演方法，可以大幅提升反演速度，同时保证反演结果的稳定性与可靠性。
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公开(公告)号：CN116859478B
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311137070.7
申请日：2023-09-05
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供了一种基于瞬变电磁法成像的地下水模拟方法及系统，属于水文地球物理和人工智能技术领域，方法包括：采用实际瞬变电磁响应数据，利用训练完毕的CNN‑LSTM网络模型预测地下的电阻率；利用研究区域内的测井资料，结合反演的地下电阻率，采用最优化插值方法，计算区域内不同测点不同深度层对应的砂/砂砾的含量分布；将不同测点不同深度对应的砂/砂砾的含量分布数据进行简化，并将简化的数据以测井数据形式导入GMS构建solid模型；将solid模型导入MODFLOW模块，结合有限的地质信息设置计算参数，计算区域地下水水位分布。本发明相较于传统反演方法，可以大幅提升反演速度，同时保证反演结果的稳定性与可靠性。
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