公开(公告)号：CN119203759A

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202411319610.8

申请日：2024-09-20

Applicant: 兰州大学

Inventor： 周文纳 ,  李强 ,  禅永康 ,  徐柏虎 ,  吴云梦

IPC: G06F30/27 ,  G01B21/08 ,  G01V7/00 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06F119/14

Abstract: 本申请公开了一种岩石圈有效弹性厚度计算方法及装置，涉及地球物理地质资源勘查技术领域，该方法通过利用训练好的岩石圈有效弹性厚度预测模型对研究区域内的实测地形数据和实测重力异常数据进行处理，得到岩石圈有效弹性厚度值，基于数据驱动的深度学习模型在训练好后，不需要在计算时选择合适的参数，能够克服谱分析方法在反演过程中因参数选择不当而导致岩石圈有效弹性厚度的计算结果不一致的问题，提高计算结果的准确性和可靠性。

公开(公告)号：CN119270374A

公开(公告)日：2025-01-07

申请号：CN202411319583.4

申请日：2024-09-20

Applicant: 兰州大学

Inventor： 周文纳 ,  徐柏虎 ,  禅永康 ,  吴云梦 ,  李强

IPC: G01V3/38 ,  G01V20/00 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/214

Abstract: 本申请公开了一种基于深度学习的居里面反演方法及相关装置，涉及地球物理地质资源勘探技术领域，该方法通过将实测磁异常数据输入至训练好的居里面预测模型，得到居里面起伏数据，其中，居里面预测模型是以居里面起伏模拟数据为特征数据，以磁异常模拟数据作为标签数据训练得到的深度学习网络模型。采用深度学习方法对居里面反演，相较于传统的Parker‑Oldenburg界面反演方法，计算便捷并且能够获得较高的计算精度，利用本方法进行居里面的反演能够快速得到精度值较高的居里面。

公开(公告)号：CN119203760A

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202411319822.6

申请日：2024-09-20

Applicant: 兰州大学 ,  核工业北京地质研究院

Inventor： 周文纳 ,  禅永康 ,  徐柏虎 ,  李强 ,  吴云梦 ,  翟新伟 ,  田霄 ,  罗辉

IPC: G06F30/27 ,  G06F17/13 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N3/084 ,  G06F119/14

Abstract: 本申请公开了一种位场数据向下延拓方法、装置、设备及介质，涉及地球物理地质资源勘探技术领域，该方法包括：通过使用包含总损失函数的物理信息神经网络学习向下延拓中的规律，进而训练出一个较好的向下延拓模型；其中，总损失函数包括偏微分结构损失、边界值损失和真实值损失；重力场中的偏微分结构损失为预测数据的拉普拉斯算子与重力乘积的误差；磁力场中的偏微分结构损失为预测数据的拉普拉斯算子与磁力乘积的误差；边界值损失通过预测向下延拓后数据计算得到；真实值损失为预测向下延拓后数据和标签向下延拓后数据的误差，利用训练好的物理信息神经网络对实测位场数据进行向下延拓预测，实现了位场数据的高精度向下延拓。