3-D Gravity and Magnetic Joint Inversion Based on Deep Learning Combined With Measurement Data Constraint

反演(地质) 地质学 地球物理学 约束(计算机辅助设计) 接头(建筑物) 大地测量学 人工智能 遥感 计算机科学 地震学 数学 几何学 工程类 构造学 建筑工程
作者
Jian Jiao,Siyuan Dong,Shuai Zhou,Zhaofa Zeng,Tao Lin
出处
期刊:IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:62: 1-14 被引量:5
标识
DOI:10.1109/tgrs.2023.3339303
摘要

The joint inversion of gravity and magnetic data can reduce the nonuniqueness problem of potential field data inversion. We propose a gravity and magnetic joint inversion method based on deep learning (DL) combined with measurement data constraint. The framework obtains the gravity and magnetic dataset required for network training by randomly generating the underground structural consistency model and then inputs the dataset into the network for training. Moreover, we add constraints to the measurement data in the training of the network, that is, fitting the data anomalies obtained by the inversion model through forward calculation with the real anomalies, which makes the network more consistent with geophysical theory. In the test phase, the trained network can obtain the inversion results rapidly, and the inversion results of the testing dataset show that this method can obtain better results when applied to the joint inversion of gravity and magnetic fields than the conventional regularized inversion and cross-gradient joint inversion methods. In addition, our method can also distinguish the anomaly conditions in the case of structural inconsistency. Furthermore, we apply this method to actual gravity and magnetic data of Gonghe Basin, Qinghai Province, China, and predict the distribution of dry hot rock related to geothermal resources.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Cartes完成签到,获得积分10
刚刚
刚刚
非哲完成签到 ,获得积分10
刚刚
CipherSage应助黑尼格采纳,获得10
刚刚
zyr完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
JUZI发布了新的文献求助10
1秒前
充电宝应助氮化碳采纳,获得10
1秒前
2秒前
长安完成签到,获得积分10
2秒前
尽我所能发布了新的文献求助10
2秒前
最後まで发布了新的文献求助10
3秒前
ll应助chen采纳,获得10
4秒前
1111应助我最好命采纳,获得20
4秒前
林林发布了新的文献求助40
4秒前
4秒前
七仔发布了新的文献求助10
5秒前
anny2022完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
Rosaline发布了新的文献求助10
5秒前
6秒前
6秒前
小蓬牖完成签到,获得积分10
7秒前
鲤鱼平安发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
dadadasds完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
demom完成签到 ,获得积分10
9秒前
在水一方应助hhhyyy采纳,获得10
9秒前
星辰大海应助细腻海蓝采纳,获得10
9秒前
9秒前
慕慕倾完成签到,获得积分10
10秒前
科目三应助fyl采纳,获得10
10秒前
xbc完成签到,获得积分10
10秒前
tianhaizhi发布了新的文献求助10
11秒前
泥花完成签到,获得积分10
12秒前
huichuanyin完成签到 ,获得积分10
12秒前
充电宝应助守护星星采纳,获得10
12秒前
124完成签到,获得积分10
12秒前
HJ皎完成签到,获得积分10
12秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3969222
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3514124
关于积分的说明 11171948
捐赠科研通 3249361
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1794799
邀请新用户注册赠送积分活动 875431
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 804779