ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЙ АЛГОРИТМ ОБРАТНОГО ПРЕОБРАЗОВАНИЯ СУМУДУВ НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИВ В ЗАДАЧЕ НАЗЕМНОГО ЭЛЕКТРОМАГНИТНОГО ЗОНДИРОВАНИЯВ МЕТОДОМ ПЕРЕХОДНЫХ ПРОЦЕССОВ
М.И. Эпов1, К.Н. Даниловский1, О.В. Нечаев1, И.В. Михайлов1
1 Институт нефтегазовой геологии и геофизики им. А.А. Трофимука СО РАН ,630090, Новосибирск, npocn. Академика Коптюга, 3, Россия
Ключевые слова: электромагнитное зондирование, метод переходных процессов, алгоритм, геоэлектрическая модель, машинное обучение, искусственные нейронные сети
Аннотация
: В статье рассматриваются результаты разработки нейросетевого алгоритма обратного преобразования Сумуду применительно к задаче наземного нестационарного электромагнитного зондирования. Преобразование Сумуду перспективно для решения прямых задач геоэлектрики в трехмерных моделях сред, поскольку, в отличие от использования преобразования Лапласа или Фурье, Сумуду-изображение действительной функции также является действительной функцией. Таким образом, при последующих вычислениях не возникает необходимости прибегать к комплексным числам, что снижает вычислительные затраты и требования к оперативной памяти в случае успешного определения Сумуду-изображения функции. К недостаткам подхода можно отнести отсутствие явного способа вычисления обратного преобразования. Обращение можно осуществить путём решения соответствующего интегрального уравнения Фредгольма первого рода, однако это является плохо обусловленной задачей и приводит к высоким требованиям к точности получения Сумуду-изображения. Применение современных технологий машинного обучения может обеспечить получение метода, более устойчивого к шуму во входных данных. В работе описывается процесс создания обучающего набора данных и разработки нейросетевого алгоритма, оценивается точность и производительность разработанного решения. Предложенный способ может способствовать развитию новых подходов к моделированию физических процессов, анализу, обработке и интерпретации измеренных геофизических данных.
DOI: 10.15372/GiG2023190
EDN: TLDXQB
|
