By this author

Application of Convolutional Neural Networks in Inverse Problems of Geoelectrics

Issue number 1 from 05.11.2025

В настоящее время нейронные сети успешно применяются для решения обратных и других задач геофизики. Цель данной работы, которая является продолжением серии работ авторов, состоит в повышении эффективности НС метода решения нелинейных обратных 3D-задач геоэлектрики на основе конструирования авторской нейронной сети сверточного типа. Сеть включает ряд дополнительных специальных преобразований (сжатие данных, подавление влияния неизвестной фоновой среды и др.), предшествующих обучению классической MLP-нейросети и адаптированных к решаемой обратной задаче. Это позволяет формализовано, исключая человеческий фактор, решать обратные задачи геоэлектрики большой размерности без задания первого приближения на основе данных, измеренных в областях, размеры которых превышают размеры области обучения сети. Скорость инверсии составляет первые десятки секунд и практически не зависит от физической размерности (2D или 3D) данных. Найденное с помощью обученной нейросети решение обратной задачи, при необходимости, может уточняться методом случайного поиска. Приводятся численные результаты решения 3D-задач геоэлектрики на модельных и полевых данных, подтверждающие заявленные параметры разработки.

53 0