МОДЕЛИРОВАНИЕ И ИНВЕРСИЯ СИГНАЛОВ ИМПУЛЬСНЫХ ЭЛЕКТРОМАГНИТНЫХ ЗОНДИРОВАНИЙВ В ЗАДАЧЕ МОНИТОРИНГА МНОГОЛЕТНЕМЕРЗЛЫХ ПОРОД С ПРИМЕНЕНИЕМ МЕТОДОВ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ
О.В. Нечаев, К.Н. Даниловский, И.В. Михайлов
Институт нефтегазовой геологии и геофизики им. А.А. Трофимука СО РАН, 630090, Новосибирск, просп. Академика Коптюга, 3, Россия
Ключевые слова: мониторинг многолетнемерзлых пород, импульсное электромагнитное зондирование, векторный метод конечных элементов, преобразование Сумуду, экспресс-моделирование, неитерационная инверсия, глубокое обучение, искусственные нейронные сети
Аннотация
В статье представлен подход к решению задач мониторинга многолетнемерзлых пород на основе интеграции традиционных методов электромагнитных индукционных зондирований с технологиями глубокого машинного обучения. Приводятся решение прямой задачи импульсного электромагнитного зондирования методом конечных элементов с применением преобразования Сумуду, а также результаты разработки нейросетевого решателя прямой задачи на основе искусственной нейронной сети, обученной на рассчитанных конечно-элементным алгоритмом данных. Нейросетевой решатель характеризуется схожей точностью моделирования с конечно-элементным, однако работает на несколько порядков быстрее, что открывает возможности для быстрой инверсии. Приводится решение обратной задачи, основанное на алгоритме PARS. Кроме того, представлен нейросетевой алгоритм инверсии, обученный на том же наборе данных, представляющий собой альтернативный подход к решению обратной задачи. В рамках вычислительного эксперимента сравниваются результаты численной инверсии на базе нейросетевого моделирования сигналов с результатами, полученными с помощью решателя обратной задачи на основе ИНС, а также с линейной комбинацией этих решений. Этот всесторонний анализ дает понимание эффективности предлагаемого подхода, основанного на глубоком машинном обучении, в задаче мониторинга многолетнемерзлых пород и предоставляет новые идеи для его дальнейшего применения в геофизике.
DOI: 10.15372/GiG2023211 |
