本发明基于神经网络的粗糙介质电磁响应电阻率成像方法,将粗糙介质的卷积型状态方程代入麦克斯韦方程中,推导长导线源的粗糙介质频域电磁响应公式;计算粗糙介质模型的频域地空电磁响应,构建神经网络样本集;将地空电磁实测飞行数据进行噪声抑制等预处理,采用正则化法将实测时域电磁数据转化为频域电磁响应;结合测区的地质资料及岩石物性信息,确定地下介质的粗糙度β值,建立基于粗糙介质的电阻率成像最优神经网络,利用神经网络对频率电磁响应进行参数提取获得地下介质电阻率;再根据频域粗糙介质广义趋肤深度公式计算获得深度参数,最后进行电阻率‑深度成像。本发明方法与传统电阻率成像方法相比,提高了电阻率和深度双参数的解释准确性和成像精度。
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