利用高斯径向基函数的拟神经网络重力反演方法

作     者：相鹏 谭绍泉 陈学国 刘佳 XIANG Peng;TAN Shaoquan;CHEN Xueguo;LIU Jia

作者机构：中国石化胜利油田分公司勘探开发研究院山东东营257000 中国石化胜利油田分公司石油开发中心山东东营257000 

出 版 物：《石油地球物理勘探》 (Oil Geophysical Prospecting)

年 卷 期：2021年第56卷第6期

页      面：1409-1418,I0009页

核心收录：

学科分类：081801[工学-矿产普查与勘探] 081802[工学-地球探测与信息技术] 0808[工学-电气工程] 08[工学] 0807[工学-动力工程及工程热物理] 0818[工学-地质资源与地质工程] 

基　　金：中石化科技项目“重磁电震一体化建模及预测技术研究”(P21079-3)资助 

主　　题：重力反演 高斯径向基函数 拟神经网络 车镇凹陷 

摘      要：为了提高重力反演分辨率,提出一种利用高斯径向基函数的拟神经网络反演方法。该方法利用高斯径向基函数压缩模型空间,在保证复杂模型表征能力的前提下,实现了反演参数的降维;以高斯径向基函数为激活函数,构建一种拟神经网络结构,不需要训练,可以克服建立训练数据集的困难。该方法较好地解决了重力反演不适定性所导致的趋肤、垂向分辨率低、多解性强和严重依赖先验约束等问题,并从重力数据中最大程度地提取有效信息以提高反演结果的分辨率,增强可靠性。模型实验证明了该方法具有较高的精度和分辨率,能较准确地反演模型的位置、边界和密度。应用该方法反演车镇凹陷重力数据,得到了垂向分辨率较高的剩余密度模型,从中提取密度界面和剖面开展构造解释,揭示了下古生界构造格局和潜山发育规律,证明了该方法的实用价值和应用潜力。