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Approximating Nonlinear Relations Between Susceptibility and magnetic contents in Rocks Using Neural Networks

Tsinghua Science and Technology 2010年第3期15卷 281-287页

作者： William W Guo Michael Li Zhengxiang Li Greg Whymark Faculty of Arts Business lnformatics and Education Central Queensland University Rockhampton QLD 4701 Australia The Institute for Geoscience Research (TIGER) Curtin University of Technology Perth WA 6845 Australia

Correlations between magnetic susceptibility and contents of magnetic minerals in rocks are important in interpreting magnetic anomalies in geophysical exploration and understanding magnetic behaviors of rocks in rock magnetism studies. Previous studies were focused on describing such correlations using a sole expression or a set of expressions through statistical analysis. In this paper, we use neural network techniques to approximate the nonlinear relations between susceptibility and magnetite and/or hematite contents in rocks. This is the first time that neural networks are used for such study in rock magnetism and magnetic petrophysics. Three multilayer perceptrons are trained for producing the best possible estimation on susceptibility based on magnetic contents. These trained models are capable of producing accurate mappings between susceptibility and magnetite and/or hematite contents in rocks. This approach opens a new way of quantitative simulation using neural networks in rock magnetism and petrophysical research and applications.

关键词： neural networks nonlinear function approximation rock magnetism magnetic susceptibility magnetic contents

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