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基于卷积神经网络的井地电阻率反演方法研究.pdf

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摘要

井地电阻率法将供电电极置于井中,通过地面测量电极来探测地下介质的电

性情况。传统电阻率法反演数学模型可靠、数据适用性广泛。但反演过程容易出现

非唯一性问题,且容易陷入局部最小,从而影响反演效果;同时传统反演依赖模型

的初始设置,反演过程中求解雅可比矩阵较为繁琐;这一系列问题导致传统反演结

果精度不高且反演速度较慢。本文探讨通过采用神经网络算法解决传统反演过程

中的不足,将HRnet图像分割网络应用到井地电阻率法反演过程中,并通过实验

证明了该网络反演的可行性。

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