地下电阻率获取方法、地质探测方法、设备及介质与流程

allin2025-02-28  46


本发明涉及地球物理探测,特别涉及一种地下电阻率获取方法、地质探测方法、设备及介质。


背景技术:

1、在地表对地表下方的地质体进行物理地质探测时,获取地质物探结果常用方法通常为常用正向演算或者反向演算的方式得到。正向演算的过程为根据获取得到的地表下方的已知电阻率结果,使用有限元法或者有限差分法计算获得地表的任意两个待测点位的电位差,然后将获取得到的点位差作为预设点位差,并将预设电位差与采集得到的电位差进行比对,进而获得该探测点位所对应的地下的电阻率结果。而反向演算的过程则为根据在地表采集得到的电位差,使用有限元法或者有限差分法等数值计算方法推演得到对应区域的地质体的电阻率。

2、虽然现有技术中能够使用反向演算方法推演得到地地表以下地质体的电阻率,但是现有技术中的反向演算通常是只能在一个x-z的2维断面上对电阻率分布进行推断,反演过程假设介质在y方向上无限延伸且电阻率恒定,这与很多实际情况有着显著出入:首先,在许多非规则区域(如边坡、大坝等场景),介质在任意方向上均不满足无限延伸的先决条件;其次,即便在规则的平原地下长方体区域,要求电阻率在某个方向保持不变也是一个极强的假设。

3、同时的,合适的反演初始解可以加快迭代过程的收敛,但通常难以确定,目前的普遍做法是基于均匀介质条件下推导得到的视电阻率作为初始解。在一些特殊场景下,我们可能对于初始解具备一些先验知识,例如在土石坝场景中,我们可以明确知道由于迎水面存在渗流场,该区域的电阻率会显著低于背水面。为了保持这一约束在反演迭代过程中始终成立,传统数值方法通常通过设置参考模型(或背景模型)来实现,例如对渗流区和其他区域单独设置电阻率,但需要显式地给出电阻率值,反演目标函数中引入对参考模型的背离度惩罚。

4、反演过程涉及计算和存储设备实际测量的mn电位差对待求解的电阻率)的雅可比矩阵,这涉及到非常大量的反复正演计算,为了有效降低计算量,一些反演算法通过引入电位互换假设(即电极a处放电时在b处产生的电位,等于b处放电时在a处产生的电位),显著减少了正演次数。同样,这是另一个在均匀介质条件下得到的假设,实际场景下通常不成立。

5、可见,现有技术中在获取待测区域的地表以下的地质体中的电阻率时,无论采用正向演算方法还是反向演算方法均存在演算耗时耗力、演算结果不准确也消耗大量算力的问题。


技术实现思路

1、本技术的主要目的在于提供一种地下电阻率获取方法、地质探测方法、设备及介质,旨在解决相关技术在获取待测区域的地表以下的地质体中的电阻率时,无论采用正向演算方法还是反向演算方法均存在演算耗时耗力、演算结果不准确也消耗大量算力的技术问题。

2、为实现上述目的,本技术提出一种地下电阻率获取方法,包括如下步骤:

3、对目标采集区域进行阵列处理得到多个待求解区域,形成目标求解区域;其中,所述目标采集区域内铺设有采集电缆,所述采集电缆上形成有两个端点位置以及沿所述采集电缆的延伸方向间隔分布的任意两个目标采集位置;

4、将在目标采集区域采集得到的实时参数数据所述实时参数数据与所述目标求解区域进行匹配,获得对应的当前采集区域;其中,所述实时参数数据包括所述两个所述端点位置所对应的空间坐标数据、两个所述目标采集位置的空间坐标数据以及两个所述目标采集位置之间的电位差数据;

5、将所述实时参数数据导入神经模型进行反演作业,求解得到对应的所述电阻率。

6、在一实施例中,所述将所述实时参数数据导入神经模型进行反演作业,求解得到对应的所述电阻率的步骤,包括:

7、将所述实时参数数据导入神经网络模型,建立反演方程;其中,所述反演方程采用公式一表示,所述公式一为:

8、minf(θρ,θu)=∑d=(a,b,m,n)∈d||j(d)-f(d)||,

9、minf(θρ,θu)为所述电阻率,θρ和θu均为可训练网络参数,θu为可训练网络参数,d以及d均为所述实时参数数据,a、b为两个所述端点位置,m、n为两个任意所述目标采集位置,j(d)为在a、b两个所述端点位置和m、n两个任意所述目标采集位置组合下,所述神经网络模型预测的对应的两个所述mn目标采集位置的电位差,f(d)为实测电位差;

10、利用所述反演方程进行反演作业,求解得到对应的所述电阻率。

11、在一实施例中,所述将所述实时参数数据导入神经网络模型,建立反演方程的步骤,包括:

12、将所述实时参数数据导入神经网络模型,建立任意两个所述目标采集位置之间的电位差方程;其中,所述电位差方程使用公式二表示,所述公式二为:

13、j(d)=[u(xa,xm;θu)+u(xa,xn;θu)]-[u(xb,xm;θu)+u(xb,xn;θu)],

14、j(d)为在a、b两个所述端点位置和m、n两个任意所述目标采集位置组合下,所述神经网络模型预测的对应的两个所述mn目标采集位置的电位差,θρ和θu均为可训练网络参数,

15、根据所述电位差方程,建立用于获取所述电阻率的目标方程;

16、创建所述目标方程的约束条件,得到所述反演方程;其中,所述约束条件采用公式三表示,所述公式三为:

17、

18、xk为两个所述端点位置的空间坐标,x*为任意两个所述目标采集位置的空间坐标,f(d)为实测电位差,h1为电场方程约束条件,h2为空气接触面的边界条件,为梯度算子,i为电缆大小,δ(x-xk)为以xk为中心的狄拉克函数,x为函数的自变量,n为边界法向量,γs为空气接触面。

19、在一实施例中,所述创建所述目标方程的约束条件,得到所述反演方程的步骤,包括:

20、创建所述目标方程的电场约束条件;其中,所述电场约束条件采用公式四表示,所述公式四为:

21、

22、h1为电场方程约束条件,

23、创建所述目标方程的空气接触面的边界条件;其中,所述空气接触面的边界条件采用公式五表示,所述公式五为:

24、

25、h2为空气接触面的边界条件;

26、结合所述电场约束条件、所述空气接触面的边界条件以及所述目标方程的其他不等式约束条件形成所述目标方程的约束条件,得到所述反演方程。

27、在一实施例中,在所述结合所述电场约束条件、所述空气接触面的边界条件以及所述目标方程的其他不等式约束条件形成所述目标方程的约束条件,得到所述反演方程的步骤之前,还包括:

28、获取得到所述目标检测区域的地质介质分布数据信息;

29、将所述地质介质分布数据信息与所有所述目标采集位置进行匹配,并根据匹配结果确定对应的所述不等式约束条件。

30、在一实施例中,所述利用所述反演方程进行反演作业,求解得到对应的所述电阻率的步骤,包括:

31、利用所述神经网络模型的自动微分机制对所述电场约束条件进行微分解析计算并将所述-2iδ(x-xk)转化为连续形式的高斯函数进行模拟运算以通过所述反演方程进行反演作业,求解得到对应的所述电阻率。

32、在一实施例中,所述对目标采集区域进行阵列处理得到多个待求解区域,形成目标求解区域的步骤,包括:

33、将所述目标采集区域对应的地表投影成以目标平面,并对所述目标平面进行阵列处理得到多个待求解区域,形成目标求解区域。

34、基于相同的技术构思,第二方面,本发明还提出一种地质探测方法,包括如下步骤:

35、在所述目标采集区域铺设一目标电缆;其中,所述目标电缆位于所述目标采集区域内的两端分别为两个所述端点位置,所述目标电缆的延伸方向上形成有多个间隔分布的所述目标采集位置;

36、分别采集两个所述端点位置以及任意两个所述目标采集位置的空间坐标数据,并获取对应的两个所述目标采集位置的电位差数据,以得到所述实时参数数据;

37、采用第一方面所述的地下电阻率获取方法进行反演作业,以获得对应的电阻率;

38、将所述电阻率与预设数据库进行比对,以确定对应的所述目标采集位置的地质探测结果。

39、基于相同的技术构思,第三方面,本发明还提出一种地下电阻率获取,所述地下电阻率获取设备包括处理器和存储器,所述存储器上存储有地下电阻率获取程序,所述地下电阻率获取程序被所述处理器执行时,实现第一方面所述的地下电阻率获取方法。

40、基于相同的技术构思,第四方面,本发明还提出一种计算机可读存储介质,所述存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被一个或多个处理器执行时,实现第一方面所述的地下电阻率获取方法。

41、本技术提出的一个或多个技术方案,至少具有以下技术效果:

42、本技术技术方案通过对目标采集区域进行阵列处理得到多个待求解区域,形成目标求解区域,将在目标采集区域采集得到的实时参数数据实时参数数据与目标求解区域进行匹配,获得对应的当前采集区域,将实时参数数据导入神经模型进行反演作业,求解得到对应的电阻率,使得本发明在实施时能够在目标采集区域内进行数据的随意采集,无需进行空间的离散化剖分的前提下,根据采集得到的采集电缆的两个端点位置的空间坐标、沿采集电缆的延伸方向设置的任意两个目标采集位置的空间坐标以及两个目标采集位置之间的电位差使用神经网络对每个待求解区域所对应的电阻率进行反演计算,降低了演算时长和算力,确保了演算结果的精确性。


技术特征:

1.一种地下电阻率获取方法,其特征在于,包括如下步骤:

2.如权利要求1所述的地下电阻率获取方法,其特征在于,所述将所述实时参数数据导入神经模型进行反演作业,求解得到对应的所述电阻率的步骤,包括:

3.如权利要求2所述的地下电阻率获取方法,其特征在于,所述将所述实时参数数据导入神经网络模型,建立反演方程的步骤,包括:

4.如权利要求2所述的地下电阻率获取方法,其特征在于,所述创建所述目标方程的约束条件,得到所述反演方程的步骤,包括:

5.如权利要求4所述的地下电阻率获取方法,其特征在于,在所述结合所述电场约束条件、所述空气接触面的边界条件以及所述目标方程的其他不等式约束条件形成所述目标方程的约束条件,得到所述反演方程的步骤之前,还包括:

6.如权利要求5所述的地下电阻率获取方法,其特征在于,所述利用所述反演方程进行反演作业,求解得到对应的所述电阻率的步骤,包括:

7.如权利要求1至6中任一项所述的地下电阻率获取方法,其特征在于,所述对目标采集区域进行阵列处理得到多个待求解区域,形成目标求解区域的步骤,包括:

8.一种地质探测方法,其特征在于,包括如下步骤:

9.一种地下电阻率获取,其特征在于,所述地下电阻率获取设备包括处理器和存储器,所述存储器上存储有地下电阻率获取程序,所述地下电阻率获取程序被所述处理器执行时,实现如权利要求1至7中任一项所述的地下电阻率获取方法。

10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被一个或多个处理器执行时,实现如权利要求1至7中任一项所述的地下电阻率获取方法。


技术总结
本发明涉及地球物理探测技术领域,特别涉及一种地下电阻率获取方法、地质探测方法、设备及介质,通过对目标采集区域进行阵列处理得到多个待求解区域,形成目标求解区域,将在目标采集区域采集得到的实时参数数据实时参数数据与目标求解区域进行匹配,获得对应的当前采集区域,将实时参数数据导入神经模型进行反演作业,求解得到对应的电阻率,能够在目标采集区域内进行数据的随意采集,无需进行空间的离散化剖分的前提下,根据采集得到的实时参数数据使用神经网络对每个待求解区域所对应的电阻率进行反演计算,降低了演算时长和算力,确保了演算结果的精确性。

技术研发人员:刘剑波,杨承奂,张柳柳
受保护的技术使用者:杭州自动桌信息技术有限公司
技术研发日:
技术公布日:2024/10/31
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