Metoda inwersji anomalii magnetycznej integrująca moduł uwagi bloków splotowych oraz ograniczenia spójności fizycznej

Hao Wang; Zhaohui Tang; Xing Qi; Dongyu Zhang; Cancan Zhao

doi:10.3791/69539

Research Article

Metoda inwersji anomalii magnetycznej integrująca moduł uwagi bloków splotowych oraz ograniczenia spójności fizycznej

DOI:

10.3791/69539

⸱

March 3rd, 2026

Hao Wang¹ , Zhaohui Tang¹ , Xing Qi² , Dongyu Zhang¹ , Cancan Zhao³

¹Chengde Vocational and Technical College, ²School of Information Engineering, Hebei GEO University, ³Hebei University of Science and Technology

Summary

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Aby sprostać wyzwaniom nieliniowości i niejednoznaczności w inwersji anomalii magnetycznych, badanie integruje moduł CBAM z ograniczeniami spójności fizycznej, aby zaproponować nowatorską metodę inwersji o wysokiej dokładności i stabilności, wspierając tym samym praktyki eksploracji geologicznej.

Abstract

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Inwersja anomalii magnetycznych odgrywa kluczową rolę w badaniach geologicznych i identyfikacji struktur podpowierzchniowych; jednak jego wrodzona nieliniowość i brak unikalności pozostają istotnymi wyzwaniami. Aby poprawić dokładność inwersji i interpretowalność modelu, badanie proponuje metodę inwersji anomalii magnetycznej, która integruje moduł Convolutional Block Attention Module (CBAM) z ograniczeniami spójności fizycznej. Oparta na architekturze splotowej sieci neuronowej, metoda wykorzystuje moduł CBAM, aby zwiększyć uwagę sieci na krytyczne kanały i regiony przestrzenne, poprawiając tym samym wyznaczanie granic i rekonstrukcję strukturalną. Jednocześnie w funkcję strat błędu średniego kwadratu jest osadzony wyraz spójności fizycznej oparty na macierzy jądra modelowania w przyszłości, aby wymusić zgodność między przewidywanymi wynikami a prawami fizyki. Rozbudowane eksperymenty inwersyjne, wykorzystujące zarówno dane syntetyczne, jak i terenowe z obszarów górniczych pokazują, że proponowana metoda przewyższa konwencjonalne modele CNN pod względem lokalizacji anomalii, rekonstrukcji morfologii oraz szacowania parametrów magnetyzacji. Wyniki podkreślają doskonałą dokładność i stabilność metody, oferując efektywne i niezawodne nowe podejście do inwersji anomalii magnetycznych.

Introduction

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Inwersja anomalii magnetycznych to kluczowa technika w dziedzinie badań geofizycznych, odgrywająca istotną rolę w odkrywaniu struktur geologicznych pod powierzchnią, poszukiwaniu zasobów mineralnych oraz prognozowaniu zagrożeń geologicznych¹. Na przestrzeni lat liczni badacze zaproponowali różnorodne metody inwersji anomalii magnetycznych, nieustannie wzbogacając zarówno teoretyczne podstawy, jak i praktyczne metody w tej dziedzinie.

We wcześniejszych badaniach stosowane były różne algorytmy optymalizacyjne do inwersji anomalii magnetycznych. Na przykład opracowano metodę optymalizacji kolonii mrówek, ograniczoną prz....

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Protocol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Modelowanie anomalii magnetycznych w przód i odwrotność
Modelowanie anomalii magnetycznych w przodzie i odwrotnie stanowi fundamentalną podstawę teoretyczną w eksploracji geofizycznej, szeroko stosowaną do identyfikacji struktur podpowierzchniowych i poszukiwania zasobów. Modelowanie w przód opiera się na znanych modelach geologicznych podpowierzchni i wykorzystuje prawa fizyki do obliczania odpowiedzi anomalii magnetycznych w punktach obserwacji, kładąc nacisk na wyprowadzenie wyników z znanych przyczyn. Natomiast modelowanie odwrotne zaczyna się od obserwowanych danych anomalii magnetycznych i wnioskuje parametry modelu podpowierzchniowego, któ....

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Results

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Eksperymenty symulacyjne

Wyniki inwersji na zbiorze testowym
Model jest najpierw trenowany na zbiorze treningowym, a następnie oceniany na zbiorze testowym, podczas którego zapisywane są wyniki predykcji na tym zbiorze. Aby przyspieszyć konwergencję sieci, konfiguruje się odpowiednie hiperparametry, jak opisano w Tabeli 3. Po wielu iteracjach treningowych krzywa strat stabilizuje się około epoki 1900; w związku z tym łączna liczba epoch s.......

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Discussion

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Niniejsze badanie proponuje metodę inwersji anomalii magnetycznej, która integruje moduł Convolutional Block Attention Module (CBAM) z ograniczeniami spójności fizycznej, aby skutecznie sprostać powszechnym wyzwaniom nieliniowości i niejednoznaczności w inwersji geofizycznej. Dzięki wdrożeniu CBAM sieć może adaptacyjnie koncentrować się na kanałach krytycznych i obszarach przestrzennych, co znacząco poprawia rozdzielczość granic i dokładność rekonstrukcji złożonych struktur podpowierzchniowych oraz łagodzi problemy takie.......

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Disclosures

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Wszyscy autorzy potwierdzają, że nie mają konkurujących ze sobą interesów finansowych (w tym, ale nie tylko, grantów, patentów, opłat konsultingowych, akcji akcji) ani innych osobistych, zawodowych czy instytucjonalnych konfliktów interesów, które mogłyby niewłaściwie wpłynąć na wyniki lub interpretację tego badania.

Acknowledgements

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Badania te zostały sfinansowane przez Projekt Zrównoważonego Rozwoju Miasta Chengde "Badania i zastosowanie systemu zatrudnienia studentów uczelni opartych na grafach wiedzy" (nr projektu 202305B032) oraz projekty Biura Nauki i Technologii Chengde (nr projektowe 202501A038 i 202305B032).

....

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Materials

List of materials used in this article
Name	Company	Catalog Number
Anaconda3	Anaconda	https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
MATLAB 2016b	MathWorks	https://www.mathworks.com/
Python3.7	Python.org	https://www.python.org/downloads/release/python-370/
TensorFlow2.0	Google	https://tensorflow.google.cn/install
Windows10	Microsoft	https://www.microsoft.com/zh-cn/software-download/windows10

References

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Liu, S., et al. Ant colony optimisation inversion of surface and borehole magnetic data under lithological constraints. J Appl Geophys. 112, 115-128 (2015).
Biswas, A., Acharya, T.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Metoda inwersji anomalii magnetycznej integrująca moduł uwagi bloków splotowych oraz ograniczenia spójności fizycznej

In This Article

Summary

Abstract

Introduction

Protocol

Results

Discussion

Disclosures

Acknowledgements

Materials

References

Reprints and Permissions

Tags

Related Articles