【摘要】：直流電阻率法是一種重要的電法探測(cè)技術(shù),廣泛應(yīng)用于環(huán)境監(jiān)測(cè)、礦產(chǎn)普查等領(lǐng)域。目前對(duì)直流電阻率法的數(shù)據(jù)處理主要有線性方法和非線性方法兩種。線性方法中,最小二乘法在計(jì)算時(shí)存在信息丟失,辨識(shí)結(jié)果精度不高等問(wèn)題。非線性方法中,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行異常體模型識(shí)別時(shí)易使辨識(shí)結(jié)果陷入局部極小。為了解決非線性方法中出現(xiàn)的問(wèn)題,利用深度學(xué)習(xí)的TensorFlow框架,建立了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的直流電阻率法地電模型識(shí)別網(wǎng)絡(luò)。經(jīng)數(shù)據(jù)測(cè)試,識(shí)別網(wǎng)絡(luò)結(jié)果準(zhǔn)確度達(dá)到91%以上。主要研究?jī)?nèi)容如下:1)基于有限差分法的數(shù)值計(jì)算,建立了不同埋深,不同電阻率的異常體模型樣本數(shù)據(jù)庫(kù)。基于TensorFlow的框架結(jié)構(gòu),針對(duì)單一異常體模型、雙目標(biāo)異常體模型和十種典型異常體模型,分別建立了不同的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。2)針對(duì)不同異常體模型,分別建立了識(shí)別網(wǎng)絡(luò),在對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析比較后,選用Relu激活函數(shù)、交叉熵?fù)p失函數(shù)和Dropout技術(shù)來(lái)提高網(wǎng)絡(luò)精度。利用三種異常體模型樣本對(duì)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練后,精確度結(jié)果都達(dá)到96%以上,損失度都降低至0.12以內(nèi)。3)為了提高識(shí)別的準(zhǔn)確性,對(duì)高阻異常樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行加噪聲處理,增加樣本的抗干擾性。利用測(cè)試樣本對(duì)訓(xùn)練好的識(shí)別網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了測(cè)試,識(shí)別準(zhǔn)確率均達(dá)到93%以上。4)分析了影響卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別精度的批量尺寸、卷積核尺寸、Dropout丟棄率和優(yōu)化算法等參數(shù),以十種典型異常體識(shí)別網(wǎng)絡(luò)為例,測(cè)試結(jié)果表明,采用80批量尺寸、3×3卷積核尺寸、0.6 Dropout丟棄率和Adam優(yōu)化算法時(shí),網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練效果最佳,輸出精度最高。5)利用雙目標(biāo)異常體模型數(shù)據(jù)、十種典型異常體模型數(shù)據(jù)和室外實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),分別測(cè)試了識(shí)別網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別精度,結(jié)果顯示測(cè)試準(zhǔn)確度均達(dá)到91%以上。證明識(shí)別網(wǎng)絡(luò)可以有效地識(shí)別直流電阻率法地電模型。
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：P631.322;TP183
【圖文】：

驗(yàn)證網(wǎng)絡(luò)的有效性。根據(jù)地電模型識(shí)別網(wǎng)絡(luò)的建立情況，提出了如圖1.2 所示的研究路線。圖 1.2 本文研究路線本文共計(jì) 6 章，各個(gè)章節(jié)的主要內(nèi)容及工作安排如下：第 1 章 緒論。主要介紹了直流電阻率法的應(yīng)用領(lǐng)域及工作方法。結(jié)合問(wèn)題的研究背景和意義，簡(jiǎn)要陳述了直流電阻率法和深度學(xué)習(xí)在國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀，提出本文的主要研究問(wèn)題。第 2 章 直流電阻率法的數(shù)據(jù)解釋。由直流電阻率法的基本原理，推導(dǎo)出地下二維空間異常體視電阻率的計(jì)算公式，利用有限差分?jǐn)?shù)值計(jì)算和 Res2dmod 數(shù)值計(jì)算工具獲得異常體模型數(shù)據(jù)。根據(jù)不同異常體類型，建立相應(yīng)的樣本數(shù)據(jù)庫(kù)。第 3 章 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及地電模型識(shí)別網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。學(xué)習(xí)掌握深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)，建立了 TensorFlow 框架下的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)三種類型異常體模型，構(gòu)建出相應(yīng)的識(shí)別網(wǎng)絡(luò)整體結(jié)構(gòu)。第 4 章 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的地電模型識(shí)別�；谧R(shí)別網(wǎng)絡(luò)整體結(jié)構(gòu)，設(shè)計(jì)了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的地電模型識(shí)別網(wǎng)絡(luò)，將三種異常體樣本數(shù)據(jù)集預(yù)處理后，作為輸入矩陣對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，并對(duì)識(shí)別結(jié)果進(jìn)行分析。?

第 2 章 直流電阻率法的數(shù)據(jù)解釋第 2 章 直流電阻率法的數(shù)據(jù)解釋是一種傳統(tǒng)的電法探測(cè)方法。本章主要介紹直流電阻率異常體樣本數(shù)值計(jì)算和異常體樣本庫(kù)的建立。率法的基本原理是以巖、土的電性差異為基礎(chǔ)，研究人工施加穩(wěn)定電流電探方法。供電電極將直流電流注入地下后，會(huì)產(chǎn)生穩(wěn)分析地下電性介質(zhì)分布情況。直流電阻率法有多種測(cè)量其電極排列示意圖如圖 2.1 所示，向 A1、B1 兩個(gè)電極注穩(wěn)定的電場(chǎng) ，電極與地下之間會(huì)形成一個(gè)回路。

二堆右限姜分訣的示竟圖

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