[HTML][HTML] Deep learning inversion of Rayleigh dispersion curves
ZH ZHANG, ZY SHI, N MA, H WANG, ZK QIAO… - Chinese Journal of …, 2022 - en.dzkx.org
The inversion of the dispersion curve of Rayleigh wave plays a vital role in achieving the
profile of the shear wave velocity. In terms of the current inversion methods, the linear …
profile of the shear wave velocity. In terms of the current inversion methods, the linear …
Gravity data density interface inversion based on U-net deep learning network
Y LI, LG HAN, S ZHOU, T LIN - Chinese Journal of Geophysics, 2023 - en.dzkx.org
Density interface inversion of gravity data is a major work in potential field data
interpretation, which plays an important role in regional tectonic evolution and determination …
interpretation, which plays an important role in regional tectonic evolution and determination …
[HTML][HTML] 瑞雷波频散曲线的深度学习反演方法
张志厚， 石泽玉， 马宁， 王虎， 乔中坤， 赵思为， 姚禹… - 地球物理学报, 2022 - dsjyj.com.cn
瑞雷波频散曲线反演是获取地表横波波速的关键步骤, 现有线性反演方法的效果取决于初始模型
的选择, 非线性反演也存在效率低, 多解等问题. 为了进一步提高瑞雷波频散曲线反演的速度与 …
的选择, 非线性反演也存在效率低, 多解等问题. 为了进一步提高瑞雷波频散曲线反演的速度与 …
[PDF][PDF] 基于深度学习犝 狀犲狋网络的重力数据界面反演方法
李阳， 韩立国， 周帅， 林涛 - 地球物理学报, 2023 - dsjyj.com.cn
摘要重力数据的密度界面反演是位场数据解释中的一项主要工作, 在区域构造演化,
深部莫霍面确定等领域的研究中发挥重要作用. 近年来, 数据驱动的深度学习方法广泛地应用在 …
深部莫霍面确定等领域的研究中发挥重要作用. 近年来, 数据驱动的深度学习方法广泛地应用在 …
3D density inversion of gravity anomalies based on UNet++
BS LI, BL LU, GQ AN, P JU, W ZHU… - Chinese Journal of …, 2024 - en.dzkx.org
Abstract 3D density inversion is a hot research topic in geophysics. It is more important to
inverse quickly and efficiently using gravity data in the context of big data and artificial …
inverse quickly and efficiently using gravity data in the context of big data and artificial …
[HTML][HTML] 基于UNet++ 卷积神经网络的重力异常三维密度反演
李柏森， 鲁宝亮， 安国强， 巨鹏， 朱武， 苏子旺 - 地球物理学报, 2024 - dzkx.org
三维密度反演是地球物理领域的研究热点, 而在大数据及人工智能发展的时代背景下如何快速
高效地实现重力数据反演显得更为重要. 传统反演方法通常需要存储大型系数矩阵, 内存占用大 …
高效地实现重力数据反演显得更为重要. 传统反演方法通常需要存储大型系数矩阵, 内存占用大 …
[PDF][PDF] 基于重磁异常的北京副中心地质构造特征和地热控制作用研究
雷晓东， 赵玉， 唐显春， 王立发， 何付兵， 关伟， 李娟 - 地球学报, 2023 - cagsbulletin.com
基于重磁异常的北京副中心地质构造特征和地热控制作用研究 Page 1 2023 年1 月 地球学报
Jan. 2023 第44 卷第1 期: 79-92 Acta Geoscientica Sinica Vol.44 No.1: 79-92 www.cagsbulletin.com …
Jan. 2023 第44 卷第1 期: 79-92 Acta Geoscientica Sinica Vol.44 No.1: 79-92 www.cagsbulletin.com …
[HTML][HTML] Deep learning reduction to the pole method constrained by initial model for low latitude magnetic anomalies
ZH ZHANG, WX LIU, ZY SHI, J ZHANG… - Chinese Journal of …, 2023 - en.dzkx.org
Abstract Reduction-to-the-pole (RTP) is a vital basic work of magnetic survey data
processing. The operation of RTP at low latitude is unstable. Deep learning is an effective …
processing. The operation of RTP at low latitude is unstable. Deep learning is an effective …
[HTML][HTML] 低纬度磁异常的初始模型约束全卷积神经网络化极方法
张志厚， 刘慰心， 石泽玉， 张健， 路润琪， 谢小国… - 地球物理学报, 2023 - dsjyj.com.cn
磁异常化极是磁测数据处理的重要基础工作, 低纬度磁异常化极运算不稳定.
深度学习是一种有效解决不稳定问题的数据驱动方法. 然而, 现有基于深度学习的位场数据处理 …
深度学习是一种有效解决不稳定问题的数据驱动方法. 然而, 现有基于深度学习的位场数据处理 …