重力勘探是在重力測量學的基礎上發(fā)展起來的一門應用學科，是現代地球物理勘探方法中常用且效果很好的方法之一。通常實際勘探中測區(qū)的地質構造是相當復雜的，野外采集的重力異常受各種地質因素的影響會產生疊加或者干擾，所以我們僅僅憑借異常等值線圖來觀察和分析地下地質體異常是完全不夠的。異常反演成為我們了解和獲得地下地質體信息的一種重要手段。目前大多數反演方法是型態(tài)反演，但是地下異常體往往是密度分布不均勻的空間，神經網絡重力異常反演實際不僅反演出了地質體的形態(tài)、大小、位置。并且反演出了地質體的密度分布。這對于我們識別、了解、和研究上帶來了很大的幫助。 在地球物理中異常的解釋問題可以分為數學物理解釋與地質解釋。凡是根據異常的分布特征和工區(qū)的地球物理條件來確定異常質量的形狀、大小、埋深和在地面上的投影位置，以及在條件允許下通過理論計算來進一步確定異常的產狀要素、剩余密度等則稱為數學物理解釋。對于重力異常反問題的求解方法已有許多，在分類問題上目前還沒有成熟的意見，我們初步可以大致分為線性反演、非線性反演、直接法和統(tǒng)計分析等四大類別。由此可見地球物理反演與數學方法是緊密聯(lián)系在一起的，好的數學方法能夠幫助我們更...

【文章頁數】：95 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 引言
    1.1 選題背景及意義
    1.2 國內外研究進展
    1.3 研究思路及主要內容
第2章 重力正反演基本理論
    2.1 重力正演基本理論
    2.2 正演常用幾種方法
        2.2.1 “點元”法
        2.2.2 “線元”法
        2.2.3 “面元”法
    2.3 重力反演基本理論
        2.3.1 最優(yōu)化選擇法
        2.3.2 最優(yōu)化選擇法數學原理
第3章 神經網絡反演原理與方法
    3.1 神經網絡基本原理
        3.1.1 人工神經網絡概述
        3.1.2 神經元模型
        3.1.3 傳輸函數
        3.1.4 網絡結構
        3.1.5 誤差反向傳播 BP 神經網絡算法介紹
    3.2 神經網絡反演原理與方法
第4章 模型試驗與成果分析
    4.1 樣本模型選擇
    4.2 樣本訓練
    4.3 模型反演結果分析
第5章 實際應用
    5.1 區(qū)域異常特征
    5.2 異常反演結果
結論與建議
    結論
    建議
致謝
參考文獻
攻讀碩士期間取得的學術成果



本文編號：3778679