瞬变电磁长短时记忆网络深度学习实时反演方法

瞬变电磁一维反演方法对初始模型依赖大,对异常体边界反映不清晰,计算速度也难以达到实时化水平.为此,本文开展基于深度学习的瞬变电磁实时反演方法研究,提出在非观测时间段进行反演训练,而在观测时间段进行实时精细成像的瞬变电磁长短时记忆网络反演策略.以正演模拟获得的海量采样时间-视电阻率为输入数据,基于长短时记忆网络构造Seq2seq编码器-解码器模型,并针对瞬变电磁反演的问题特性,对decoder的结构进行适应性更改,同时加入Bahdanau Attention机制突出重点信息作用,获得深度-电阻率输出数据.将该反演网络应用于随机生成的数万组以上三层和五层地电模型,测试组三大衡量指标标准差均小于10%,验证了本文算法的可靠性,在此基础上,构建了接近实际的两组含局部异常体模型,将该反演网络进一步用于三维数值模拟数据,取得了对异常体边界反映清晰的成像结果,且计算速度均小于1 s.

     

福建漳州南一水库形变监测系统综述

一、背景 南一水库位于福建省九龙江西溪支流船场溪的上游,是福建省惟一一座以防洪为主,结合发电、灌溉和供水的大型水库.九龙江流域范围的坐标为东经116°47'～118°02',北纬24°13'～25°5l'.水库总库容1.58亿m3,设计防洪库容0.701亿m3.     

南一水库GPS静态监测系统选址测试

一、项目概述 南一水库位于福建省九龙江西溪支流船场溪上游,总库容为1.58×108m3,属大型水库,工程于1989年建成,1992年竣工.