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基于深度学习U-net网络的重力数据界面反演方法被引量：3: 2023年; 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地球物理数据处理与反演中,本文提出一种基于深度学习U-net网络的重力数据密度界面反演方法.首先,对半椭球体界面模型进行随机抽取和组合进而形成地下起伏界面数据集,并基于Parker正演理论对界面数据集进行重力异常正演计算,为深度学习网络模型的训练提供特征完备的数据源;其次,设计了基于U-net网络模型的深度学习界面反演算法,在传统的损失函数基础上增加光滑损失项和过拟合抑制项,提高重力界面反演结果的光滑性和收敛效率;最后通过测试样本集进行反演预测,验证建立深度学习网络模型的泛化性.本文通过理论模型和实际数据试验分析了本文方法在密度界面反演中的有效性和实用性,基于改进损失函数约束的深度学习界面反演方法有效地提高了密度界面反演的收敛效率和计算稳定性.; 李阳韩立国周帅林涛; 关键词：重力数据

辽西地质走廊带岩石物性在岩石成因研究中的应用被引量：1: 2023年; 本文对辽西地质走廊带不同地质单元的岩石标本进行物性参数测量,建立沉积岩和火成岩岩石密度、弹性波速度、磁化率、电阻率与光谱数据之间的定性和半定量关系,研究岩石物性与岩石特征之间的相关性,以此来研究岩石的成岩环境。根据不同岩石类型相关系数曲线的统计结果,总结了岩石光谱反射率与岩石密度、弹性波速度、磁化率、电阻率相关系数强弱特征和岩石类型之间的关系,从相关性强弱变化的特征分析出岩石成岩环境的差异会导致不同岩石具有不同的物性特征,其中,沉积岩的物理沉积环境导致其岩石光谱反射率与密度和弹性波速度具有较强的相关性,火成岩稳定的成岩环境导致其岩石光谱反射率与磁化率具有较强的相关性,沉积岩和火成岩的光谱反射率与岩石密度和弹性波速度均为正相关关系。; 李阳李阳孟兆海孟兆海徐学纯董思源周帅; 关键词：岩石物性

串联去噪技术在金属矿地震勘探中的应用被引量：9: 2012年; 金属矿地震勘探中原始数据的信噪比很低,多种干扰混杂在记录中,常规去噪手段难以达到理想效果。针对金属矿地震数据中强线性干扰,设计了f-k滤波、Radon变换方法二级衰减;针对强随机噪声,设计Radon变换以及Curvelet域组合变换法二级衰减,组成了f-k滤波法、Radon变换及Cur-velet域组合变换法串联去噪方法。应用于金昌金属矿多类混杂强噪声的地震实际数据中,大幅提高了数据的信噪比,经验证本文方法实用、有效。; 李阳吕庆田韩立国巩向博于志国; 关键词：金属矿 F-K滤波 RADON变换 CURVELET变换

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李阳