基于3D U-Net++的三维重力异常反演（英文）

作者：王裕丰; 张玉洁; 付丽华; 李宏伟^*

来源：Applied Geophysics, 2021, 18(04): 451-592.

• 重力异常
• 三维重力反演
• 深度学习
• 3D U-Net++

重力反演是获得地下物质密度分布进而解释地球内部结构和密度分布一种重要方式。本文提出了一种基于3D U-Net++的三维重力反演新方法，与二维重力反演相比，三维重力反演能准确地描述地下空间的密度分布。然而，常规的三维重力反演方法输入是二维的，本文方法的输入和输出是三维的。在训练阶段，为了提高网络的泛化能力，采用随机游走的方式设计了大量的多样化的仿真模型-数据对。在测试阶段，通过模拟产生的模型-数据对对网络性能进行了验证。为了进一步验证方法的有效性，我们将此方法应用在圣尼古拉斯矿区，反演结果与钻孔测量结果基本一致。文中还对比了3D U-Net++和3D U-Net在三维反演重建中的效果，结果表明，3D U-Net++反演的密度模型具有更高的分辨率，反演结果更集中，密度模型的边界更加清晰。

• 单位
  数理学院; 中国地质大学（武汉）