
河北水利电力学院学报 ›› 2025, Vol. 35 ›› Issue (3): 37-40.DOI: 10.16046/j.cnki.issn2096-5680.2025.03.006
钟晗, 刘金鹏, 王志豪, 胡晓磊, 赵璇
ZHONG Han, LIU Jinpeng, WANG Zhihao, HU Xiaolei, ZHAO Xuan
摘要: 单一物探方法在解释时不可避免地存在多解性,尤其是在复杂地质条件区。通常对同一测线不同方法的数据分别解释,再基于解释成果,综合分析,相互佐证,是一种简单的组合分析法。虽然考虑了不同方法的数据特征,但未能从数据层级挖掘其中更深层次的特征,解释成果是多个数据剖面,显示也不直观。为此,文中提出一种基于稀疏自编码器(Sparse Auto Encoders,SAE)的多方法工程物探数据融合方法。SAE是一种深度网络算法,通过不断学习,自动挖掘蕴含在数据中的深层次特征。融合数据兼备了多种物探数据中蕴含的物性参数特征,充分挖掘了数据中的地质信息,有效降低了解释的多解性,并能做到更直观地显示,可以更加全面地反映地质异常体的特征。
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