基于BP神經網絡的重力異常分離

作者：楊磊

摘要：重力勘探資料是不同深度地質異常體的綜合反映,位場分離工作向來都是重力勘探的重要環節。本文首先通過構建BP神經網絡模型和趨勢分析模型來擬合低頻區域重力場,進而分離出局部異常場信息;然后通過理論模型的分離結果對比分析,對于中淺部的局部異常體信息,BP神經網絡模型分離結果精度高,其短波長信息源更精確。最后,將BP神經網絡模型運用到南非Witwatersrand Basin某實測航空重力測網數據分析中,其分離結果的Theta map成像結果較好地吻合了實際地質資料,驗證了BP神經網絡模型在實際重力勘探解譯中具有一定的適用性。

發文機構：中鐵第四勘察設計院集團有限公司地質路基設計研究院

關鍵詞：BP神經網絡重力異常趨勢分析位場分離BP neural networkgravity anomalytrend analysisseparation

分類號： P631.1[天文地球—地質礦產勘探]