Программа:
Доклад аспиранта геологического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова, научного сотрудника Института прикладной геофизики имени академика Е.К. Федорова Алексея Дмитриевича Шклярука на тему:
«Применение нейронных сетей при анализе аномальных гравитационных и магнитных полей»
(по материалам кандидатской диссертации)
Аннотация доклада:
Доклад посвящен актуальной проблеме повышения эффективности интерпретации данных гравиразведки и магниторазведки.
Традиционные подходы к интерпретации аномальных гравитационных и магнитных полей сталкиваются с принципиальными ограничениями, такими как неоднозначность, высокая вычислительная сложность и сильная зависимость от априорных геологических моделей. Во многом именно для их преодоления на протяжении многих лет в гравиразведке и магниторазведке активно развиваются различные математические подходы.
В рамках исследования разработаны и апробированы три оригинальных алгоритма на основе применения искусственных нейронных сетей:
1. Алгоритм реконструкции структурных поверхностей на основе многослойного перцептрона с использованием априорных геолого-геофизических данных.
2. Алгоритм автоматического выделения линейных аномалий на основе свёрточной нейронной сети архитектуры U-Net.
3. Алгоритм автоматического выделения изометричных аномалий на основе комбинации U-Net и методов семантической сегментации.
Все алгоритмы реализованы на языке Python с использованием современных библиотек глубокого обучения (TensorFlow/Keras). Для обучения сетей предложена методика генерации синтетических обучающих выборок, моделирующих различные геологические ситуации. Эффективность и достоверность разработанных подходов подтверждены верификацией на реальных геофизических данных и сравнением с традиционными методами интерпретации.
Предлагаемые методы позволяют автоматизировать процесс качественного анализа гравитационных и магнитных полей, повысить точность и сократить временные затраты, что имеет важное практическое значение для поиска полезных ископаемых, изучения глубинного строения земной коры и планетарных исследований.