基于深度學(xué)習(xí)的可控源電磁法GEMTIP 激電參數(shù)預(yù)測

摘要： 廣義有效介質(zhì)極化理論（Generalized Effective Medium Theory for Induced Polarization，GEMTIP）提供了巖石物理參數(shù)與復(fù)電阻率（Complex Resistivity， CR）的頻散關(guān)系，據(jù)此可基于觀測到的激發(fā)極化（Induced Polarization，IP）數(shù)據(jù)反演巖礦石的激電參數(shù)。然而，傳統(tǒng)的反演方法在非線性優(yōu)化問題上存在局部最小值、計算量大和對初始模型依賴度高等問題，且含噪數(shù)據(jù)反演結(jié)果不穩(wěn)定。此外，當(dāng)前的激電參數(shù)反演研究主要集中在微觀巖石孔隙表征和電化學(xué)機(jī)制領(lǐng)域，基于宏觀地球物理觀測數(shù)據(jù)直接進(jìn)行反演和解釋的相關(guān)研究不足。為此，提出了一種基于U‐Net 深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的方法，利用該方法可基于GEMTIP 三維地電模型的地面IP 差分?jǐn)?shù)據(jù)直接提取激電參數(shù)。該方法將多個頻率下的差分觀測磁場振幅和相位作為網(wǎng)絡(luò)輸入，將異常區(qū)域的零頻電阻率、體積分?jǐn)?shù)、充電率、時間常數(shù)及弛豫常數(shù)作為輸出標(biāo)簽。通過合成GEMTIP 三維地電模型的可控源電磁樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到能夠準(zhǔn)確預(yù)測地下異常區(qū)域激電參數(shù)分布的網(wǎng)絡(luò)模型。對包含GEMTIP 激電參數(shù)的綜合模型測試了該網(wǎng)絡(luò)模型，并將測試結(jié)果與傳統(tǒng)的正則化共軛梯度（Regularized Conjugate Gradients ，RCG）反演結(jié)果進(jìn)行比較，表明U‐Net 網(wǎng)絡(luò)反演在耗時、求解精度和抗噪聲能力方面均更具優(yōu)勢，能夠從地面觀測到的IP 數(shù)據(jù)中直接、準(zhǔn)確地預(yù)測GEMTIP 激電參數(shù)。最后，利用深度學(xué)習(xí)方法對亞利桑那州南部NorthSliver Bell 地區(qū)的輝銅礦實(shí)際勘測數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，成功預(yù)測了該地區(qū)地下輝銅礦富集層分布，并與傳統(tǒng)反演方法獲得的地質(zhì)解釋成果進(jìn)行對比，進(jìn)一步證明了本文方法在實(shí)際應(yīng)用中的可靠性和有效性。該方法可用于礦物組成和儲層孔隙空間分布的預(yù)測，有望在宏觀地球物理反演解釋中得到廣泛應(yīng)用。

關(guān)鍵詞： 廣義有效介質(zhì)模型，激發(fā)極化效應(yīng)，激電參數(shù)反演，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，巖性識別

中圖分類號：P631 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A DOI：10. 13810/j. cnki. issn. 1000-7210. 2024. 06. 023

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可控源電磁法（Controlled Source ElectromagneticMethod， CSEM）廣泛應(yīng)用于地質(zhì)勘探、環(huán)境監(jiān)測和水文地質(zhì)研究。該方法在地面進(jìn)行信號激發(fā)，通過接收陣列記錄電磁響應(yīng)，對記錄信號進(jìn)行反演獲得地下的電性分布，據(jù)此探測地下電性目標(biāo)[1-2]。作為非侵入性勘探方法，CSEM 具有覆蓋地表面積大、可有效獲取地下目標(biāo)信息的優(yōu)勢，尤其在環(huán)境敏感區(qū)和礦產(chǎn)資源勘探中表現(xiàn)出色。

激發(fā)極化（Induced Polarization， IP）效應(yīng)在礦產(chǎn)勘探、油氣儲層探測以及地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測和污染物追蹤等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用[3-5]。實(shí)測電磁數(shù)據(jù)通常包含電磁感應(yīng)效應(yīng)和巖層中極化電荷弛豫的IP 效應(yīng)。然而，傳統(tǒng)的電阻率模型方法往往只關(guān)注電磁感應(yīng)效應(yīng)，忽略了IP 效應(yīng)[6-7]。實(shí)際上，當(dāng)不同頻率的電磁場作用于巖層時，電阻率會隨頻率變化，受到IP效應(yīng)影響的電阻率可表示為與測量頻率相關(guān)的復(fù)數(shù)[8]。然而，在傳統(tǒng)的實(shí)際數(shù)據(jù)采集和處理過程中，往往忽略復(fù)電阻率的虛部，即忽略了電阻率與發(fā)射頻率的關(guān)系——頻散效應(yīng)，這可能導(dǎo)致較大的電阻率反演誤差，從而影響探測精度。

為了研究巖石的復(fù)電阻率，開發(fā)了一些復(fù)數(shù)電導(dǎo)率弛豫模型，如經(jīng)典的Cole-Cole[9]模型和Dias 模型[10]。猶他大學(xué)的Zhdanov 團(tuán)隊(duì)[11]提出了GEMTIP模型，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)模型無法從微觀尺度描述復(fù)電阻率與巖石參數(shù)關(guān)系的不足。以往的研究通常是基于巖樣的實(shí)驗(yàn)室譜激發(fā)極化測量研究IP 效應(yīng)與巖石物性之間的關(guān)系[12-15]，如Zhdanov 等[16]應(yīng)用GEMTIP模型分析礦化巖和含碳?xì)浠衔飪訋r石的IP 現(xiàn)象；也有學(xué)者基于觀測數(shù)據(jù)首先反演復(fù)電阻率，然后基于復(fù)電導(dǎo)率弛豫模型公式再反演激電參數(shù)[17-18]。鮮有基于地面觀測電磁場數(shù)據(jù)直接獲取GEMTIP模型激電參數(shù)的研究報道。

基于模型參數(shù)空間搜索的傳統(tǒng)激電參數(shù)反演方法面臨著局部最小值、計算量大及對初始模型依賴度高、對噪聲魯棒性差等問題。近年來，隨著計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在大規(guī)模地球物理數(shù)據(jù)反演中顯示出了巨大潛力。前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可用于研究一維電阻率—深度模型[19]，隨機(jī)介質(zhì)模型和壓縮數(shù)據(jù)樣本的應(yīng)用使得人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠有效估計經(jīng)典Cole-Cole 模型參數(shù)[20-22]。劉宇[23]利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開展電阻率和極化率反演；滿開峰等[24]將Pearson 相關(guān)性約束和長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來，反演得到了Cole-Cole 模型的時間常數(shù)τ 和馳豫系數(shù)c。

本文提出一種U‐Net 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將多個頻率下的差分觀測磁場的振幅和相位作為網(wǎng)絡(luò)輸入，以異常體的零頻電阻率、體積分?jǐn)?shù)與充電率的乘積、時間常數(shù)和弛豫常數(shù)為標(biāo)簽作為網(wǎng)絡(luò)輸出，直接對IP 差分觀測電磁場數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，得到GEMTIP 譜激電參數(shù)，并與基于正則化共軛梯度（Regularized ConjugateGradients，RCG）的傳統(tǒng)反演方法對求解時間、精度和抗噪能力等方面進(jìn)行對比，U‐Net 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)展示出巨大優(yōu)勢。