重力勘探作为地球物理勘探的重要分支,凭借其独特优势在现代地质勘查中发挥着关键作用。相较于其他地球物理方法,重力勘探具有数据采集速度快、野外作业成本相对较低、勘探效率高等特点。这些特点使其在矿产资源勘查和区域构造研究等领域得到广泛应用。重力物性反演作为重力勘探的核心环节,是利用重力观测数据获取地下异常体的物理性质和空间结构的过程,是重力数据解释的一个重要方面。但传统的重力反演存在深度分辨率不足、依赖初始模型等问题。近些年来,随着人工智能的不断发展,基于深度学习的地球物理反演方法取得了良好的效果。但基于数据驱动的深度学习方法存在着局限性,缺乏约束信息,因此研究如何实现更加高效而准确的深度学习重力物性反演具有重要意义。 基于数据驱动的深度学习地球物理反演方法通常以构建大规模数据样本为基础,采用深度神经网络对训练数据进行反演,从而获得具有较强泛化性的反演网络,但缺乏约束。近年来,在深度学习中加入信息约束来控制网络训练过程成为一种趋势。通过在数据集、神经网络和损失函数等方面施加信息约束能够有效提高反演的效果,获得具有更强泛化性的网络。针对目前数据驱动的深度学习方法存在的缺乏约束的问题,本文通过施加多种信息约束进而实现了训练效果的高效化与准确化,使得反演结果的可靠性与稳定性大大提高。 针对数据驱动型深度学习重力反演方法中普遍存在的正演数据拟合精度不足的问题,本文创新性地提出了一种基于正演约束机制的深度学习重力反演新方法。该方法的核心创新点在于:首先,构建了新的网络架构,将反演网络与正演网络有机结合,通过正演计算模块的实时反馈实现对反演过程的动态约束;其次,引入自适应微调策略,有效提升了网络模型的泛化能力和反演精度。为验证方法的有效性,设计了多组理论模型测试,结果表明该方法在模型重构精度和数据拟合度方面均有良好的表现;最后,将该方法应用于现场实际重力数据反演,成功获得了与已知地质信息吻合度较高的密度模型,证实了该方法在实际应用中的可靠性和实用性。 本文提出了一种基于深度权约束的深度学习反演方法,以解决重力反演中普遍存在的深度分辨率不足的问题。重力数据的深度分辨率较低,传统反演中,为了改善这一问题,一般采用引入深度加权函数的方式,来抵消核函数随深度的逐渐衰减。本文通过将深度加权函数引入到深度学习反演领域,有效解决了核函数随深度衰减导致的深部信息丢失问题。将该方法与传统的正则化反演和数据驱动深度学习反演方法进行比较,通过一系列由简单到复杂的模型测试可以得出结论,本文提出的深度学习反演方法在深度分辨率和正演拟合精度方面明显优于其他两种方法。 本文提出了一种基于井约束的深度学习反演方法,通过充分利用先验信息,将井的位置、深度和密度等信息作为约束项加入到神经网络的训练过程中,进而实现对反演过程的控制,使反演结果在井的位置处与先验井信息能够具有高度一致性。设计了多种复杂条件,通过对单个井以及多个井的模型测试,证明了该方法的泛化性。最后通过在实测重力数据中的实际应用,反演结果不仅清晰地刻画了已知矿体的空间展布特征,还与钻探结果表现出良好的一致性。