李超
- 作品数：5 被引量：10H指数：2
- 供职机构：成都理工大学地球物理学院更多>>
- 发文基金：中国地质调查局地质调查项目更多>>
- 相关领域：天文地球自动化与计算机技术石油与天然气工程更多>>
- 基于单一训练图像的深度学习岩相随机模拟方法研究
- 岩相模拟是沉积环境分析和油藏描述的重要工作之一。传统的岩相模拟方法基于地质统计学。然而,两点地质统计随机模拟方法无法捕捉复杂的地质构造形态;大多数多点地质统计模拟方法直接利用训练图像中的沉积模式,模式多样性可以进一步提升...
- 刘兴业李超祖绍环陈莉
- 关键词：岩相
- 大地电磁测深中薄层响应特征与地质目标体拾取的探讨被引量：1
- 2015年
- 基于理论模型的正演模拟,探讨了大地电磁测深法中的薄层响应特征,考察不同盖层深度、薄层厚度以及围岩电阻率比等参数对测深曲线的影响,并采用背景值最大归一化建立视电阻率与盖厚比的关系曲线图,总结出高、低薄层的电性响应特征。针对地质目标体的拾取,建立了均匀半空间下的近地表非均匀体与地质目标体理论模型,对比TE、TM极化模式下视电阻率、阻抗相位的单点响应曲线与正演响应拟断面图,总结出区别非均匀体与局部地质目标体异常的重要响应特征。
- 蒋亚东雷宛刘倩李超凌飞
- 关键词：大地电磁测深正演模拟
- 基于面积分的重力地形改正方法研究及应用被引量：6
- 2015年
- 在重力勘探中,地形改正对重力总精度影响较大,尤其在地形条件相当复杂的山区和丘陵地区,地形对重力观测异常的影响特别大。这里研究并分析了传统方域积分(体积积分)的不足:1方域对实际地形拟合(方柱拟合)不好;2传统方法采用的梯形数值积分的地改精度低且不能满足目前高精度重力测量的要求。模拟研究了基于对地形表面的面积分,然后用精度比较高的高斯数值积分代替原来的梯形积分。结果表明,高斯数值积分不但实现了对任意地形的最佳拟合,而且使得地改精度有了明显地提高,实际应用证明了基于面积积分的地改方法优于传统的方域地改方法。
- 胡明科江玉乐李超黎莎
- 关键词：地形改正面积分数值积分
- 高阶导数在分离重力叠加异常中的研究及应用被引量：1
- 2015年
- 随着物探找矿的推进,找矿的难度越来越大,如何从复杂的叠加的弱信息中将我们需要的有用信息提取出来,是一件急待解决的迫切任务。这里在模拟、分析、总结了重力高阶导数在分离叠加异常的基础上,并应用到了实际资料的处理当中,利用重力高阶导数不同半径的交点比较准确地确定出了矿体的边界位置,同时与钻孔验证的结果基本一致,取得了良好的应用效果。
- 谭建秋江玉乐黎莎李超
- 关键词：高阶导数
- 细胞神经网络在重力异常分异中的研究及应用被引量：2
- 2015年
- 介绍采用细胞神经网络CNN(cellular neural network)方法,对铬铁矿区内的矿体和围岩的重力异常进行分异。首先阐述了CNN方法的原理和算法,采用拟BP学习算法训练网络的权值,用全局误差函数求导方法推导权值的修正公式,讨论了如何根据目标异常训练适合该地质条件的网络的连接权值;其次将重力异常数据预处理,以达到适合CNN方法处理的数据格式和要求;最后由于该矿区内没有已知的重力数据作为网络训练的目标输出,根据相关地质图设置相应的地下构造模型。利用"点元"法分别正演出叠加异常和矿体异常,进而训练出适合全区的网络连接权值,实现了对全区重力异常的分异。应用结果表明,细胞神经网络方法较好地突出该矿区高异常和矿体的边界,只要选择了合适的网络连接权值,就能将横向叠加异常区分开,故CNN方法可以实现矿体和围岩的重力异常分异。
- 李超江玉乐胡明科蒋亚东郑成
- 关键词：重力勘探细胞神经网络权值
