【摘 要】
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基于磁力异常确定磁性体埋深是磁法勘探的研究目的之一,对磁性矿藏、火成岩及磁性基底的研究具有重要意义。为此,通过提取大量理论长方体模型的磁力异常以及垂向一阶、二阶、
【基金项目】
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国家重点研发计划课题“面向深部资源勘查的重磁、电磁处理解释软件研发”(2018YFC0603602)资助
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基于磁力异常确定磁性体埋深是磁法勘探的研究目的之一,对磁性矿藏、火成岩及磁性基底的研究具有重要意义。为此,通过提取大量理论长方体模型的磁力异常以及垂向一阶、二阶、三阶导数的极大值,获得三个极值比值并形成序列。利用这些极值比序列与相应模型的顶面深度构成训练样本,对构建的BP神经网络进行训练,并存储训练成功的BP神经网络,用于磁性体顶深预测。模型计算结果表明,91%以上训练样本和非训练样本的预测误差都小于10%。将该方法用于中国YX地区火山岩顶面埋深的预测,结果与钻井数据吻合较好,说明了方法的实用性和有效性。
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