文件大小：1.12M
摘要：大地电磁( Magnetotelluric， MT)反演是探测地下电性结构的关键技术，但其传统方法，如高斯-牛顿法、Occam法，受限于计算复杂度高、初始模型敏感及多解性强等问题。近年来，深度学习通过端到端非线性映射、多模态数据融合及噪声增强策略，显著提升了反演效率与精度。本文系统梳理了深度学习在MT反演中的核心进展：首先，回顾了高斯-牛顿法、拟牛顿法、Occam法、共轭梯度法、以及非线性共轭梯度法等五种传统MT反演方法。这些传统MT反演方法会面临计算资源需求高、初始模型敏感性和非唯一性显著等问题。然后，针对这些困难，本文主要综述了MT2DInv-Unet和MT-MitNet等深度学习方法在MT反演中的应用。MT2DInv-Unet通过端到端非线性映射建模，避免了传统方法对初始模型的依赖，减少了陷入局部最优解的风险，从而缓解了初始模型敏感和多解性强的问题；MT-MitNet通过正演建模加速，大大缩短了正演计算时间，有效降低了计算复杂度。深度学习方法的应用有效地改善传统反演方法的困境。最后，面临实测数据稀缺、非高斯噪声干扰及三维各向异性建模等复杂地质场景下的挑战，本文结合深度学习方法优势，提出了优化MT反演的针对性建议。
文章目录
0 引言
1 传统MT反演方法
1.1 高斯-牛顿法
1.2 Occam法
1.3 共轭梯度法
1.4 非线性共轭梯度法
1.5 拟牛顿法
1.6 关于传统MT反演方法的结论
2 深度学习MT反演范式
1.1 基于PINN的深度学习MT反演
2.1.1 数据匹配项
2.1.2 物理方程项
2.1.3 正则化项
2.2 结论
3 深度学习在MT反演中的应用
3.1 清洗、去噪、维度压缩等数据预处理
3.2 端到端非线性映射建模
3.3 正演建模加速与混合反演框架
3.4 多模态数据融合与特征增强
3.5 噪声鲁棒性与泛化能力优化
4 深度学习方法的优势与挑战
4.1 优势
4.2 挑战
