CN117709192A - 一种深度学习驱动的电磁数据城市岩溶探测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种深度学习驱动的电磁数据城市岩溶探测方法，先获取所需探测城市的地质分布情况，接着采用层状介质循环生成策略和溶洞生成方案产生多样化的电导率模型；并获得包含不同溶洞的电导率模型对应的电磁响应数据；然后对上述电磁响应数据进行特征增强，便于特征提取并建立电导率模型与响应数据的映射关系；最后构建深度学习模型，将电导率模型及电磁响应数据作为训练数据对集合，并采用适当的激活函数和优化算法对深度学习模型进行训练，完成训练后的深度学习网络模型获得不同溶洞电导率模型与不同特征电磁响应数据的映射关系；进行地下溶洞探测时，模型能快速输出包含溶洞信息的电导率模型，从而实现高效率且准确识别城市岩溶地质结构。
Description
技术领域
本发明涉及一种城市岩溶探测方法，具体为一种深度学习驱动的电磁数据城市岩溶探测方法，属于城市地质探测技术领域。
背景技术
岩溶发育城市，是指地下灰岩地层中存在发育溶洞的城市，这种城市地下溶洞发育会引发严重的路面塌陷，对城市安全和可持续发展带来巨大挑战。低成本、高效率的城市地下岩溶的探查是必不可少的技术。传统的地球物理探测方法，比如地震、电法勘探等，需要事先布设观测系统，存在着效率低，成本高的特点。如图5所示，电磁拖曳式的探测装置具备快速探测的能力，但是由于现有的电磁数据处理方法对获取的电磁数据需要较长的处理时间，才能获得探测装置探测的地下溶洞情况，即针对城市岩溶探测中的高成本、低效率的探测方法问题，经典电磁精细反演技术存在效率低，难以达到实时探测；因此这种方式难以满足拖曳式电磁快速探测的需求，无法实现高效率且准确识别城市岩溶地质结构这一目标。
因此，需要一种新的方法，使其能快速对获取的电磁数据进行分析处理确定探测位置的地下溶洞情况，从而满足拖曳式电磁快速探测的需求，最终实现高效率且准确识别城市岩溶地质结构，是本行业的研究方向之一。
发明内容
针对上述现有技术存在的问题，本发明提供一种深度学习驱动的电磁数据城市岩溶探测方法，采用训练后的深度学习网络模型能快速对获取的电磁数据进行分析处理确定探测位置的地下溶洞情况，从而满足拖曳式电磁快速探测的需求，最终实现高效率且准确识别城市岩溶地质结构。
为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种深度学习驱动的电磁数据城市岩溶探测方法，具体步骤为：
步骤一、调查当前城市地下的地质背景信息：先获取当前城市地下的地质分布情况，包括地层种类及位置，并分别确定各种类地层的平均厚度，同时确定各种类地层的电导率数值及已探明的充水溶洞的电导率；
步骤二、生成包含溶洞的电导率模型：根据步骤一获得各地层种类的分布情况，确定电导率模型的模拟探测区域，接着采用层状介质的循环生成策略，从而获得平均厚度与上述各种类地层厚度一致且生成多样化的多层介质电导率模型；每层电导率模型分别对应一种地层；最后在每层电导率模型中均采用溶洞生成方案，从而在每层电导率模型内随机生成孔径大小不等且近似圆形的溶洞，完成包含溶洞的电导率模型建立；
步骤三、生成溶洞样本集：根据步骤二中生成的包含大量溶洞的电导率模型，使用一维层状介质的瞬变电磁感应方式合成每层电导率模型内不同溶洞样本各自对应的电磁响应数据(该方式可以采用现有仿真软件从电导率模型仿真合成电磁响应数据)；
步骤四、对电磁响应数据进行特征增强：针对电磁响应信号的衰减特性，采用数据变换与梯度组合的方式对步骤三获取的电磁响应数据进行特征增强，具体过程为。
其中数据变换与梯度组合进行数据处理的公式如下：
D＝Grad(Log(d))
其中，D表示进行特征增强后的电磁响应数据，d表示步骤三获取的电磁响应数据，Log表示取对数运算，Grad表示梯度运算；
步骤五、训练深度学习网络模型：根据步骤二和步骤四中得到的多样化电导率模型及其电磁响应数据，形成训练数据对集合，并开展数据归一化；然后构建深度学习网络模型，其包括输入层、隐藏层和输出层，并采用适当的激活函数和优化算法并结合数据归一化后的训练数据对集合，对深度学习网络模型进行训练，达到训练次数后，完成深度学习网络模型训练；
步骤六、根据实际电磁数据实时识别地下溶洞情况：采用电磁拖曳式探测装置对当前城市进行地下溶洞探测，从而实时采集地下反射的电磁数据，对采集的电磁数据进行预处理后输入步骤五训练后的深度学习网络模型，深度学习网络模型根据该电磁数据的特征，对应输出包含溶洞信息的预测电导率模型，最终根据预测电导率模型实时确定地下溶洞情况。
进一步，所述步骤二中采用层状介质的循环生成策略及采用溶洞生成方案建立包含溶洞的电导率模型的具体规则为：
①采用层状介质的循环生成策略获得每层电导率模型的界面生成公式如下：
其中ai(i＝0,1,2，…4)表示各个项的系数，x表示模型沿着水平方向的坐标轴；y1与y2表示界面的弯曲程度，y3表示界面的倾斜和深度；对于每个特定界面，深度a0是随机生成与层平均深度为均值的随机常数，从而保证电导率模型的多样性；
②溶洞生成公式如下：
其中x和z分别表示模型沿着水平和垂直方向的坐标轴，x0和z0分别为溶洞的大致中心位置，其位置是在地层中随机产生，R表示允许的最大陷落柱尺寸，Random表示随机常数在一个R之内的随机数rad，NormalInteger表示产生一个高斯分布的随机数，c表示方差；通过上述公式，从而生成包含溶洞的电导率模型。
进一步，所述步骤六中预处理包括数据去噪和数据归一化。
进一步，所述步骤五中激活函数采用Relu和Sigmoid组合函数，优化算法采用Adam优化方法。
与现有技术相比，本发明具有如下优点：
1、本发明先获取所需探测城市的地质分布情况，并分别确定各种类地层的平均厚度，同时确定各种类地层的电导率数值及已探明的充水溶洞的电导率；接着采用层状介质的循环生成策略，获得平均厚度与上述各种类地层厚度一致且生成多样化的多层介质电导率模型；每层电导率模型分别对应一种地层，并采用特定的溶洞生成方案获取数以万计包含不同溶洞的电导率模型；最后使用一维层状介质的瞬变电磁感应方式获得包含不同溶洞的电导率模型对应的电磁响应数据；通过上述方式，先模拟获得不同溶洞的电导率模型，进而得到不同溶洞电导率模型对应的电磁响应数据。
2、本发明采用数据变换与梯度组合的方式对上述不同溶洞样本对应的电磁响应数据进行特征增强，通过这种方式来凸显不同溶洞(即岩溶异常体)所引发的电磁响应数据不同的特征，从而建立不同溶洞电导率模型与不同特征电磁响应数据的映射关系，并作为后续深度神经网络模型训练的样本。
3、本发明先构建深度学习网络模型，然后将多样化电导率模型及其对应的电磁响应数据作为训练数据对集合，并采用适当的激活函数和优化算法对深度学习网络模型进行训练，完成训练后的深度学习网络模型获得不同溶洞电导率模型与不同特征电磁响应数据的映射关系，这样在后续采用电磁拖曳式探测装置进行地下溶洞探测时，能实时获得实际探测的电磁响应数据，将该实时电磁响应数据进行预处理后直接输入已训练的深度学习网络模型，由于深度学习网络模型经过训练已经建立了映射关系，因此模型根据输入电磁响应数据的特征直接能获得该特征对应的包含溶洞信息的电导率模型并输出，整个输入输出过程无需大量计算分析，从而实现高效率且准确识别城市岩溶地质结构，满足拖曳式电磁快速探测的需求。
附图说明
图1是本发明的流程原理示意图；
图2是本发明部分电导率模型示意图；
图3是本发明部分电导率模型对应的电磁响应数据示意图；
图4是本发明部分电导率模型对应的电磁响应增强数据示意图；
图5是电磁拖曳式探测装置的示意图。
具体实施方式
下面将对本发明作进一步说明。
实施例：徐州是典型的岩溶发育城市，为了对徐州市进行溶洞快速探测，采用本发明结合拖拽式探测装置进行，如图1所示，具体步骤为：
步骤一、调查当前城市地下的地质背景信息：先获取徐州市地下的地质分布情况，经调查徐州市地质分布情况为从地表向下依次为杂填土、黏土，中风化灰岩三种地层，并且杂填土的厚度平均约2m左右，黏土层厚平均为8m左右，黏土层之下为中风化的灰岩，深度持续至100m左右。其中杂填土的电导率数值为1x10-3 S/m，黏土的电导率为0.1S/m，中风化灰岩的电导率为1x10-5 S/m，充水溶洞的电导率为0.2S/m；
步骤二、生成包含溶洞的电导率模型：根据步骤一获得各地层种类的分布情况，确定电导率模型的模拟探测区域为纵向深度约为100m(与中风化的灰岩的实际深度相一致)，横向展布为10m，接着采用层状介质的循环生成策略，从而获得平均厚度与上述各种类地层厚度一致且生成多样化的三层介质电导率模型；每层电导率模型分别对应一种地层(即杂填土、黏土，中风化灰岩三种地层)；最后在每层电导率模型中均采用溶洞生成方案，如图2所示，从而在每层电导率模型内随机生成孔径大小不等且近似圆形的溶洞，完成包含溶洞的电导率模型建立，具体规则为：
①采用层状介质的循环生成策略获得每层电导率模型的界面生成公式如下：
其中ai(i＝0,1,2，…4)表示各个项的系数，x表示模型沿着水平方向的坐标轴；y1与y2表示界面的弯曲程度，y3表示界面的倾斜和深度；对于每个特定界面，深度a0是随机生成与层平均深度为均值的随机常数，从而保证电导率模型的多样性；通过上述单层界面的生成方式，可生成包含均厚为2m的杂填土层；均厚为8m的黏土层，以及中风化灰岩层的电导率模型；
②溶洞生成公式如下：
其中x和z分别表示模型沿着水平和垂直方向的坐标轴，x0和z0分别为溶洞的大致中心位置，其位置是在各个地层中随机产生，R表示允许的最大陷落柱尺寸，Random表示随机常数在一个R之内的随机数rad，NormalInteger表示产生一个高斯分布的随机数，c表示方差；通过上述公式，从而批量生成数以万计包含不同溶洞的电导率模型。
步骤三、生成溶洞样本集：根据步骤二中生成的包含大量溶洞的电导率模型，使用一维层状介质的瞬变电磁感应方式合成每层电导率模型内不同溶洞样本各自对应的电磁响应数据，如图3所示；
步骤四、对电磁响应数据进行特征增强：针对电磁响应信号的衰减特性，采用数据变换与梯度组合的方式对步骤三获取的电磁响应数据进行特征增强，如图4所示，具体过程为。
其中数据变换与梯度组合进行数据处理的公式如下：
D＝Grad(Log(d))
其中，D表示进行特征增强后的电磁响应数据，d表示步骤三获取的电磁响应数据，Log表示取对数运算，Grad表示梯度运算；
步骤五、训练深度学习网络模型：根据步骤二和步骤四中得到的多样化电导率模型及其电磁响应数据，形成训练数据对集合，并开展数据归一化；然后构建深度学习网络模型，其包括输入层、隐藏层和输出层，采用Relu和Sigmoid组合激活函数和Adam优化方法并结合数据归一化后的训练数据对集合，对深度学习网络模型进行训练，达到训练次数后，完成深度学习网络模型训练；
步骤六、根据实际电磁数据实时识别地下溶洞情况：采用电磁拖曳式探测装置对当前城市进行地下溶洞探测，从而实时采集地下反射的电磁数据，对采集的电磁数据进行预处理后输入步骤五训练后的深度学习网络模型，所述预处理包括数据去噪和数据归一化，深度学习网络模型根据该电磁数据的特征，对应输出包含溶洞信息的预测电导率模型，最终根据预测电导率模型实时确定地下溶洞情况。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (4)
1.一种深度学习驱动的电磁数据城市岩溶探测方法，其特征在于，具体步骤为：
步骤一、调查当前城市地下的地质背景信息：先获取当前城市地下的地质分布情况，包括地层种类及位置，并分别确定各种类地层的平均厚度，同时确定各种类地层的电导率数值及已探明的充水溶洞的电导率；
步骤二、生成包含溶洞的电导率模型：根据步骤一获得各地层种类的分布情况，确定电导率模型的模拟探测区域，接着采用层状介质的循环生成策略，从而获得平均厚度与上述各种类地层厚度一致且生成多样化的多层介质电导率模型；每层电导率模型分别对应一种地层；最后在每层电导率模型中均采用溶洞生成方案，从而在每层电导率模型内随机生成孔径大小不等且近似圆形的溶洞，完成包含溶洞的电导率模型建立；
步骤三、生成溶洞样本集：根据步骤二中生成的包含大量溶洞的电导率模型，使用一维层状介质的瞬变电磁感应方式合成每层电导率模型内不同溶洞样本各自对应的电磁响应数据；
步骤四、对电磁响应数据进行特征增强：针对电磁响应信号的衰减特性，采用数据变换与梯度组合的方式对步骤三获取的电磁响应数据进行特征增强，具体过程为。
其中数据变换与梯度组合进行数据处理的公式如下：
D＝Grad(Log(d))
其中，D表示进行特征增强后的电磁响应数据，d表示步骤三获取的电磁响应数据，Log表示取对数运算，Grad表示梯度运算；
步骤五、训练深度学习网络模型：根据步骤二和步骤四中得到的多样化电导率模型及其电磁响应数据，形成训练数据对集合，并开展数据归一化；然后构建深度学习网络模型，其包括输入层、隐藏层和输出层，并采用适当的激活函数和优化算法并结合数据归一化后的训练数据对集合，对深度学习网络模型进行训练，达到训练次数后，完成深度学习网络模型训练；
步骤六、根据实际电磁数据实时识别地下溶洞情况：采用电磁拖曳式探测装置对当前城市进行地下溶洞探测，从而实时采集地下反射的电磁数据，对采集的电磁数据进行预处理后输入步骤五训练后的深度学习网络模型，深度学习网络模型根据该电磁数据的特征，对应输出包含溶洞信息的预测电导率模型，最终根据预测电导率模型实时确定地下溶洞情况。
2.根据权利要求1所述深度学习驱动的电磁数据城市岩溶探测方法，其特征在于，所述步骤二中采用层状介质的循环生成策略及采用溶洞生成方案建立包含溶洞的电导率模型的具体规则为：
①采用层状介质的循环生成策略得到每层电导率模型的界面生成公式如下：
其中ai(i＝0,1,2，…4)表示各个项的系数，x表示模型沿着水平方向的坐标轴；y1与y2表示界面的弯曲程度，y3表示界面的倾斜和深度；对于每个特定界面，深度a0是随机生成与层平均深度为均值的随机常数，从而保证电导率模型的多样性；
②溶洞生成公式如下：
其中x和z分别表示模型沿着水平和垂直方向的坐标轴，x0和z0分别为溶洞的大致中心位置，其位置是在地层中随机产生，R表示允许的最大陷落柱尺寸，Random表示随机常数在一个R之内的随机数rad，NormalInteger表示产生一个高斯分布的随机数，c表示方差；通过上述公式，从而生成包含溶洞的电导率模型。
3.根据权利要求1所述深度学习驱动的电磁数据城市岩溶探测方法，其特征在于，所述步骤六中预处理包括数据去噪和数据归一化。
4.根据权利要求1所述深度学习驱动的电磁数据城市岩溶探测方法，其特征在于，所述步骤五中激活函数采用Relu和Sigmoid组合函数，优化算法采用Adam优化方法。
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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