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基于无监督机器学习的地质断层识别与深度估算

2025-10-31
內(nèi)容簡介:為解決Werner反卷積解在地質(zhì)構(gòu)造深度估計中結(jié)果不確定性的問題,采用無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)K-means聚類算法對Werner解進(jìn)行優(yōu)化分析。通過構(gòu)建包含兩個巖墻體的合成磁場模型進(jìn)行測試,并添加隨機(jī)噪聲增加復(fù)雜性。將合成數(shù)據(jù)和實際數(shù)據(jù)的Werner解分別輸入聚類算法進(jìn)行分析,結(jié)果表明,該算法在合成模型中準(zhǔn)確識別出兩個深度分別為5 m和8 m的地質(zhì)體,在實際數(shù)據(jù)中識別出三個深度分別為536 m、635 m和530 m的地質(zhì)體,與該區(qū)域前期勘探結(jié)果相符。研究證實,該算法不僅能有效確定地質(zhì)體的數(shù)量,還能準(zhǔn)確估算其深度位置,即使在存在噪聲的情況下依然表現(xiàn)穩(wěn)定。
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