公开(公告)号：CN119439268B

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202411672246.3

申请日：2024-11-21

Applicant: 贵州大学 ,  贵州省地质矿产勘查开发局114地质大队

Inventor： 何旭东 ,  史文兵 ,  朱永东 ,  叶辉 ,  阮凡 ,  杨昌文 ,  王蒿

IPC: G01V1/30 ,  G01V1/28 ,  G01V20/00 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了基于微动探测技术的采空区三维横波速度场插值方法，其包括：S1、数据准备；S2、网络设计；S3、数据处理；S4、模型训练；S5、模型验证；S6、模型优化；S7、模型应用。基于三维卷积神经网络模型的人工智能技术具有适应性强、非线性拟合能力强的特点，可以更好地处理复杂的地形和场景，能够自动学习地下速度场中的复杂特征，包括速度的空间分布、地质构造等，可通过其强大的非线性拟合能力和适应性，提升插值的准确性和鲁棒性，提高了速度场建立的准确度；相对于传统的插值方法，上述插值方法通常能够在较短的时间内完成训练和预测，提高了计算效率。

公开(公告)号：CN119439268A

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202411672246.3

申请日：2024-11-21

Applicant: 贵州大学 ,  贵州省地质矿产勘查开发局114地质大队

Inventor： 何旭东 ,  史文兵 ,  朱永东 ,  叶辉 ,  阮凡 ,  杨昌文 ,  王蒿

IPC: G01V1/30 ,  G01V1/28 ,  G01V20/00 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了基于微动探测技术的采空区三维横波速度场插值方法，其包括：S1、数据准备；S2、网络设计；S3、数据处理；S4、模型训练；S5、模型验证；S6、模型优化；S7、模型应用。基于三维卷积神经网络模型的人工智能技术具有适应性强、非线性拟合能力强的特点，可以更好地处理复杂的地形和场景，能够自动学习地下速度场中的复杂特征，包括速度的空间分布、地质构造等，可通过其强大的非线性拟合能力和适应性，提升插值的准确性和鲁棒性，提高了速度场建立的准确度；相对于传统的插值方法，上述插值方法通常能够在较短的时间内完成训练和预测，提高了计算效率。