Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong phân tích dị thường địa vật lý từ dữ liệu điện từ

  • Lê Văn Anh Cường Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQG-HCM
  • Nguyễn Tiến Hóa Liên đoàn Bản đồ địa chất miền Nam
  • Vũ Trọng Tấn Liên đoàn Bản đồ địa chất miền Nam
  • Đinh Quốc Tuấn Liên đoàn Bản đồ địa chất miền Nam
  • Võ Mạnh Khương Liên đoàn Bản đồ địa chất miền Nam
  • Vũ Đức Tính Liên đoàn Bản đồ địa chất miền Nam
  • Trần Hải Nam Liên đoàn Bản đồ địa chất miền Nam
  • Nguyễn Văn Thuận Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQG-HCM
  • Nguyễn Thị Hồng Hà Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQG-HCM
  • Huỳnh Văn Tuấn Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQG-HCM
Từ khóa: Từ tellua, Ra đa xuyên đất, điện từ tần số cao, điện từ tần số thấp, mạng MLP, Mạng nơ rôn tích chập

Tóm tắt

Dữ liệu trường điện từ đóng vai trò cực kì quan trọng trong biểu diễn cấu trúc địa chất và đối tượng dị thường tồn tại từ độ sâu nông đến hàng chục kilomet. Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo vào quy trình phân tích dữ liệu địa vật lý này có thể mang đến những lợi ích thiết thực như là, cung cấp kết quả nhanh, chính xác và tiết kiệm nguồn lực của chuyên gia. Trong nội dung nghiên cứu, chúng tôi tập trung vào xây dựng bộ dữ liệu điện từ tần số thấp (từ tellua) hoàn chỉnh bằng việc bổ sung các dữ liệu đo đạc còn thiếu và xác định các đối tượng dị vật ngầm từ dữ liệu điện từ tần số cao (ra đa xuyên đất) theo cơ chế phản xạ. Mô hình trí tuệ tổng quát được xây dựng dựa trên các lớp mạng nơ ron liên kết với nhau, như là MLP và CNN, để thực hiện các công việc xây dựng bộ dữ liệu hoàn chỉnh trường điện từ tại khu vực khoáng sản Olympic Dam, Úc và phân biệt dị vật ngầm tán xạ ra đa xuyên đất tại tỉnh Đồng Nai, Việt Nam.

điểm /   đánh giá
Phát hành ngày
2025-10-02