(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202110894407.3 (22)申请日 2021.08.0 5 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 113536693 A (43)申请公布日 2021.10.2 2 (73)专利权人 中国自然资源航空物探 遥感中心 地址 100083 北京市海淀区学院路31号 (72)发明人 高秀鹤　熊盛青　于长春　张迪硕　 吴成平　刘伟　 (74)专利代理 机构 长春市四环 专利事务所(普 通合伙) 22103 专利代理师 张建成 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01)G06F 111/04(2020.01) (56)对比文件 US 201732 2339 A1,2017.1 1.09 CN 108680964 A,2018.10.19 Xiuhe Gao 等.The Estimati on of Magnetite Prospective Resources Based o n Aeromagnetic Data: A Case Study of Q ihe Area, Shando ng Provi nce, China. 《Remote Sensing》 .2021, 王泰涵等.空-地- 井重力异常正则化协同密 度反演方法. 《地球物理学报》 .2020,(第07期), 王智等.基 于不等式约束的井中激电三维反 演研究. 《石油物探》 .2016,(第0 3期), 吾守艾力 •肉孜等.重 磁电多约束反演在矿 体定位中的试验效果― ―以云南芦子园为例. 《地球物理学进 展》 .2016,(第0 6期), 审查员 欧晓丹 (54)发明名称 一种基于井中岩石物性约束的航空-地面- 井中磁异常数据联合反演方法 (57)摘要 一种基于井中岩石物性约束的航空、 地面、 井中磁异常数据联合反演方法； 将航空、 地面、 井 中磁异常视为三种不同种类的数据， 将引起三种 数据异常的地下磁化率模型视为三种不同的 “视”物理模型。 联合反演中， 将三种数据轮流作 为主要观测数据， 当其中一种数据作为主要观测 数据时， 其他两种数据反演的模 型以交叉梯度项 的形式作为结构约束加入到联合反演中， 联合反 演可得到三个不同的 “视”磁化率模型。 在反演过 程中， 未强化或弱化某种数据的权重， 充分利用 了各数据中的信息。 利用线性回归神经网络模型 处理三个“视”磁化率模 型， 再根据井中岩石磁化 率对磁化率模 型进行强约束， 充分利用了井中采 集岩石磁化率的信息， 提高了反演结果的准确 性。 权利要求书2页 说明书5页 附图2页 CN 113536693 B 2022.08.16 CN 113536693 B 1.一种基于井中岩石磁化率约束的航空 ‑地面‑井中磁异常数据联合反演方法， 其特征 在于： 包括以下步骤： a、 利用航空磁异常数据d1、 地面磁异常数据d2、 井中磁异常数据d3分别建立数据拟合 项： 其中， m1、 m2、 m3分别为航空、 地面、 井中磁异常数据反演的 “视”磁化率模型， A代表正演 算子矩阵； b、 将数据拟合项 代入， 建立 三参数交叉梯度联合反演目标函数： 其中， 为模型m1拟合项， α1为平衡 和 的正则化因子， 为模型m2拟合 项， α2为平衡 和 的正则化因子， 为模型m3拟合项， α3为平衡 和 的正则 化因子， 为m1和m2的交叉梯度项； 为m2和m3的交叉梯度项； 为m1和m3的 交叉梯度项； c、 三种数据轮流作为观测数据， 当其中一种数据作为观测数据时， 其他两种数据反演 的模型以交叉梯度项的形式作为结构约束加入到联合反演中， 得到三个 “视”磁化率模型； c1、 当航空磁异常数据d1作为观测数据时， 有： ω1＝1， ω2＝ω3＝λ2＝0， 则目标函数写 为： 其中， 为模型m1拟合项， 即 为地面磁异常反演的 模型m2与m1组成交叉梯度约束项， 即 为井中磁异常反演的模型m3与 m1组成交叉梯度约束 项， 即 最优化求解得到视磁化率模型m1； c2、 当地面磁异常数据d2作为观测数据时， 有： ω2＝1， ω1＝ω3＝λ3＝0， 则目标函数写 为： 其中， 为模型m2拟合项， 即 为航空磁异常反演权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 113536693 B 2的模型m1与m2组成交叉梯度约束项， 即 为井中磁异常反演的模型m3 与m2组成交叉梯度约束 项， 即 最优化求解得到视磁化率模型m2； c3、 当井中磁三分量异常数据d3作为观测数据时， 有： ω3＝1， ω1＝ω2＝λ1＝0， 则目标 函数写为： 其中， 为模型m3拟合项， 即 为地面磁异常反演 的模型m2与m3组成交叉梯度约束项， 即 为航空磁异常反演的模型m1 与m3组成交叉梯度约束 项， 即 最优化求解得到视磁化率模型m3； d、 利用线性回归神经网络模型处 理视磁化 率模型m1、 m2、 m3， 得到一个 磁化率模型m； e、 利用井中岩石磁化 率约束对磁化 率m进行约束校正， 最终得到磁化 率模型m。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 113536693 B 3