Chương trình phân tích một số dị thường trọng lực bằng mạng Perceptron trong môi trường Matlab

Chương trình được xây dựng nhằm xác định mặt móng kết tinh nằm bên dưới các lớp trầm tích, từ các giá trị dị thường trọng lực đo trên mặt đất khi không biết hiệu mật độ của các lớp trầm tích. Mời các bạn cùng tham khảo.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Chương trình phân tích một số dị thường trọng lực bằng mạng Perceptron trong môi trường MatlabJournal of Science – 2015, Vol. 8 (4), 22 – 31Part D: Natural Sciences, Technology and EnvironmentCHƯƠNG TRÌNH PHÂN TÍCH MỘT SỐ DỊ THƯỜNG TRỌNG LỰCBẰNG MẠNG PERCEPTRON TRONG MÔI TRƯỜNG MATLABNguyễn Hồng Hải1ThS. Trường Đại học An Giang1Thông tin chung:Ngày nhận bài: 22/09/14Ngày nhận kết quả bình duyệt:15/01/15Ngày chấp nhận đăng: 12/15Title:The analytic program of gravityanomalies by perceptronnetwork in matlabTừ khóa:Dị thường trọng lực, dị thườngBouguer, mạng perceptron,thăm dò từ và trọng lực, MatlabKeywords:Gravity anomalies, Bougueranomalies, perceptron network,magnetic and gravity survey,MatlabABSTRACTThe program was developed in order to define the crystal basement beneath thedeposits by the values of gravity anomalies measured on the ground without thedensity sign of the deposits. The analytic program with friendly display cancalculate the data of the survey line’s average density sign, the squared averageerror and the calculation time of program. Besides, it can display graphs ofobserved gravity anomalies, calculated gravity anomalies and graphs of depth,shape and size of a foreign body. The result of the model program and theanalytic results of 5 negative Bouguer anomalies in the Mekong Delta includingChau Doc, Tam Nong, Thap Muoi, Bac Lieu and Ca Mau were consistent withthe experimental measurements.TÓM TẮTChương trình được xây dựng nhằm xác định mặt móng kết tinh nằm bên dướicác lớp trầm tích, từ các giá trị dị thường trọng lực đo trên mặt đất khi khôngbiết hiệu mật độ của các lớp trầm tích. Chương trình có giao diện thân thiện vớingười dùng, tính toán được hiệu mật độ trung bình của tuyến khảo sát, sai sốtrung bình bình phương và thời gian tính toán. Bên cạnh đó, chương trình chophép hiển thị đồ thị dị thường trọng lực quan sát, dị thường trọng lực tínhđược; đồ thị về độ sâu, hình dạng và kích thước của dị vật. Kết quả trên môhình và năm dị thường Bouguer âm ở vùng Đồng bằng sông Cửu Long: ChâuĐốc, Tam Nông, Tháp Mười, Bạc Liêu, Cà Mau phù hợp với thực nghiệm.đoán phải đúng là trường của chính dị vật đangquan tâm gây ra. Do đó, cần phải cố gắng loại trừtối đa các nhiễu. Tuy nhiên không bao giờ đạtđược kết quả tuyệt đối. Nếu như bài toán thuận cónghiệm duy nhất, thì bài toán ngược nói chung làđa trị. Do đó, việc giải bài toán ngược thăm dòtrọng lực phụ thuộc vào sự phân loại và nhận dạngcác yếu tố của bài toán với một lượng lớn các điềukiện phi tuyến; điều đó đòi hỏi cần phải đượchuấn luyện cách tiếp cận đã tích hợp các điều kiệnphi tuyến để giải quyết vấn đề.1. MỞ ĐẦUThăm dò trọng lực là phương pháp Địa Vật lýnghiên cứu vỏ trái đất và thăm dò các khoáng sảncó ích, dựa trên việc nghiên cứu sự phân bố củatrường trọng lực trên mặt đất. Thăm dò trọng lựccó hiệu suất quan sát thực địa tương đối cao.Trong một số trường hợp, việc giải thích kết quảthăm dò trọng lực có thể nhận được kết quả địnhlượng với độ chính xác tin cậy.Trong thăm dò trọng lực, có 2 loại bài toán: bàitoán thuận và bài toán ngược. Nguyên tắc của bàitoán ngược là trường được đem phân chia, giải22Journal of Science – 2015, Vol. 8 (4), 22 – 31Part D: Natural Sciences, Technology and EnvironmentTrong khi đó, nhờ vào khả năng học, lưu lại vàkhái quát hoá từ các mẫu được huấn luyện hoặcdữ liệu thu thập, mạng neural nhân tạo (ArtificialNeural Network: ANNs) trở thành một phát minhmới đầy hứa hẹn của hệ thống xử lý thông tin.Các phép tính toán của neural cho phép giải quyếttốt những bài toán đặc trưng bởi một số tính chấtnhư: sử dụng không gian nhiều chiều, các tươngtác phức tạp, chưa biết hoặc không thể theo dõi vềmặt toán học giữa các biến. Ngoài ra, phươngpháp ANNs còn cho phép tìm ra nghiệm đơn trịcủa bài toán.2. PHƯƠNG PHÁP2.1 Phương pháp tiếnNguyên tắc của phương pháp tiến là dựa trên cáchiểu biết về địa chất và địa vật lý của vùng khảosát, mô hình ban đầu của nguồn gây ra dị thườngđược xây dựng qua trực giác của người phân tích.Tính giá trị dị thường lý thuyết gây ra bởi mô hìnhnày và đem so sánh với dị thường quan sát để hiệuchỉnh các tham số của mô hình sao cho hai dịthường tương thích nhau.Quá trình tính toán gồm ba bước (Blakely, 1995):-Với tầm quan trọng của thăm dò trọng lực trongnghiên cứu thăm dò Địa Vật lý và các tiện ích củamạng perceptron – một loại mạng neural đơn, tôiquyết định nghiên cứu xây dựng “Chương trìnhphân tích một số dị thường trọng lực bằng mạngperceptron trong môi trường Matlab”, chươngtrình được xây dựng nhằm xác định mặt móng kếttinh nằm bên dưới các lớp trầm tích, từ các giá trịdị thường trọng lực đo trên mặt đất khi không biếthiệu mật độ của các lớp trầm tích.--Khởi tạo mô hình và tính dị thường của môhình.So sánh dị thường của mô hình và dị thườngquan sát qua sai số trung bình bình phươngđể hiệu chỉnh mô h ...