岩性预测综合地球物理解释方法综述

探测地下结构并进行地质解释是地球物理研究的主要目标，根据地球物理数据反映的地下物质的物理属性，如密度、速度、磁化率、电阻率等特征可确立地层结构及其性质. 由于单一地球物理方法的多解性等局限，采用多种方法综合开展地球物理解释是目前可行的有效手段. 本文针对地下岩性预测这一目标，总结了开展岩性预测的综合地球物理解释方法基本原则及步骤，并按照知识驱动和数据驱动两类技术路线对岩性综合预测的主要技术方法进行了总结. 知识驱动方法利用先验信息，简单直接易于理解，但对复杂及高维数据适应能力弱；数据驱动方法使用数理统计等策略可有效挖掘各类数据间的关系，适应复杂应用场景能力强. 在解决实际问题过程中，有监督机器...

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Published in地球与行星物理论评 Vol. 55; no. 4; pp. 416 - 427
Main Authors 路书鹏, 徐亚, 张倩文, 褚伟, Lu Shupeng, Xu, Ya, Zhang Qianwen, Chu, Wei
Format Journal Article
LanguageChinese
Published Beijing Editorial Office of Reviews of Geophysics and Planetary Physics 01.01.2024
中国科学院地质与地球物理研究所中国科学院油气资源研究重点实验室,北京 100029
中国科学院大学地球与行星科学学院,北京 100049%中国科学院大学地球与行星科学学院,北京 100049
Subjects
Adaptability
Lithology
Physical properties
Underground structures
机器学习
knowledge-driven and data-driven
lithology prediction
comprehensive geophysical interpretation
知识驱动与数据驱动
综合地球物理解释
machine learning
岩性预测
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ISSN2097-1893
DOI10.19975/j.dqyxx.2023-047

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Summary:探测地下结构并进行地质解释是地球物理研究的主要目标，根据地球物理数据反映的地下物质的物理属性，如密度、速度、磁化率、电阻率等特征可确立地层结构及其性质. 由于单一地球物理方法的多解性等局限，采用多种方法综合开展地球物理解释是目前可行的有效手段. 本文针对地下岩性预测这一目标，总结了开展岩性预测的综合地球物理解释方法基本原则及步骤，并按照知识驱动和数据驱动两类技术路线对岩性综合预测的主要技术方法进行了总结. 知识驱动方法利用先验信息，简单直接易于理解，但对复杂及高维数据适应能力弱；数据驱动方法使用数理统计等策略可有效挖掘各类数据间的关系，适应复杂应用场景能力强. 在解决实际问题过程中，有监督机器学习方法以充分的岩石物理性质研究为基础，不仅引入了先验知识而且充分发挥了自身的数据挖掘能力，提高岩性预测解释的准确性，更好地建立地球物理与地质信息的对应关系，支撑资源能源等勘探需求.
Bibliography:ObjectType-Article-1
SourceType-Scholarly Journals-1
ObjectType-Feature-2
content type line 14
ISSN:2097-1893
DOI:10.19975/j.dqyxx.2023-047