شناسایی خطوارههای مغناطیسی با استفاده از شبکههای عصبی کانولوشنال، مطالعه موردی شرق ایران
عنوان دوره: ششمین همایش ژئوفیزیک اکتشافی نفت
کد مقاله : 2124-NIGS
نویسندگان
1ندارم
2عضو هیات علمی دانشگاه تهران
3گروه آموزشی ژئوفیزیک گرانی سنجی ,موسسه ژئوفیزیک دانشگاه تهران
4ندارد
چکیده
از خطوارههای مغناطیسی برای شناسایی و تشخیص ساختارهای زمین شناسی استفاده میشود. روشهای مختلفی برای شناسایی خطواره وجود دارد که عموما برپایه گرادیان افقی و قائم هستند که به نوفه حساساند. در سالهای اخیر روشهای یادگیری ماشین درحل مسائل ژئوفیزیکی توسعه پیدا کرده وکاربرد آن درحال افزایش است. در این پژوهش از روش شبکه عصبی کانولوشنال (CNN) که زیرمجموعهای از روشهای یادگیری ماشین است برای تعیین خطواره مغناطیسی شرق ایران استفاده میشود. این روش توسط اسمیت و ناپرستک (2022) توسعه داده شده است. با ترکیب اطلاعات حاصل از خطوارههای مغناطیسی و اطلاعات زمین شناسی، گسلها و مرزهای تکتونیکی شرق ایران تفسیر شده است. خطوارههای مغناطیسی استخراج شده با ساختارهای خطی منطقه ازجمله گسلهای درونه، نهبندان، نایبندان، ازبک کوه، بیابانک، زرند تطابق خوبی داشته است و نیز باتوجه به گسلها محدوده بلوک لوت، بلوک طبس، بلوک یزد، زون تکتونیکی کاشمر_کرمان مشخص شده است.
کلیدواژه ها
Title
Identification of magnetic lineaments using convolutional neural networks, Case study of eastern Iran
Authors
Moustafa Mousapour Yasoori, Seyed-Hani Motavalli-Anbaran, Raziye Safian, Ahmad Alvandi, Roshanak Rajablou
Abstract
Aeromagnetic lineaments are used to identify and recognize geological structures. There are Different methods to identify magnetic lineaments which are generally based on horizontal and vertical gradients. These methods are sensitive to noise. Nowadays, machine learning methods for solving geophysical problems have been developed and Its application is increasing. In this research, the Convolutional Neural Network (CNN) method, which is a subset of machine learning methods, is used to determine the aeromagnetic lineaments of eastern Iran. This method was developed by Smith and Naprstek (2022). From the information obtained by lineaments and geological information, The faults and tectonic boundaries of eastern Iran have been interpreted. The extracted magnetic lineaments have a good match with the linear structures of the region, including Doruneh, Nehbandan, Naybandan, Uzbak-Kuh, Biabanak, Zarand faults. In addition, according to the faults, the boundaries of Lut block, Tabas block, Yazd block, Kashmar-Kerman tectonic zone have been determined.
Keywords
Aeromagnetic, Magnetic lineaments, machine learning, Convolutional Neural Network, Iranian tectonic, tectonic zone