Fast 3d inversion of electromagnetic survey data using a...

G - Physics – 01 – V

Patent

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G01V 3/38 (2006.01) G01V 3/08 (2006.01) G01V 3/165 (2006.01) G01V 11/00 (2006.01)

Patent

CA 2659362

Earth models 50 (Figure 5) from survey areas are input to the artificial neural network (ANN). The result is a trained ANN 60. An initial model of the Earth's subsurface 62 in the survey area is input to the trained ANN 60. The initial model 62 may include spatial distribution of resistivity in three dimensions. The initial model 62 may be constrained by any available information such as petrophysical data. The trained ANN 60 generates a set of expected electromagnetic instrument responses 66. The expected responses 66 are compared, at 68, to the measured responses of the electromagnetic instrument. If the differences between the measured response and the expected response are not below a selected threshold, then at 70 the model is adjusted and the expected response is recalculated in the trained ANN 60. The adjustment and recalculation procedure is repeated until the differences fall below the selected threshold.

L'invention concerne un procédé pour interpréter des données de levé électromagnétique, qui comprend l'acquisition de données de levé électromagnétique à proximité d'une partie supérieure d'une partie de la sub-surface de la Terre. Un modèle initial de la partie de la sub-surface de la Terre est généré. Le modèle comprend au moins une distribution spatiale de résistivité de formation à l'intérieur de la partie. Le modèle initial est appliqué à un réseau neuronal artificiel entraîné pour générer un instrument de levé électromagnétique voulu en réponse au modèle initial. Les données de levé électromagnétique acquises sont comparées à une sortie du réseau neuronal artificiel. Le modèle initial est ajusté, et l'application du modèle au réseau neuronal artificiel et la comparaison sont répétées jusqu'à ce que les différences entre la sortie du réseau et les données de levé acquises tombent en dessous d'un seuil sélectionné.

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