Presentation Details
基于深度学习融合多源数据的裂隙网络识别研究
ID：2715
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2024-04-12 15:59:53 Hits：2038
Oral Presentation
Start Time：2024-05-18 14:00（Asia/Shanghai）
Duration：8min
Session：S14 主题14、水文地球科学 »
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Abstract
裂隙网络的识别对于了解地下水流动和溶质运移以及核废弃物储存是至关重要的。基于深度学习的集成平滑方法在多孔介质的水力参数估计中已经取得诸多成功经验。与多孔介质相比，裂隙场具有高度的非均质性和典型的非高斯分布特征，因此，仅依靠稀疏的钻孔数据估计裂隙场变得非常困难。本文针对裂隙网络的识别，提出了一个联合水文地球物理反演框架，以改进裂隙网络的表征。我们首先训练卷积变分自动编码器(CVAE)网络来对裂隙场进行参数化，然后利用ESMDA方法融合多个数据集来推断裂隙分布。考虑了两个不同复杂度的数值算例，评估了所提出的联合反演框架的识别能力。结果表明，所提出的水文地球物理反演框架能较好地反映裂隙场的主要特征。通过综合压力和SP数据，可以有效提高裂隙网络的识别精度。
Keywords
裂隙网络,深度学习,裂隙识别
Speaker
邓亚平
讲师 合肥工业大学Submission Author
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Important Date
-
Conference Date
May 17
2024
toMay 20
2024
-
Mar 31 2024
Draft paper submission deadline
-
Mar 31 2024
Contribution Submission Deadline
-
May 20 2024
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