Диссертация

Объектом исследования являются аномальные гравитационные и магнитные поля и методы их интерпретации с использованием нейросетевых алгоритмов. Цель работы – разработка новых алгоритмов на основе нейронных сетей для автоматизации интерпретации геофизических данных. В работе применяются методы глубокого обучения (полносвязные и свёрточные нейронные сети, U-Net), реализованные на Python с использованием библиотек TensorFlow/Keras. Разработаны три оригинальных алгоритма для реконструкции структурных поверхностей, выделения линейных и изометричных аномалий. Результаты апробированы на реальных данных, показана высокая точность и эффективность по сравнению с традиционными методами. Алгоритмы внедрены в виде зарегистрированных программ для ЭВМ и могут использоваться при поиске полезных ископаемых, изучении глубинного строения Земли и других планет.