ИСТИНА

В работе представлен аппроксимационно-нейросетевой (АНС) метод решения условно-корректных нелинейных обратных задач геофизики, который основан на аппроксимации обратного оператора с помощью нейронных сетей. АНС метод и его модификации позволяют формализовано находить устойчивые приближенные решения обратных коэффициентных 2D, 3D задач геоэлектрики в классе сеточных моделей сред на регуляризованной сетке параметризации с приемлемой для практики точностью при минимальной априорной информации без задания первого приближения. Число искомых параметров порядка несколько тысяч. Вычисляются апостериорные оценки степени неоднозначности получаемых приближенных решений. Работа метода иллюстрируется на примере 3Д инверсии синтезированных площадных данных и 2Д натурных данных геоэлектрики методом МТЗ. Показана принципиальная возможность применения АНС метода для решения условно-корректной обратной нелинейной 3D задачи гравиразведки (определение геометрии нижней границы исследуемого геолого-геофизического объекта с известной избыточной плотностью).