瑞利波频散曲线反演研究：人工神经网络方法

"瑞利波频散曲线的反演——对层状介质中各弹性参数对频散曲线的影响进行了探讨，提出了应用人工神经网络反演瑞利波频散曲线的方法，并通过3层固体介质模型的训练和反演验证了其有效性。研究发现横波速度和介质层厚度对频散曲线影响显著，拐点法分层不具理论依据，人工神经网络反演虽有挑战，但具有潜力。" 瑞利波频散曲线是地震学和地球物理领域中的一个重要概念，它描述了瑞利波（一种在地球表面传播的地震波）的频率与其相速度的关系。这种关系对于理解地壳结构和地球内部的物理特性至关重要。在层状介质中，不同的弹性参数（如剪切模量、体积模量等）会直接影响瑞利波的传播特性，从而改变频散曲线的形状。 本研究深入探讨了这些弹性参数对瑞利波频散曲线的影响，特别关注了vR-λR频散曲线的拐点变化。vR和λR分别代表瑞利波的相速度和圆频率，拐点则反映了介质层间的界面。通过对这些拐点的分析，研究者指出，地层的横波速度（即剪切波速度）和各层的厚度是影响频散曲线的关键因素。横波速度决定了波在地层中传播的速度，而层厚则影响波在不同介质间的交互作用。 传统的地层分层方法，如拐点法，依赖于频散曲线上的特征点来划分地层。然而，这项研究表明，仅凭拐点无法提供足够的理论依据来进行精确的地层分层。为了提高反演的准确性和可靠性，研究者引入了人工神经网络技术。通过网络训练和反演，对3层固体介质模型的频散曲线进行了模拟，结果证实了这种方法的有效性。 人工神经网络是一种强大的非线性建模工具，能够处理复杂的数据关系和模式识别。在瑞利波频散曲线的反演中，神经网络可以学习并理解频散曲线与地层参数之间的复杂联系，从而推断出介质的弹性参数。尽管这种方法需要大量的计算时间和可能存在的精度问题，但其潜力不容忽视，特别是在处理复杂地层结构时。 这项研究为瑞利波频散曲线的反演提供了新的思路，强调了横波速度和层厚的重要性，并提出了人工神经网络作为改进反演精度的工具。未来的研究应继续优化神经网络模型，提高反演效率和精度，以更好地服务于地球物理勘探和地壳结构的研究。