GPU加速的三维电磁响应正演计算在人工智能与机器学习中的应用

"该文档主要探讨了人工智能和机器学习在时间域电磁响应三维正演计算中的应用，并介绍了GPU实现的并行加速技术。在地质勘探领域，时间域电磁法因其高分辨率、抗干扰能力和经济性而被广泛应用。随着数据量和计算需求的增长，单个计算机的计算能力已无法满足需求，因此研究采用了时域有限差分算法进行三维正演计算，并通过CPU/GPU平台实现并行计算，以提高效率和精度。 文中提到了几种常见的电磁响应数值模拟方法，包括积分方程法、边界单元法、有限差分法和有限单元法。其中，时间域有限差分法，特别是Yee提出的元胞方法，由于其简单明了和易于实现麦克斯韦方程组而得到广泛应用。这种方法在空间和时间上采用交错网格，确保电磁场的稳定求解。然而，为了模拟开放区域的电磁响应，需要在边界设置合适的吸收条件，如PML吸收边界条件，以减少反射影响。 研究基于Tsili Wang等人的时间域有限差分算法，不仅考虑了一次场，还考虑了二次场的影响，这对于精确模拟复杂介质的电磁响应至关重要。在实际应用中，由于地球介质的损耗特性，通常使用长周期或低频信号作为电磁源，这需要算法能够处理非瞬态问题，以达到理想的探测深度。 这份资料详细阐述了人工智能和机器学习如何与地球物理学相结合，优化时间域电磁勘探的计算过程，通过GPU并行计算提升大规模模型的处理能力，对于地球物理勘探的理论研究和实际操作具有重要意义。"