基于物理信息约束的深度学习细网格磁测正演建模

倾听地球的隐秘信号

地球物理学家有一种聪明的方法可以在不钻探的情况下“看见”地下深处：他们监听穿过地球的微弱自然电磁信号。通过模拟这些信号的传播方式，可以绘制埋藏断层、矿体和地热资源的分布。但要高精度地完成这项工作，历来需要耗时且计算量巨大的数值计算。本文展示了一种新的深度学习方法，结合物理规律约束，能够在保持或提升精度的同时大幅加速这些计算。

引用: Wang, K., Yuan, C., Zhu, H. et al. Magnetotelluric forward modeling on fine grid via deep learning with physical information constraints. Sci Rep 16, 6412 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-37645-1

关键词: 磁测, 地球物理成像, 深度学习, 物理信息 AI, 地下勘探