Yazarlar: Muhammed Rizwan Asif, Nikolaj Foged, Pradip Kumar Maurya, Denys James Grombacher, Anders Vest Christiansen, Esben Auken, Jakob Juul Larsen
Özet: Havadan zaman alanı elektromanyetik araştırmaları, binlerce kilometre uzunluğunda veri ve verileri açıklamak için milyonlarca olası model içeren son derece büyük veri setleri üretir. Yeraltının direnç yapılarını elde etmek için bu tür veri setlerinin tersine çevrilmesi, hesaplama açısından yoğun bir işlemdir ve en küçük kareler ters problemini çözmek için önemli sayıda ileri ve türev yanıtların hesaplanmasını gerektirir. Havadan sistemin uçuş yüksekliğinin modellemeye dahil edilmesi gerekir, bu da karmaşıklığı daha da artırır. Tersine çevirme sürecini hızlandırmak için, sönümlü iteratif en küçük kareler tersine çevirme çerçevesine sinir ağlarını entegre etmeyi öneriyoruz. Geniş bir direnç yapıları ve uçuş irtifaları aralığı için ileri yanıtları ve kısmi türevleri bağımsız olarak tahmin etmek üzere iki ayrı sinir ağı eğitiyoruz. Veri tersine çevirme, yalnızca nihai yeraltı modellerini üretmek için değil, aynı zamanda veri işleme sırasında veya bir araştırma sırasında ara sonuçlar üretmek için de kullanılır. Bu amaçları göz önünde bulundurarak, hesaplama süresi ve modelleme doğruluğu arasında ayarlanabilir bir denge sağlayan üç tersine çevirme şeması sunuyoruz: (1) başlangıçta sinir ağı türevleriyle birlikte kullanılan sayısal ileriye dönük yanıtlar ve son yinelemelerde sayısal çözüme geçirilen türevler, (2) tersine çevirme boyunca kullanılan sinir ağı türevleriyle birlikte sayısal ileriye dönük yanıtlar ve (3) tersine çevirmede yalnızca sinir ağı ileriye dönük yanıtları ve türevleri. Saha verileri üzerinde yapılan deneyler, ilk yaklaşımımızla modelleme doğruluğunda herhangi bir kayıp olmadan tersine çevirme hızını artırdığımızı, ikinci şema ise geleneksel doğrusal olmayan tersine çevirme sonuçlarında küçük ve genellikle kabul edilebilir sapmalar pahasına önemli bir hız artışı sağladığını göstermektedir. Son yaklaşım en hızlı olanıdır ve genel direnç yapılarını oldukça iyi yakalar. Bu nedenle, modelleme doğruluğuna bağlı olarak, önerilen şemalar kullanılarak 50'ye kadar tersine çevirme hızlandırma faktörleri gerçekleştirilmektedir.
