一种三维大地电磁深度学习反演方法

本发明公开了一种三维大地电磁深度学习反演方法，涉及电磁勘探中三维大地电磁反演技术领域，包括：构建三维层状的地下电阻率理论模型，利用地下电阻率理论模型自身结构数据以及对应的各视参数数据形成样本对；搭建基于Swin Transformer模块和跳跃连接的三维神经网络；分别针对多个视参数训练正演子网络并冻结其权重作为固定正演算子，实现快速正演；将各固定正演算子迁移拼接至反演子网络后，作为额外损失约束项，实现神经网络模拟的物理驱动；通过拟合反演子网络建立起各视参数到地下电阻率的端到端映射，实现拟物理加数据双驱动的三维大地电磁深度学习反演。本发明在深度学习与电磁勘探交叉的三维大地电磁反演技术领域具有很高的实用价值和推广价值。