Применение искусственных нейронных сетей для восстановления вектора магнитного поля по однокомпонентным данным

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В данной работе с помощью искусственных нейронных сетей была решена задача о восстановлении векторного аномального магнитного поля по однокомпонентным данным. Для обучения искусственной нейронной сети была создана база данных компонент аномального магнитного поля Bx, By, Bz с помощью набора точечных магнитных диполей, залегающих под плоскостью измерения поля. На синтетическом примере была показана работа обученной нейронной сети в сравнении с известным численным алгоритмом восстановления векторного поля по данным одной компоненты. Далее, по данным вертикальной компоненты аномального геомагнитного поля с помощью искусственных нейронных сетей были восстановлены горизонтальные компоненты аномального геомагнитного поля на территории 58–85° E, 52°–74° N с шагом сетки 2 угловых минуты.

Об авторах

Р. А. Рытов

Институт земного магнетизма, ионосферы и распространения радиоволн им. Н.В.Пушкова РАН (ИЗМИРАН)

Автор, ответственный за переписку.
Email: ruslan.rytov2017@ya.ru
Россия, Москва, Троицк

В. Г. Петров

Институт земного магнетизма, ионосферы и распространения радиоволн им. Н.В.Пушкова РАН (ИЗМИРАН)

Email: vgpetrov2018@mail.ru
Россия, Москва, Троицк

Список литературы

  1. Колесова В.И. Аналитические методы магнитной картографии. Москва: Наука, 1985.
  2. Колесова В.И., Черкаева Е.А. Вычисление компонент векторного аномального геомагнитного поля по модульным данным. Препринт № 46 (735). М.: ИЗМИРАН, 1987.
  3. Яновский Б.М. Земной магнетизм. Ленинград : Изд-во ЛГУ, 591 c. 1978.
  4. Abadi M. et al. Tensorflow: Large-scale machine learning on heterogeneous distributed systems //arXiv preprint arXiv:1603.04467. https://doi.org/10.48550/arXiv.1603.04467. 2016.
  5. Alken P., Thébault E., Beggan C.D., et al. International Geomagnetic Reference Field: the thirteenth generation // Earth, Planets and Space. V. 73. № 1. P. 1–25. https://doi.org/10.1186/s40623-020-01288-x. 2021.
  6. Barkhatov N.A., Vorobjev V.G., Revunov S.E., et al. Effect of solar dynamics parameters on the formation of substorm activity // Geomagn. Aeron. V. 57. P. 251–256. https://doi.org/10.1134/S0016793217030021. 2017.
  7. Buchanan A., Finn C.A., Love J.J., et al. Geomagnetic referencing—the real-time compass for directional drillers // Oilfield Review. V. 25. № 3. P. 32−47. 2013.
  8. Coskun U.H., Sel B., Plaster B. Magnetic field mapping of inaccessible regions using physics-informed neural networks //Scientific Reports. V. 12. № 1. P. 12858–12867. https://doi.org/10.1038/s41598-022-15777-4. 2022.
  9. Kaftan İ. Interpretation of magnetic anomalies using a genetic algorithm // Acta Geophysica. V. 65. № 4. P. 627–634. https://doi.org/10.1007/s11600-017-0060-7. 2017.
  10. Kaji C.V., Hoover RC., Ragi S. Underwater Navigation using Geomagnetic Field Variations / 2019 IEEE Intern. Conference on Electro Information Technology (EIT). https://doi.org/10.1109/eit.2019.8834192. 2019.
  11. Kingma D.P., Ba J. Adam: A method for stochastic optimization //arXiv preprint arXiv:1412.6980. 2014.
  12. Krizhevsky A., Sutskever I., Hinton G.E. Imagenet classification with deep convolutional neural networks //Advances in neural information processing systems. V. 25. P. 1097–1105. 2012.
  13. Lourenco J.S., Morrison H.F. Vector magnetic anomalies derived from measurements of a single component of the field // Geophysics. V. 38, № 2. P. 359–368. doi: 10.1190/1.1440346. 1973.
  14. Maus S. An ellipsoidal harmonic representation of Earth’s lithospheric magnetic field to degree and order 720, Geochem. Geophys. Geosyst., 11, Q06015, https://doi.org/10.1029/2010GC003026. 2010.
  15. Montesinos F.G., Blanco-Montenegro I., Arnoso J. Three-dimensional inverse modelling of magnetic anomaly sources based on a genetic algorithm // Physics of the Earth and Planetary Interiors. V. 253. P. 74–87. https://doi.org/10.1016/j.pepi.2016.02.004. 2016.
  16. Pollok S., Bjørk R., Jørgensen P.S. Inverse design of magnetic fields using deep learning //IEEE Transactions on Magnetics. V. 57. №. 7. P. 1‒4. https://doi.org/10.1109/TMAG.2021.3082431. 2021.
  17. Pollok S. et al. Magnetic field prediction using generative adversarial networks //Journal of Magnetism and Magnetic Materials. V. 571. P. 170556–170565. https://doi.org/10.1016/j.jmmm.2023.170556. 2023.
  18. Virtanen P. et al. SciPy 1.0: fundamental algorithms for scientific computing in Python //Nature methods. V. 17. №. 3. P. 261‒272. https://doi.org/10.1038/s41592-019-0686-2. 2020.
  19. Ying X. An overview of overfitting and its solutions //Journal of physics: Conference series. – IOP Publishing. V. 1168. P. 022022–022029. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1168/2/022022. 2019.
  20. The National Centers for Environmental Information. (2018). [Online]. Available: https://www.ngdc.noaa.gov/geomag/geomag.shtml

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».