一种基于物理信息约束神经网络的海底硫化物自然电位反演成像方法

本发明涉及测量电变量技术领域，具体涉及一种基于物理信息约束神经网络的海底硫化物自然电位反演成像方法，该方法包括：构建基于物理信息神经网络约束的自然电位反演算法；获取目标区域的地形数据，构建地质模型；获取目标区域电场传感器所测得的自然电位数据；基于地形数据、电阻率模型和自然电位数据，对海底硫化物执行反演成像；基于反演成像，得到海底硫化物的体积、位置和电流密度分布；基于海底硫化物的体积、位置和电流分布，评估其开采价值和开采方案。本发明通过深度学习方法，结合物理驱动和数据驱动作为共同约束项达到高精度反演成像的目的，进而实现复杂地形的深海硫化物资源精准勘探。