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地球物理反演问题广泛存在于地球科学的许多领域,包括地球物理成像、资源勘探和环境监测等。解决这些反演问题颇具挑战,因为所关注的未知地球参数通常是高维的,观测数据是间接的,并且会受到噪声干扰。参数到观测值的映射计算代价高昂,同时存在复杂的零空间问题。因此,在实际应用中,稳定且具备不确定性感知的反演方法尤为重要,以便能最大限度地提取观测数据的价值。
Geosciences 邀请了得克萨斯大学奥斯汀分校的陈阳康教授、佐治亚理工学院的尹梓屹博士、斯坦福大学的魏小龙博士,合作创建特刊“Geophysical Inversion (地球物理反演)”。本特刊欢迎投稿,内容涵盖最新的方法论、工作流程、案例研究以及真实数据示例,讨论地球物理反演领域的前沿技术,包括但不限于以下方面:
通过计算算法创新的建模、仿真和优化;
案例历史研究:突出地球物理应用中的挑战与解决方案;
基于机器学习和生成式人工智能的新型反演方法;
低成本和可扩展的不确定性量化与贝叶斯推断技术;
在能源转型领域的应用:如地质碳/氢存储和地热勘探等。
特刊截止日期:2025年5月31日
客座编辑
陈阳康 教授
德克萨斯大学奥斯汀分校
教授,就职于德克萨斯大学奥斯汀分校杰克逊地球科学学院经济地质局,研究兴趣包括地震信号分析、地震建模和反演、深度学习和高性能计算。
研究领域:同时源分离与成像;高维地震重建;微地震处理、成像和反演;油藏地震学;区域到全球尺度的地震成像;地震学中的深度学习
尹梓屹 博士
佐治亚理工学院
博士,毕业于佐治亚理工学院计算科学与工程专业,专注于机器学习在反演问题领域的研究。主要研究方向为生成模型和代理模型在贝叶斯推断中的应用。长期担任地球物理学与计算科学交叉学科顶尖国际期刊的审稿人。
研究领域:反演问题;机器学习;贝叶斯推断;不确定性量化;数值建模与模拟;地球物理成像、反演和监测
魏小龙 博士
斯坦福大学
博士后研究员,就职于斯坦福大学地球与行星科学系,研究重点是解决与矿产勘探相关的重要挑战,并将其运用在新矿藏的发现。目前正与Jef Caers教授合作勘探矿产资源,并利用地质、地球化学和地球物理测量来量化矿藏的不确定性。
研究领域:地球物理独立和联合反演;不确定性量化;地球科学数据集成;地球科学深度学习
了解更多特刊信息:https://www.mdpi.com/si/211103
Geosciences 期刊介绍
主编:Jesus Martinez-Frias, IGEO (CSIC-UCM), Spain
期刊涵盖地球和行星科学所有跨学科方面的讨论, 包括固体地球、大气、水圈和生物圈,以及行星和空间科学等相关学科的最新研究进展。
2023 Impact Factor:2.4
2023 CiteScore:5.3
Time to First Decision:26.2 Days
Acceptance to Publication:3.5 Days
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GMT+8, 2024-8-24 06:21
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