个人简介
刘明亮，山东大学教授，入选国家高层次青年人才计划，山东大学杰出中青年学者（第一层次），泰山学者青年专家。 分别于2013年和2016年在中国地质大学（武汉）获得本科和硕士学位，2021年在美国怀俄明大学获得博士学位。2021年起在斯坦福大学工作，先后担任博士后研究员和研究科学家。2025年加入山东大学未来技术学院，主要从事深部地下工程智能感知理论与技术研究。
近年来在Geophysical Research Letters、Journal of Geophysical Research: Solid Earth、Geophysics等期刊发表学术论文23篇，其中第一作者论文13篇。研究成果曾入选自然指数期刊JGR年度高被引论文，获Geophysics”最佳论文荣誉提名奖”（年度仅两篇）及“亮点论文”。现任Computers & Geophysics领域主编及Geophysics副主编。
研究领域：
围绕深部地下资源与空间开发利用，致力于地球物理探测机理、智能计算方法与工程应用研究，主要方向包括：
（1）复杂地质环境下岩石物理响应机理
（2）多源地下探测数据同化理论与方法
（3）地下工程智能计算平台设计与开发
代表性成果
[1]Mingliang Liu*,Divakar Vashisth,Dario Grana, andTapan Mukerji. Joint inversion of geophysical data for geologic carbon sequestration monitoring: a differentiable physics‐informed neural network model.Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 2023, 128(3).
[2]Mingliang Liu*,Dario Grana, andTapan Mukerji.Geostatistical inversion for subsurface characterization using Stein variational gradient descent with autoencoder neural network: an application to geologic carbon sequestration.Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 2024,129(7).
[3]Mingliang Liu* andTapan Mukerji.Multiscale fusion of digital rock images based on deep generative adversarial networks.Geophysical Research Letters, 2022, 49(9).
[4]Mingliang Liu*,Rasool Ahmad, Wei Cai, andTapan Mukerji.Hierarchical homogenization with deep‐learning‐based surrogate model for rapid estimation of effective permeability from digital rocks.Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 2023,128(2).
[5]Mingliang Liu*,Michael Jervis, Weichang Li,andPhilippe Nivlet.Seismic facies classification using supervised convolutional neural networks and semisupervised generative adversarial networks.Geophysics, 85(4).
