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刘明亮

研究员

邮箱:mingliangliu@outlook.com

研究领域:地下资源与空间开发利用

个人简介

刘明亮,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。近年来在Geophysical Research Letters、Journal of Geophysical Research: Solid Earth、Geophysics等期刊发表学术论文21篇,其中第一作者论文12篇。现兼任Geophysics和Computers & Geosciences两本期刊的副主编。



研究领域:

围绕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,主要包括以下方向:

(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).