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青果期刊 | 北京大学：全球结构全波形反演层析成像研究突破

青研之家

2025-12-09

导读：北京大学博士生李世乾、博士后李智、宋晓东教授等近期发表标题为《GlobalTomo：用于物理ML地震波场建模和FWI的全球数据集》的文章。

研究概要：

对地球深部结构的探测一直是地球科学的核心问题之一。在全球地震学尺度下，传统方法中的先进技术手段——全波形层析成像，长期受制于数值方法精确模拟地震波传播过程所需的巨大计算量、计算精度、海量反演参数空间、以及海量数据等诸多瓶颈。该研究提出了一种新的地球结构全波形反演层析成像地震波传播和反演方法，通过大规模计算支撑下前沿高效的数值轴向谱元法（AxiSEM3D）全波形模拟，融合最新的物理感知深度学习神经算子网络。该框架结合弹性波波动物理特征的约束和人工智能网络，直接学习震源-波场-速度结构之间的算子映射关系，以此为基础构建具备物理感知的地震全波形波场神经网络。该网络显示出对不同模型波形模拟的极强泛化性和近乎瞬时的模拟效率，相较于基于网格剖分的传统数值方法加速了数万倍，也为反演空间提供了巨大的灵活性和潜力。研究还同步面向人工智能社区发布了全球尺度下球谐表征的三维正演模拟全波形数据集（GlobalTomo），综合涵盖了声波、弹性波、固液耦合等符合真实地球内部物理的应用场景，并搭建了若干机器学习基线模型，有望共同推动人工智能在全波形反演技术中的发展。

地球结构全波形反演层析成像框架示意图

合成测试结果

核心PI

宋晓东	北京大学地球与空间科学学院

简介：

宋晓东，北京大学讲席教授。中国科学技术大学地球物理学士学位，中国石油勘探开发院研究生，美国加州理工学院地球物理学博士学位（计算机副科）。曾经为美国哥伦比亚大学博士后、副研究员和讲师，美国伊利诺伊大学香槟分校助理教授、终身副教授、终身正教授；南京大学、武汉大学、北京大学国家级访问教授，中国地震局、预测所、地球物理所兼职研究员。

研究及招生方向：

1、地震学

2、地球深内部结构和动力学

3、时变地球物理学

4、地震大数据分析

主要科研项目：

主持国家自然科学基金重大项目、科技部国家重点研发计划项目、深地国家科技重大专项专题；国家自然科学联合基金项目、国家自然科学基金重点项目、国家自然科学基金面上项目、中国国家自然科学基金海外杰出青年(B类)、中国地震局行业专项、自然资源部深地实验室开放课题；美国国家科学基金会（NSF）、美国联邦政府、哥伦比亚大学、伊利诺伊大学、William and Flora Hewlett基金、伊利诺伊大学和法国联合基金。并参加过科技部973项目、中石油专项、中海油专项。

文章信息：

上述研究成果发表于人工智能领域的顶级会议Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025) Dataset and Benchmark Track。北京大学人工智能研究院博士生李世乾和地空学院博士后李智为文章共同第一作者，地空学院宋晓东教授和心理与认知科学学院/人工智能研究院朱毅鑫助理教授为文章共同通讯作者。该研究受到国家自然科学基金重大项目"地核的精细结构及时变机制"(42394111)以及北京大学新工科交叉专项的支持。

论文发表：

Li SQ, Li Z, Mu ZC, Xin SJ, Dai ZX, Leng KD, Zhang RH, Song XD, Zhu YX (2025). GlobalTomo: A global dataset for physics-ML seismic wavefield modeling and FWI, Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025) Dataset and Benchmark Track.

点击文末“阅读原文”可查看相关原文。

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