汪宇锋 (副研究员)

副研究员 硕士生导师

性别:男

出生年月:1990-09-06

毕业院校:中国石油大学(北京)

学历:博士研究生

学位:工学博士学位

在职信息:在职

所在单位:地球物理与空间信息学院

入职时间:2020-01-01

学科:地球探测与信息技术

办公地点:珠宝楼518

Email:

个人简历

汪宇锋  副研究员

中国地质大学(武汉)地球物理与空间信息学院

计算与智能地球物理实验室(CIG)

Google Scholar

 

中国石油大学(北京)和斯坦福大学联合培养博士,副研究员、硕士生导师,入选地大学者青年优秀人才。主要从事计算地球物理和深度学习相关的教学和科研工作,并成立计算与智能地球物理实验室Computational and Intelligent Geophysics Lab, CIG)。在Geophysics, GJI, IEEE TGRS等国际学术期刊上发表论文20余篇,2篇论文入选Geophysics Bright Spots Paper2篇论文入选ESI Highly Cited PapersGoogle Scholar总被引次数1000余次(2025年11月)。目前主持国家自然科学基金青年项目、面上项目、中石油创新基金、武汉市自然科学基金探索计划(晨光计划)等科研项目,参与国家自然科学基金重点项目、联合项目、重大科研仪器研制项目、国家重点研发课题、国家科技重大专项等项目。CGU终身会员,IMAGE, EAGE, IEEE GRS, GSC会员。目前担任《Petroleum Science》青年编委,长期担任Geophysics, IEEE TGRS, Surveys in Geophysics, C&G, JAG等学术期刊审稿人,2018年获评JAG期刊优秀审稿人2021年、2024年获评本科毕业设计优秀指导教师2022年获评实习优秀指导教师



招生意向

拟招收对计算地球物理、高性能并行计算、深度学习等研究方向感兴趣的硕士研究生(地质资源与地质工程,资源与环境专业),同时欢迎对上述研究方向感兴趣的本科生加入本团队参与科研和大学生创新创业训练计划。本团队将培训学生使用Linux操作系统、并行服务器、Jupyter Notebook、Madagascar、CUDA、Latex等科研工具,鼓励学生进行开源地球物理研究。


研究方向

1. 复杂介质波动理论;

2. 地震全波形反演与偏移成像;

3. 储层地球物理反演;

4. 多地球物理联合反演;

5. 高性能并行计算;

6. 科学机器学习。


讲授课程

1.《机器深度学习与地球物理》    16学时

2.《计算地球物理》[课程主页]   16学时

3.《地学数据三维可视化》[课程主页]    16学时

4.《秭归野外地质实践教学》[MOOC]    4

5.《地球物理信息智能处理与反演》   16学时


科研项目

12. 国家自然科学基金面上项目《多尺度神经网络参数化衰减介质地震反演方法研究》2026.01-2029.12主持

11. 国家科技重大专项-专题《基于多源信息智能融合的深部矿体三维结构精细化重建》2025.07-2029.07主持

10. 武汉市自然科学基金探索计划(晨光计划)《基于多尺度物理信息神经网络的地球物理智能反演方法研究》2025.06-2027.06主持

9. 油气勘探计算机软件国家工程研究中心开放基金《物理信息神经网络反演地震衰减参数和本构关系》,2024.01-2025.12,主持

8. 国家自然科学基金青年项目《多尺度神经算子学习高效求解分数阶波动方程》2024.01-2026.12,主持

7. 国家自然科学基金重大科研仪器研制项目《基于特种光纤的多地球物理场分布式同步观测仪器系统研制》,2024.01-2028.12,参与

6. 国家自然科学基金地质联合项目《多地球物理场高温热储响应与识别研究2024.01-2027.12,参与

5. 中国石油科技创新基金研究项目《高衰减区地震多参数反演和稳定化补偿成像研究》,2022.03-2025.03,主持

4. 国家重点研发计划课题《空天地一体化高精度智能勘察技术》,2021.12-2024.11,参与

3. 大地测量与地球动力学国家重点实验室开放基金《分数阶波动方程多参数反演方法研究》,2021.01-2022.12,主持

2. 中央高校基本科研业务费专项资金-杰出人才培育基金《基于地球物理信息神经网络的反演方法研究 》,2020.01-2022.12,主持

1. 国家自然科学基金重点项目《变分数阶拉普拉斯算子粘滞声波方程正演、逆时偏移和全波形反演研究》,2017.01-2021.12,参与


指导研究生

14. 施锦龙,2025.09-,多地球物理联合反演

13. 马晨源,2025.09-,三维地质与地球物理智能建模

12. 杨影,2025.09-,算子学习与可微分物理模拟

11. 郑俊,2025.09-,深度学习+联合反演

10. 敖黎,2025.09-,深度学习+地震信号处理

9. 姜坤,2024.09-,深度学习+多地球物理联合反演

8. 赵静怡,2024.09-,深度学习+储层地球物理反演

7. 曹海港,2024.09-,深度学习+地震全波形反演

6. 白玉花,2024.09-,三维衰减介质角度域地震成像

5. 钟旺,2023.09-,分布式光纤感知(主被动源面波反演,DAS-VSP)

4. 张全浩,2023.09-,全自动微分多地球物理联合反演(CO2封存与监测,地热勘探)

3. 甘宁,2022.09-2025.06,深度图像先验与生成式先验全波形反演

2. 钟明峰,2022.09-2025.06,稳定化角度域逆时偏移成像与角道集提取方法研究

1. 王世鹏,2022.09-2025.06,数据与物理驱动弹性波全波形反演方法研究


指导本科生

21. 梁红伟,高悦,陆兆杰,《基于神经算子学习的二氧化碳实时动态监测方法研究》,2025年大学生创新创业训练项目

20. 郑俊,《基于算子学习的地震反演方法研究》,2025年本科毕业设计

19. 杨影,《基于因式分解傅里叶神经算子设计高效的波动模拟代理模型》,2025年本科毕业设计

18. 施锦龙,《美国黄石-斯内克平原区重磁数据联合反演》,2025年本科毕业设计

17. 张雅贤,《基于多地球物理数据的二氧化碳饱和度反演与三维可视化》,2025年本科毕业设计

16. 程梦阳,《三维地质统计学建模与二氧化碳动态模拟》,2025年本科毕业设计

15. 章世明,杨鑫烨,任洺宇,《基于全自动微分深度学习反演的二氧化碳地质封存动态监测》,2024年大学生创新创业训练项目

14. 徐铭远,张逸舟,杨晨宇 ,《基于多尺度物理信息神经网络和神经算子学习的波动方程正演方法研究》,2024年大学生创新创业训练项目

13. 黄胜,秦跃晁,常文卓,《基于数据和物理联合驱动的深度学习全波形反演方法研究》,2024年大学生创新创业训练项目

12. 张恒,《基于神经算子学习的波动方程高效求解方法》,2024年本科毕业设计,校优秀毕业论文

11. 来臣森,《基于傅里叶神经算子学习的时间域波动方程正演》,2024年本科毕业设计

10. 张恒,来臣森,《隐空间迁移神经算子学习高效求解波动方程》,2023年大学生创新创业训练项目

 9. 徐铭远,杨晨宇,张逸舟,《基于云计算的地球物理大数据三维可视化平台开发》,2023年教学实验室开放基金项目

8. 孙琛皓,《基于二次残差物理信息神经网络的声波方程求解》,2023年本科毕业设计

7. 蒲映龙,《基于深度图像先验地震数据插值方法研究》,2023年本科毕业设计

6. 赵雷,《基于深度卷积生成对抗网络数据增强的地震正反演》,2023年本科毕业设计

5. 刘健,《基于迁移傅里叶神经算子学习的频率域波动方程求解》,2023年本科毕业设计

4. 钟明峰,《基于波动物理信息神经网络的声波正演研究和可重复性实践》,2022年本科毕业设计

3. 杨凯,《基于条件编码解码器卷积神经网络的地震反演研究和可重复性实践》,2022年本科毕业设计

2. 许仕琦,《基于波动方程约束的神经网络地震正反演算法研究》,2021年本科毕业设计

1. 何磊,《基于卷积神经网络的地震正反演算法研究》,2021年本科毕业设计,校优秀毕业论文


期刊论文

27. Wang, Y., Gan, N., Zhang, S., He, W., Shi, X., & Hu, X. (2025). Multiscale neural decoding and weighting for reparameterized seismic full-waveform inversion. Geophysics. doi:10.1190/geo-2024-0728 [开源代码 ]

26. Sun, P., Zheng, J., J., Yang, Y. & Wang, Y.* (2025). Fully automatic differentiation with coupling deep neural networks for full-waveform inversion. Journal of Seismic Exploration. 

25. Wang, Y., Zhang, H., Lai, C., & Hu, X. (2024). Transfer learning Fourier neural operator for solving parametric frequency-domain wave equations. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. doi:10.1109/TGRS.2024.3440199

24. Zhang, Y., Zhou, H., Zhang, M., Wang, Y., Feng, B., & Liang, M. (2023). Structurally constrained initial impedance modeling for poststack seismic inversion. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. doi:10.1109/TGRS.2023.3263569

23. Chai, X., Yang, T., Gu, H., Tang, G., Cao, W., & Wang, Y. (2023). Geophysics-steered self-supervised learning for deconvolution. Geophysical Journal International. 234(1), 40-55. doi:10.1093/gji/ggad015

22. Wang, L., Zhou, H., Chen, H., Wang, Y., & Zhang, Y. (2022). Structure-Guided L1-2 Minimization for Stable Multichannel Seismic Attenuation Compensation. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. doi:10.1109/TGRS.2022.3217293

21. Wang, Y., Hu, X., Jerry, M. Harris, & Zhou, H. (2022). Crosswell seismic imaging using Q-compensated viscoelastic reverse time migration with explicit stabilization. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. doi:10.1109/TGRS.2022.3176749

20. Wang, Y., Jerry, M. Harris, Bai, M., Omar, M. Saad, Yang, L., & Chen, Y. (2022). An explicit stabilization scheme for Q-compensated reverse time migration. Geophysics, 87(3). doi:10.1190/geo2021- 0134.1 [开源代码]

19. Zhang, Y., Zhou, H., Wang, Y., Zhang, M., Feng, B., & Wu, L. (2022). A novel multichannel seismic deconvolution method via structure-oriented regularization. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 60. doi:10.1109/TGRS.2022.3141113

18. Wang, Y., Bai, M., Yang, L., Zhao, X., Omar, M. Saad, & Chen, Y. (2021). An unsplit CFS-PML scheme for the second-order wave equation with its application in fractional viscoacoustic simulation. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 60. doi:10.1109/TGRS.2021.3092714 [开源代码]

17. Zhao, X., Zhou, H., Chen, H., & Wang, Y. (2021). Domain decomposition for large-scale viscoacoustic wave simulation using localized pseudo-spectral method. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 59(3), 2666-2679. doi:10.1109/TGRS.2020.3006614

16. Chen, Y., Chen, X. Wang, Y., & Zu, S. (2020). Deblending of simultaneous-source data using a structure-oriented space-varying median filter. Geophysical Journal International, 222(3), 1805-1823. doi:10.1093/gji/ggaa189

15. Chen, Y., Chen, W., Wang, Y., & Bai, M. (2020). Least-squares decomposition with time-space constraint for denoising microseismic data. Geophysical Journal International, 222(3), 1864-1880. doi:10.1093/gji/ggaa192

14. Wang, Y., Zhou, H., Zhao, X., & Chen, Y. (2019). Q-compensated viscoelastic reverse time migration using mode-dependent adaptive stabilization scheme. Geophysics. 84(4), S301-S315. doi:10.1190/geo2018-0423.1

13. Wang, Y., Zhou, H., Zhao, X., & Chen, Y. (2019). CuQ-RTM: A CUDA-based code package for stable and efficient Q-compensated RTM. Geophysics, 84(1), F1-F15. doi:10.1190/geo2017-0624.1 [开源代码] [Bright Spots Paper

12. Chen, Y., Bai, M., Zhou, Y., Zhang, Q., Wang, Y., & Chen, H. (2019). Substituting smoothing with lowrank decomposition - applications to least-squares reverse time migration of simultaneous source and incomplete seismic data. Geophysics, 84(4), S267-S283. doi:10.1190/geo2017- 0298.1

11. Wang, L., Zhou, H., & Wang, Y. (2019). Three parameters prestack seismic inversion based on L1-2  minimization. Geophysics, 84(5), R753-R766. doi:10.1190/geo2018-0730.1

10. Wang, N., Zhou, H., Chen, H., Wang, Y., & Fang, J. (2019). An optimized parallelized high-order SGFD modeling package for 3D seismic wave propagation. Computers & Geosciences. 131, 102-111. doi:10.1016/j.cageo.2019.06.017

9. Chen, Y., Chen, X., Wang, Y., & Zu, S. (2019). The interpolation of sparse geophysical data. Surveys in Geophysics, 40(1), 73-105. doi:10.1007/s10712-018-9501-3

8. Fang, J., Zhou, H., Chen, H., Wang, N., Wang, Y., Sun, P.,  & Zhang, J. (2019). Source-independent elastic least-squares reverse time migration. Geophysics, 84(1), S1-S16. doi:https://doi.org/10.1190/geo2017-0847.1

7. Wang, L., Zhou, H., Wang, Y., Yu, B., & Fang, J. (2019). Adaptive seismic deconvolution via convolutional sparse coding model. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters. 17(8), 1415 - 1419. doi:10.1109/LGRS.2019.2945799

6. Wang, Y., Ma, X., Zhou, H., & Chen, Y. (2018). L1-2 minimization for exact and stable seismic attenuation compensation. Geophysical Journal International, 213(3), 1629-1646. doi:10.1093/gji/ggy064 [ESI Highly Cited Papers]

5. Wang, Y., Zhou, H., Chen, H., & Chen, Y. (2018). Adaptive stabilization for Q-compensated reverse time migration. Geophysics, 83(1), S15-S32. doi:10.1190/geo2017-0244.1 [Bright Spots Paper] [ESI Highly Cited Papers]

4. Zhao, X., Zhou, H., Wang, Y., Chen, H., Zhou, Z., Sun, P., & Zhang, J. (2018). A stable approach for Q-compensated viscoelastic reverse time migration using excitation amplitude imaging condition. Geophysics, 83(5), S459-S476. doi:10.1190/geo2018-0222.1

3. Wang, Y., Zhou, H., Zu, S., Mao, W., & Chen, Y. (2017). Three-operator proximal splitting scheme for 3-D seismic data reconstruction. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 14(10), 1830-1834. doi:10.1109/LGRS.2017.2737786

2. Xia, M., Zhou, H, Li, Q, Chen, H, Wang, Y., & Wang, S. (2017). A general 3D lattice spring model for modeling elastic waves. Bulletin of the Seismological Society of America, 107(5), 2194- 2212. doi:10.1785/0120170024

1. Chen, H., Zhou, H., Li, Q., & Wang, Y. (2016). Two efficient modeling schemes for fractional Laplcian viscoacoustic wave equation. Geophysics, 81(5), T233-T249. doi:10.1190/geo2015-0660.1