2019
最优输运与预条件匹配滤波
The application of an optimal transport to a preconditioned data matching function for robust waveform inversion
Geophysics 84(6), R923–R945
将匹配滤波与最优输运结合，以更全局的方式衡量观测和预测波形的差异。
DOI: 10.1190/geo2018-0413.1创始人 / 精选研究
孙兵兵博士
从鲁棒目标函数，到学习型反演。
围绕波形比较、优化求解与计算效率，孙兵兵博士与合作者开展了最优输运、机器学习辅助 FWI 与三维波场压缩研究。以下精选成果附出版物与专利原文链接。
期刊论文
聚焦鲁棒目标函数、学习型优化与数据自适应失配函数。
2020
机器学习与优化
ML-descent: An optimization algorithm for full-waveform inversion using machine learning
Geophysics 85(6), R477–R492
用循环神经网络结合当前梯度与迭代历史，学习 FWI 的模型更新策略。
DOI: 10.1190/geo2019-0641.12022
机器学习与优化
ML-misfit: A neural network formulation of the misfit function for full-waveform inversion
Frontiers in Earth Science 10, 1011825
将失配函数参数化为神经网络，在反演循环中进行元学习，探索适应数据的波形比较方式。
DOI: 10.3389/feart.2022.1011825专利文献
列示创始人作为共同发明人的代表成果及公开文献所列申请人或权利人。
2026
美国授权专利文献
Pretraining system and method for seismic data processing using machine learning
US12614072B2 · 2026-04-28
文献所列权利人：King Abdullah University of Science and Technology (KAUST)
从原始波形数据中预训练学习结构信息，再针对具体地震处理任务微调模型，研究预训练表征在不同任务间的复用。
2021
美国授权专利文献
Compressing seismic wavefields in three-dimensional reverse time migration
US11016212B2 · 2021-05-25
文献所列权利人：Saudi Arabian Oil Company
针对三维 RTM 的波场存储与读写开销，研究压缩和重建策略，并控制压缩伪影。
2021
PCT 国际专利申请公开
System and method for using a neural network to formulate an optimization problem
WO2021116800A1 · 2021-06-17
申请人：King Abdullah University of Science and Technology (KAUST)
以神经网络学习观测与预测数据间的失配函数，通过元学习训练，将其用于波形反演中的模型更新。
国际会议论文
在 EAGE 与 SEG/AAPG 国际会议上交流波形反演与 AI 方法。
2024
机器学习与优化
Regularization for full-waveform inversion by generative diffusion model with score distillation
SEG/AAPG IMAGE 2024 · Houston
以扩散模型构建 FWI 先验，并通过得分蒸馏避免显式计算网络 Jacobian，探索生成式 AI 与反演正则化的结合。
DOI: 10.1190/image2024-4098640.12020
机器学习与优化
ML-Misfit: Learning a Robust Misfit Function for Full-Waveform Inversion Using Machine Learning
EAGE 2020 Annual Conference & Exhibition Online
在 EAGE 年会上介绍学习型失配函数，通过反演训练和 Marmousi 测试研究其稳健性。
DOI: 10.3997/2214-4609.202010466从方法研究，走向数据测试。
欢迎围绕 FWI、地震成像与实际资料试算开展交流合作。