一、引言
　　王本锋，男，同济大学教授，博士生导师，主要从事基于压缩感知和深度学习的地震信号处理及反演等方面的教学研究工作。2015年7月博士毕业于中国石油大学（北京）；2018年2月入选同济大学青年百人计划，同年入选中国科协青年人才托举工程，2021年入选国家“万人计划”青年拔尖计划。
　　二、案例描述
　　地震数据在采集过程中不可避免地会遇到障碍物、禁采区等因素影响，导致地震数据缺失，降低后续地震数据偏移成像及反演的精度。基于压缩感知的地震数据插值重建方法，针对随机缺失地震数据，可以提供完备的地震数据，提高地震数据的横向连续性；但是带空间假频的规则缺失地震数据，对常规插值重建方法带来巨大挑战，需研究抗假频机制。随着计算机技术的快速进步以及数值优化方法的快速发展，深度学习方法扮演了越来越重要的角色，其可以对地震数据进行高精度非线性表征。王本锋等率先将深度学习方法引入地震数据插值重建处理中，提炼科学问题，针对带空间假频的规则炮缺失插值重建问题，基于波动方程格林函数的空间互易性原理，自适应设计训练集，保证后续规则缺失炮的插值重建精度。利用横向连续性较好的共炮点道集训练和验证设计的网络架构，将训练后的网络应用于横向连续性不足的共检波点道集，实现规则缺失炮的智能重建，提高地震数据的密度和一致性。模拟数据分析和实际数据处理验证了提出方法的有效性和应用潜力。
　　地震数据混叠采集大大提高了地震数据采集的计算效率，但是产生的混叠噪声降低了后续地震数据偏移和反演的精度，因此地震数据混叠分离成为必要环节。常规基于滤波的混叠分离方法及基于反演的混叠分离算法可以得到分离后的地震数据，但是面临调参难，且随着数据规模的增加计算量急剧增加。深度学习方法可以对地震数据进行高精度非线性表征，王本锋等结合常规混叠分离算法的迭代策略和深度学习方法的迁移学习策略，提出了智能化混叠波场分离新方法，并探讨训练集中弱混叠噪声对智能化迭代混叠分离精度的影响，模拟数据和实际资料混叠分离验证了智能化混叠波场分离的有效性。
　　三、主要成效
　　通过对深度学习方法的深入研究，提出了基于自适应训练集构建的智能化规则炮缺失插值重建方法，构建了基于迁移学习方法和迭代策略的智能化混叠波场分离方法，研究成果发表于国际著名期刊Geophysics、IEEE TGRS，发表在Geophysics上的论文入选前1%高被引论文，得到国际同行的广泛关注，其中SEG杰出成就奖获得者Gelius教授团队在Geophysics、Geophysical Prospecting上撰文论述上述工作，前JGR-Solid Earth 主编Nowack教授团队也正面评价该项工作。青托期间，王本锋以第一作者或通讯作者共发表SCI期刊论文17篇，其中3篇Geophysics，7篇IEEE TGRS，以第一发明人授权国家发明专利4项，获江西省自然科学奖三等奖1项，入选国家“万人计划”青年拔尖人才。
　　四、经验做法
　　被托举人成绩的取得，首先离不开青年人才托举平台，既提供了资金支持，又提供了强大的导师团队，为被托举人在科研道路上答疑解惑，把握宏观方向；其次，上海市高峰学科“油气资源勘探”高峰团队为被托举人提供了良好的学科平台，保障科研顺利开展；最后，中国地球物理学会组织很多有益的学术交流，开阔了被托举人的学术视野，激发了学术灵感。
　　五、下一步工作考虑
　　目前已完成的智能化地震数据插值重建方法和混叠分离方法，针对信噪比较高的2D实际地震数据，已取得一定的效果。下一步将针对高维信噪比较低的实际地震数据开展应用性研究，提高实际复杂地震数据的横向连续性和信噪比，服务于高精度地震勘探。

　　一、引言
　　黄炜霖，男，汉族，1990年7月生，博士，副教授，博士生导师。主要从事地震信号处理、分析与反演方面得教学科研工作。2008-2018年，在中国石油大学（北京）学士（双学位）、硕士、博士学位。2016-2017年，国家公派University of California, Santa Cruz（UCSC）。2018年入选中国石油大学（北京）优秀青年学者，并留校任教。2019年获“刘光鼎地球物理青年科学技术奖”，2020年获“傅承义青年科技奖”。自2018年入选中国科协第四届青年人才托举工程以来，在青托平台的助力下，取得了一系列的成果。
　　二、案例描述
　　人工震源、水力压裂或采掘破坏等事件所产生的地震波携带着震源、地下介质等信息，是油气、矿产资源勘探和开发过程中可靠且重要的信息资料。随着可控震源高效采集技术的推广应用、高密度空间采样地震勘探的迅速发展、全波场地震勘探逐步兴起、超长时间微地震监测的逐步应用等，野外采集的地震数据量呈几何指数增长，达到10TB、100TB 甚至更大级别。而海量的数据中往往包含着大量的非目标信号、噪音干扰等无用信息。岩石破裂、构造活化、地下地下水运动、机械振动以及工频噪音干扰等产生信号混杂在一起。因此，从海量地震数据中快速且准确地识别出有效信号、剔除无用信息、归类分析有用信息对后续的工作十分重要。
　　针对上述问题，依托青年人才托举项目，黄炜霖在导师团队的倾心指导，同行专家的密切交流的基础上，通过广泛调研相关文献、参加中国地球物理学会每年举办的年会与相关研讨会，跟进学习相关行业的先进技术与理论知识，对上述问题进行了深入研究。为准确反演出反射信号几何学信息，研究了一种基于深度神经网络的地震数据局部倾角反演方法。为了准确地获得数据的局部倾角，我们搭建了一套包含六层隐藏层的神经网络，其中前三层为卷积层，用于数据的特征学习和提取；后三层为全连接层，用于特征的分类和最终局部倾角的反演。为进一步进行信号分析与有效信息提取，提出了一种基于香农熵和平面波物理模型的相关度量方法。它是从局部平面波模型衍生出来的，并被表达为香农熵形式，其中概率是通过解决局部区域中的两个最小二乘问题而获得的。通过分段重新分配策略，可以将所预测的局部相关信息进一步用于增强地震事件的相关性并改善数据的信噪比。为了在海量数据中快速识别有效信号，并进行成分分析和分类，提出了一种基于波形特征的凝聚式层次聚类分析方法，对地震信号进行聚类分析，实现了对地震信号识别和成分分析，进一步实现了不同地震事件对应的信号分类。另外，鉴于复杂微地震应力场空间上分布不均匀性较强，提出了基于模糊聚类算法的应力反演方法。不仅提高了反演结果的准确性，还能够呈现出应力状态在空间上的不均一性，对于认知裂缝的破裂和发育过程具有重要作用。
　　三、主要成效
　　通过上述问题的研究，形成了基于深度神经网络、香农熵、凝聚式层次聚类分析的相关地震信号处理技术。该方面的研究在海量地震数据智能处理与分析方面具有重要的意义和应用价值。入选青年人才托举工程以来，2019年获“刘光鼎地球物理青年科学技术奖”、2020年获“傅承义青年科技奖”、2020年获河北省科技进步二等奖。以第一或通讯作者在IEEE Transactions on Image Processing，IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing，Geophysical Journal International等期刊发表SCI检索论文8篇。
　　四、经验做法
　　中国科学技术协会、中国地球物理学会、中国石油大学（北京）所提供的青托平台可以为青年科技工作者提供很好的支撑和学术视野。青年科技工作者可通过中国科学技术协会、中国地球物理学会所举办的各种学术学会、研讨会等来与国内外的专家进行很好的交流与学习。青年科技工作者的成长也离不开导师团队的倾心指导和密切交流与所在单位的培养扶持。导师团队均由业内资深的学者专家组成，在对青年科技工作者研究方向、方法等上的把控是至关重要的。此外，在研究进行中，就遇到的实际问题及时和导师团队进行沟通，听取导师的意见可以避免走弯路，有效解决问题。
　　五、下一步工作考虑
　　依托青年人才托举工程，目前已形成了基于深度神经网络、香农熵、凝聚式层次聚类分析等理论的地震信号智能处理技术，取得了阶段性的研究成果，解决了一定的实际问题。接下来将继续以解决实际问题为目标，深化高精度高智能化地震信号处理技术研究，提高油气勘探精度，提升复杂区域的勘探能力，降低油气勘探成本。

　　一、引言
　　黄帅，男，汉族，1987年12月生，博士，副研究员，硕士生导师。主要从事要研究方向为复合链生自然灾害致灾机理及防治技术研究工作。2005年09月—2009年07月获得山东科技大学土木工程专业学士学位，2009年09月—2015年01月获得北京科技大学防灾减灾工程及防护工程专业博士学位，2015年06月—至今就职应急管理部国家自然灾害防治研究院（原中国地震局地壳应力研究所）。2019年入选中国地震局青年人才。自2018年入选中国科协第四届青年人才托举工程以来，在青托平台的助力下，取得了一系列的成果。
　　二、案例描述
　　目前，国内外对滑坡控制技术的研究大多集中于岩体边坡，对富水地区边坡的加固技术（尤其是一些新型韧性消能措施，如自复位钢-混凝土组合抗滑桩等）缺乏研究，而且其应用大多是基于经验的。项目组在“一带一路”沿线国家开展国内外富水地区边坡工程项目抗震设计时，不同国家采用抗震标准不统一（以当地国家和欧标、美标为主），对我国工程抗震规范接受度低，国内迫切需求实现中国国内抗震规范的国际对接工作，用于海外工程的抗震设计加固。
　　针对上述问题，依托青年人才托举项目，黄帅在导师团队的倾心指导，同行专家的密切交流的基础上，通过广泛调研相关文献、参加中国地球物理学会每年举办的年会与相关研讨会，跟进学习相关行业的先进技术与理论知识，对上述问题进行了深入研究。以“十三五”《国家综合防灾减灾规划(2016-2020年)》为指导，面向“应急管理、防灾减灾救灾”十四五规划目标，并积极响应国家“2030年前碳达峰，2060年前实现碳中和”绿色发展战略，在究明富水类土质高边坡滑塌机理基础上，自主研发了一整套具有自主知识产权的韧性消能防治技术体系，并形成了操作简便可行的装配式施工技术方法，该结构体系可实现强震作用下吸能减震和震后恢复能力，能够在经历小于设防烈度地震时候迅速恢复正常使用，经历大震时能够对地震能量进行有效地吸收和耗损，防治大规模滑坡发生；修复过程只需简单地对减震器进行修理或者换取，提高了修复效率，有助于震后的应急救援。
　　三、主要成效
　　通过本项目的研究，为我国强震区富水地区边坡滑塌防治和社会经济发展提供科技保障。另外，形成的成果技术将助力“一带一路”沿线国家应对自然灾害防治技术水平，提升我国在国际防震减灾领域的综合实力与影响力。入选青年人才托举工程以来，2021年获得，中国地震局防震减灾优秀成果奖二等奖（排名第1）、中国煤炭工业协会科技进步奖三等奖（排名第1）、煤矿支护技术创新成果奖二等奖（排名第1）；2020年获得，中国产学研合作创新成果优秀奖（排名第1）、中国职业安全健康协会科技进步奖一等奖（排名第1）、中国公路建设行业协会科技进步奖二等奖（排名第1）、中国交通运输协会科技进步奖二等奖（排名第1）、绿色矿山科技进步奖二等奖（排名第1）、中国冶金矿山科技进步奖三等奖（排名第1）、中国建筑材料流通协会科技进步奖一等奖（排名第2）、中国循环经济协会科技进步奖三等奖（排名第2）；以第一作者在国内外学术期刊发表SCI/EI检索论文16篇；获得发明专利4项。
　　四、经验做法
　　青年科技工作者可通过中国科学技术协会、中国地球物理学会所举办的各种学术学会、研讨会等来与国内外的专家进行很好的交流与学习。相互学习岩土工程领域的理论与技术前沿，拓宽了青年学者学术视野，促进岩土工程领域相关学科的交叉与合作。青年科技工作者的成长也离不开导师团队的倾心指导和密切交流与所在单位的培养扶持。注重基础、注重需求、注重前沿、注重创新的“组织意志”的积极引导及探索之下，青年科技人才的培养质量可以得到切实的提升，同时也可以形成了一种良性循环：一棵棵成才之树拔地而起，为单位提供了永续发展的动力；单位的向上发展态势又为青年人才营造了良好的历练成才氛围。
　　五、下一步工作考虑
　　依托青年人才托举工程，在复合链生自然灾害防治技术方面，进一步自主研发 “有阻尼仓耗能的智能装配式框架锚固体系、自复位功能的装配式钢-混凝土组合格构加固体系”，通过改进和细化，推动成果在水坝工程中的应用，助力实现我国“双碳”目标；并基于图像识别技术建立边坡（土石坝）变形远程监测预警系统，实现在北京郊区滑坡崩塌灾害多发点设立远程无线监测示范点进行全天候现场试验。

　　一、引言
　　孔祥良，男，山东大学副研究员，博士生导师，主要从事太阳爆发有关的粒子加速和电磁辐射物理机制研究，包括观测数据分析和数值模拟，侧重于将粒子模拟与大尺度磁流体模拟相耦合以解释观测现象。2014年6月博士毕业于山东大学，2018年入选中国科协第四届“青年人才托举工程”项目。
　　二、案例描述
　　太阳爆发期间，大量带电粒子被加速至高能量，比如质子最高可达GeV，威胁空间卫星器件和航天员健康，是袭扰地球空间环境最具危害性的要素之一。观测数据分析表明，极端的太阳高能粒子事件与日冕物质抛射驱动的激波有关，而且激波可以在2个太阳半径以下的低日冕形成，但对在什么条件下才能产生极端事件仍不清楚。激波在低日冕传播时会扫过复杂的日冕磁场结构，进而影响激波特征参数和粒子加速效率。然而，以往的研究工作大多假设激波是一维或径向传播。孔祥良自主构建了日冕激波粒子加速的数值模型，考虑了激波在不同日冕磁场中传播时激波几何位型的时空演化。通过对比径向开放磁场和冕流磁场两种情况，发现冕流这一大尺度日冕结构由于闭合磁场约束和准垂直激波位型更利于激波粒子加速，100 MeV以上的高能粒子主要分布于激波与冕流相互作用区。这表明复杂的日冕磁场结构对产生极端太阳高能粒子事件可起到重要作用。此外，针对观测上发现的一些大型太阳高能粒子事件是双幂律能谱，基于模拟结果，孔祥良提出一个多源区高能粒子混合导致能谱叠加的新图景。这一新图景也可解释一些太阳高能粒子事件中发现的Fe/O比值随能量增大的观测现象。
太阳爆发加速高能量粒子,进而激发电磁辐射，横跨多个物理尺度。如何构建跨物理尺度数值模型来耦合这些物理过程是一个长期存在的难点。通过开展国内外合作，孔祥良创新性的提出解决思路，基于太阳耀斑的宏观磁流体力学模拟构建了耀斑电子加速数值模型，取得了一系列研究成果。首次清楚表明电子可被耀斑终止激波有效地加速，肯定了终止激波这一加速机制的作用。发现耀斑环顶由于磁重联出流撞击产生的磁阱结构对粒子加速和产生Masuda耀斑环顶源起到重要作用，获得了与耀斑观测基本一致的高能电子分布和能谱。
　　三、主要成效
　　通过自主构建的太阳爆发粒子加速的数值模型，对耀斑和日冕物质抛射过程中的粒子加速机制有了新的认识，取得多项研究成果，均发表于天体物理领域的国际权威期刊ApJL和ApJ，获得了国际同行的关注。太阳高能粒子研究的资深学者E. W. Cliver指出“孔等强调了冕流对高能粒子的重要性”，并认为这种机制“可解释过去一万年间最强的太阳高能粒子事件”。
入选青托工程以来，孔祥良以第一作者和通讯作者发表SCI论文4篇，受邀在亚太等离子体物理会议（AAPPS-DPP 2020）做30分钟邀请报告，研究成果获评2021年国家超级计算广州中心“天河之星”优秀应用奖。
　　四、经验做法
　　中国科协和中国地球物理学会搭建的高水平青托平台，不仅为被托举人提供经费支持、解决后顾之忧，而且提供了多种学术交流的机会，如地球物理学会青年论坛和青托经验交流会议等。被托举人在3年间参加近20次国内外学术会议，通过学术交流，启发了研究思路，加强了与国内和国际同行的合作。
　　五、下一步工作考虑
　　下一步将加强国内外合作，继续发展磁流体-粒子-辐射（MHD – Particle - Radiation）跨物理尺度的耦合数值模型，基于太阳爆发（耀斑和日冕物质抛射）的磁流体力学模拟开展粒子加速及激发辐射的模拟研究，并将模拟结果与观测进行比较，特别是针对典型爆发事件开展模拟，从而对太阳爆发中的粒子加速和传播、硬X射线和射电非热辐射激发等物理过程获取更深入的理解。另外，积极组织和开展空间科学科普工作，加强科研成果的宣传。