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的个人主页 https://teachers.jlu.edu.cn/zhangrongzhe1/zh_CN/index.htm
张镕哲，男，吉林大学副教授，2014年本科毕业于吉林大学地球物理学专业，2020年于吉林大学获地球探测与信息技术博士学位，2020年至2022年在吉林大学进行博士后研究。2020年入选吉林大学第一批“鼎新学者”，2023年入选吉林省省域拔尖人才、吉林省高校创新科技人才。
主要专注于综合地球物理数据联合反演理论及应用研究，在重力、磁法、电磁法及地震多方法耦合机制构建、高效优化算法开发、以及多域多方法联合反演系统建立等方面取得了突破性进展，为矿产、地热资源勘探、以及道路病害和管线识别等领域提供了扎实的理论基础和前沿的技术支撑。现任教于吉林大学地球探测科学与技术学院，主讲电法勘探原理与方法本科专业必修课程、电磁反演理论算法与应用研究生课程。
作为项目负责人，承担国家自然科学青年基金项目、中国博士后科学基金特别资助(站前)项目、中国博士后科学基金面上项目、吉林省教育厅项目等10余项。参与国家重点研发计划“航空重力梯度仪研制”项目、国家科技重大专项项目、国家自然科学面上基金项目等多项。研究成果获得国内外同行广泛认可，在《Geophysics》、《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》、《Geophysical Prospecting》、《地球物理学报》等期刊发表学术论文40余篇（其中第一/通讯作者SCI 20余篇）。出版《地球物理反演理论、算法及应用》专著1部。已公开国家发明专利7项，授权计算机软件著作权10项。获得软件开发1项和科技成果转化1项。
[1] Zhang Rongzhe, Pan Xiaoming, Li Tonglin, Deng Xinhui, Dong Xintong. Audio-frequency magnetotelluric data inversion method based on an adaptive binary structure constraint and its application in geothermal exploration. Geophysics, 2025, 90(3), WA207-WA220.
[2] He Haoyuan, Li Tonglin, Zhang Rongzhe*, Gu Guanwen, Xu Zhihe, Luo Teng. Fast Forward Modeling of 3-D Gravity Data for Curved Hexahedral Grid Based on Neural Network. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2025, 22, 7504905.
[3] Zhang Rongzhe, Zhang, J., Li, T., Zhang, Y., Du, K., & Pan, X. Magnetotelluric inversion constrained by guided fuzzy c-means clustering using adaptive virtual rock physics information. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2024, 62, 5931612.
[4] Zhang Rongzhe, He Haoyuan, Dong Xintong, Li Tonglin, Liu Cai, and Kang Xinze. Application of Supervised Descent Method for 3-D Gravity Data Focusing Inversion. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2023, 61, 1-10.
[5] Yang Hetian, Li Tonglin, Zhang Rongzhe*, Dong Xintong, Zhuang Yan. 3-D Joint Inversion of DC esistivity and Time-Domain Induced Polarization With Structural Constraints in Undulating Topography. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2023, 61, 1-12.
[6] Zhang Rongzhe, Li Tonglin, Liu Cai, et al. Geophysical joint inversion based on mixed structural and rock-physics coupling constraints. Geophysics, 2023, 88(2), K27-K37.
[7] Zhang Rongzhe, Ling Zhang, Li Tonglin, Liu Cai, et al. Gravity inversion with a binary structure constraint imposed by magnetotelluric data and its application to a Carlin-type gold deposit. Geophysics, 2023, 88(3), K39-K50.
[8] Li Gen, Li Tonglin, Zhang Rongzhe*. 2-D Magnetotelluric Multiparameter Joint Inversion Considering the Induced Polarization Effect. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2022, 60, 1-9.
[9] Zhang Rongzhe, Li Tonglin, Liu Cai. Joint Inversion of Multiphysical Parameters Based on a Combination of Cosine Dot-Gradient and Joint Total Variation Constraints. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2022, 60, 1-10.
[10] Zhang Rongzhe, Li Tonglin, Liu Cai, et al. 3-D Joint Inversion of Gravity and Magnetic Data Using Data-Space and Truncated Gauss-Newton Methods. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2022, 19, 1-5.
研究方向简介
本团队长期与科研机构及地勘单位开展紧密合作，致力于联合反演技术的研究与应用，成果在我国矿产资源勘探、地热资源开发、深部构造探测及城市地质安全四大领域实现了广泛转化。具体应用项目包括：吉林长白山玄武岩覆盖区深部铜矿定位、临江市老三队地热区深部热储结构探测、大兴安岭呼中多金属矿区成矿靶区圈定、辽宁本溪-集安地区深部构造解析、以及城市地下浅层病害体与管线精细探测。
图1. 团队主要研究领域
如何通过有效融合多源地球物理数据，实现从矿产资源、深部构造、地热储层到城市浅层的各类复杂地下目标的高精度、高效率成像，是资源勘探与城市地质安全领域共同面临的重大技术挑战。聚焦这一目标，团队通过长期理论探索与科研实践，成功构建了以多方法联合反演为核心的三项关键技术体系：
①理论突破：创立双机制耦合策略，突破结构与物性联合反演技术壁垒；
②技术创新：突破复杂地形建模瓶颈，构建高效反演优化体系；
③体系构建：创建多域多方法联合反演系统，构建多尺度勘探技术体系。
上述技术体系的构建，显著提升了基于联合反演的资源与城市地下目标探测能力，为矿产资源定位、地热储层刻画、深部构造探测和城市地下空间精细探测提供了全新的技术解决方案。
图2.团队技术体系
多尺度综合探测技术应用体系简介
为解决资源勘探与城市地质安全领域面临的复杂地下目标高精度成像挑战，本团队构建了以多物理场联合反演为核心的、相互关联且动态拓展的“多尺度综合探测技术应用体系”（如图2所示）。该体系包含三个相辅相成的核心部分：
1、理论突破：结构与物性协同反演机制
针对结构与物性难以协同反演的难题，团队创立了创新的双机制耦合策略。该策略融合余弦点积梯度和引导模糊c均值聚类技术，构建了同时约束结构几何相似度与物性参数关联度的联合反演函数。显著提升了对地质体边界识别的精度，并大幅增强了物性参数反演的可靠性，为高精度成像奠定坚实的理论基础。
2、技术创新：高效建模与优化算法
开发了基于非结构曲面六面体网格的建模方法，利用单元差分梯度近似机制，有效突破了复杂地形三维精细表征的技术瓶颈，为反演提供精确的地质模型基础。融合机器学习算法与物理场方程，设计新型优化策略，避免显式计算庞大的灵敏度矩阵，有效增强算法的全局寻优能力，克服传统反演易陷局部极值的问题。同时创新性提出数据空间域截断高斯牛顿混合算法，实现了计算效率的跨越式提升和内存占用的系统性优化，解决了大规模计算效率低下的瓶颈。
3、体系构建：多域数据动态联合与多尺度应用
基于理论突破与技术创新构建的坚实技术基础，团队实现了重力、磁法、大地电磁、地震、探地雷达、高密度电阻率法及激发极化法等多种地球物理方法的选择性耦合。通过动态整合地球物理数据与岩石物理数据，构建了灵活、优化的多域数据联合反演技术体系，为不同尺度和类型的地下目标提供了普适性的高精度成像解决方案。
研究生培养计划
依托国家深地重大专项任务，为学生提供地球物理智能联合反演算法研发与多尺度地质工程探测应用并重的研究平台。以团队自主构建的多物理场联合反演技术体系为核心支撑，培养学生掌握多物理场耦合理论、高效反演算法开发及资源定位与地质结构精细探测技术，覆盖矿产勘探、地热资源评价、深部构造解析及城市工程探测等应用方向，为地质资源开发与工程安全领域输送高端科研与工程人才。同时，学习期间为学生提供国内外学术交流、企业实习、科研补助以及多样化科研奖励机制，还会定期组织团建活动，在轻松氛围中增进团队感情。
科研团队目前研究生培养方向包括：
1、勘探方法多参数耦合机制研究
聚焦物性参数关联约束与几何结构耦合机制，建立适用于重力、磁法、电磁、地震等多种地球物理方法的联合反演理论体系。
2、地球物理数据智能处理技术
针对各类地球物理数据特性，利用深度学习技术，开发适配的智能算法，提升数据质量、优化反演效率，并增强复杂地质目标识别能力。
3、多领域实用化技术开发
研发适配不同领域的正反演算法，通过矿产、地热、深部构造及城市工程等场景的实测数据闭环验证，实现算法到工程实效的转化。
团队代表性科研成果（部分）
吉林大学 地球探测科学与技术学院 副教授
吉林大学 地球探测科学与技术学院 博士后（鼎新学者）
