姓名：郑栋宇
职称：副教授， 硕导/博导
电子邮箱：zhengdongyu@cdut.edu.cn
研究室：古地理研究室
政治面貌：中共党员
个人简介：
郑栋宇，1992年10月生，江西上饶人，副教授，博士生导师，美国密苏里科技大学地质学博士，英国利兹大学、布里斯托大学、卡迪夫大学访问学者，四川省海外高层次留学人才。国际大科学计划“深时数字地球（Deep-time Digital Earth, DDE）”核心研究骨干，主要从事地球科学与人工智能、数值模拟的交叉研究。以深度学习、知识图谱与数据驱动建模为核心技术手段，以人工智能赋能深时地学为特色研究方向，围绕“古环境重建—资源富集机理—智能预测”主线，开展面向油气、矿产资源等勘探与宜居地球战略的系统研究。
主持国家自然科学面上基金与青年基金、四川省自然科学基金、全国重点实验室开放基金等，主研参与国家自然基金委原创探索项目、多项中石油中石化油气勘探项目。以第一作者/通讯作者已在Nature Communications, Geoscientific Model Development, JGR-Machine Learning and Computation, Geoscience Frontiers, Computers & Geosciences等国内外知名期刊发表论文14篇（合作文章共计30篇），授权发明专利与计算机软著14项。目前担任国际SCI期刊Applied Computing and Geosciences编委，《天然气工业》、《成都理工大学学报》杂志青年编委，担任Nature Communications、JGR-Earth Surface、International Journal of Coal Geology、Ore Geology Review、Geoscience Data Journal等国际期刊审稿人。
学历和工作背景：
2022.12-至今成都理工大学沉积地质研究院，副教授，四川成都
2025.04-2025.08英国卡迪夫大学地球与环境学院，访问学者，英国卡迪夫
2023.1-2023.12英国利兹大学地球与环境学院，访问学者，英国利兹
2022.1-2022.11成都理工大学沉积地质研究院，特聘副研究员，四川成都
2021.2-2021.12成都理工大学沉积地质研究院，讲师，四川成都
2020.9-2021.1中石化石油物探研究院，主管师，江苏南京
2019.7-2020.8 Selman Geological Service Corporation，非常规油气开发地质师，美国德克萨斯
2014.8-2019.6 Missouri University of Science and Technology, Geology and Geophysics Program，地质学博士及教学助理，美国密苏里
2010.9-2014.7吉林大学地球科学学院，地质学学士，吉林长春
主持/参与科研项目：
1.国家自然科学基金面上项目“新疆博格达地区二叠纪-三叠纪之交陆相化学风化记录重建及古气候模拟”，主持，在研
2.成都理工大学AI创新项目“AI赋能的地球深时环境演化模型构建与应用”，主持，在研
3.中海石油有限公司北京研究中心AI攻关项目“岩相古地理数智化重建关键技术与功能模块研发”，主研，在研
4.国家自然科学基金青年基金“博格达地区上石炭统-中三叠统碎屑岩物源定量示踪研究”，主持，结题
5.四川省自然基金青年项目，四川盆地威远区块五峰组-龙马溪组页岩总有机碳-测井大数据构建与智能应用，主持，结题
6.油气藏地质与开发工程国家重点实验室开放基金“基于测井大数据的非常规油气藏总有机碳深度学习预测”，主持，结题
7.国家自然基金地球科学部原创探索计划项目“含油气盆地岩相古地理解析与智能编图”，主研参与，结题
8.中石化勘探开发主库研发及示范应用“岩相古地理编图标准化、数据化、智能化研究”，主研参与，结题
9.美国自然科学基金项目“Collaborative Research: Terrestrial Late Permian to Early Triassic Earth System in NE Pangea: Insights into the Tempo, Effects, and Causes of the End-Permian Mass Extinction”，主研参与，结题
10.美国密苏里大学研究基金项目“Peeking into Continent Building Process through the Bogda Window, NW China”，主研参与，结题
11.吉林大学大学生创新实验计划“额尔古纳地块晚侏罗世花岗闪长岩及其构造意义”，主持，结题
主要学术兼职：
Nature Communications, Journal of Geophysical Research, International Journal of Coal Geology, Geoscience Data Journal, Ore Geology Review等期刊审稿人，教育部学位中心学位评审专家，《天然气工业》、《成都理工大学学报》青年编委，Applied Computing and Geosciences编委
已发表文章：
1.Zheng, D.*, Lipp, A. G., Farnsworth, A., Li, S., Merdith, A. S., Gurung, K., ... & Mills, B. J. (2026). Tight regulation of Earth’s long-term temperature over Phanerozoic time.Nature Communications. https://doi.org/10.1038/s41467-026-72672-6
2.Li, K., Gao, Y., Ma, Y., Li, C., Ye, J., Yu, H., Xu, Y.,Zheng, D.* and Koeshidayatullah, A., 2025. Weakly supervised semantic segmentation of microscopic carbonates on marginal devices.Computers & Geosciences, p.106059.
3.Wu, S.,Zheng, D*., Wang, Y., Teng, R. and Yang, T., 2025. Using Explainable Machine Learning to Identify Controlling Factors of Low-Permeability Beach-bar and Turbidite Reservoir Quality.Applied Computing and Geosciences, p.100299.
4.Zheng, D., Merdith, A.S., Goddéris, Y., Donnadieu, Y., Gurung, K. and Mills, B.J., 2024.Using deep learning to integrate paleoclimate and global biogeochemistry over the Phanerozoic Eon.Geoscientific Model Development, 17(13), pp.5413-5429.
5.Zheng, D.,Zhong, H., Camps-Valls, G., Cao, Z., Ma, X., Mills, B., Hu, X., Hou, M. and Ma, C., 2024.Explainable deep learning for automatic rock classification.Computers & Geosciences, 184, p.105511.
6.Ou, Q.,Zheng, D.*, Nichols, A.R., Wang, K., Qian, S.P., Zi, F., Ma, A., Zeng, Y.C., Huang, Z., Liao, J. and Hou, Z., 2024. Detachment of the subducting slab in ancient subduction zones discerned using machine learning.Journal of Geophysical Research: Machine Learning and Computation,1(4), p.e2024JH000400.
7.Zheng, D., Hou, L., Hu, X., Hou, M., Dong, K., Hu, S., Teng, R. and Ma, C., 2024.Sediment grain segmentation in thin-section images using dual-modal Vision Transformer.Computers & Geosciences, p.105664.
8.Zheng, D., Wu, S., Ma, C., Xiang, L., Hou, L., Chen, A. and Hou, M., 2022. Zircon classification from cathodoluminescence images using deep learning.Geoscience Frontiers,13(6), p.101436.
9.Zheng, D., Hou, M., Chen, A., Zhong, H., Qi, Z., Ren, Q., You, J., Wang, H. and Ma, C., 2022. Application of machine learning in the identification of fluvial-lacustrine lithofacies from well logs: A case study from Sichuan Basin, China.Journal of Petroleum Science and Engineering,215, p.110610.
10.Zheng, D.Y.*, Wu, S., & Hou, M. (2021). Fully connected deep network: An improved method to predict TOC of shale reservoirs from well logs.Marine and Petroleum Geology,132, 105205.
11.Zheng, D.Y.*and Wu, S.X. (2021). Principal component analysis of textural characteristics of fluvio-lacustrine sandstones and controlling factors of sandstone textures.Geological Magazine, 158 (10), 1847-1861.
12.Zheng, D. Y., & Yang, W. (2020). Provenance of upper Permian-lowermost Triassic sandstones, Wutonggou low-order cycle, Bogda Mountains, NW China: implications on the unroofing history of the Eastern North Tianshan Suture.Journal of Palaeogeography,9(1), 1-21.
13.Zeng, W., Wang, Y., Chen, C., Yao, C.,Zheng, D. and Wang, S., 2025. Improved bimodal segmentation of multi-light images based on feature fusion. Pattern Recognition, p.111947.
14.Li, F., Xu, S., Chen, X., Chen, H., Wu, C., Yang, S., Sun, S.,Zheng, D. and Chen, A., 2025. The permo-triassic internal source-to-sink systems of central Asian orogenic belt recorded extensional to compressional accretionary orogeny. Gondwana Research.
15.Ren, Q., Zhang, S., Hou, M.,Zheng, D., Wu, H., Yang, T., Li, H., Chen, A. and Ogg, J.G., 2025. Continental drift triggered the Early Permian aridification of North China.Nature Communications, 16(1), p.384.
16.Cao, Z., Ma, C., Tang, W., Zhou, Y., Zhong, H., Ye, S., Wu, K., Chen, X., Zheng, D., Hou, L. and Zhang, Y., 2024. CoreViT: a new vision transformer model for lithology identification in cores. Geoenergy Science and Engineering, p.213012.
17.Hou, L., Ma, C., Tang, W., Zhou, Y., Ye, S., Chen, X., Zhang, X., Yu, C., Chen, A.,Zheng, D.and Cao, Z., 2024. DDViT: Advancing lithology identification on FMI image logs through a dual modal transformer model with less information drop. Geoenergy Science and Engineering, 234, p.212662.
18.Ma, Y., Wang, Q., Wang, H., Wan, B., Zhang, S., Deng, C.,Zheng, D., Ren, Q., Yang, T., Wu, D. and Zou, D., Jurassic Paleomagnetism of the Lhasa Terrane–Implications for Tethys Evolution and True Polar Wander.Journal of Geophysical Research: Solid Earth, p.e2022JB025577.
19.Zhang, L., Hou, M., Chen, A., Zhong, H., Ogg, J.G. andZheng, D., 2022. Construction of a fluvial facies knowledge graph and its application in sedimentary facies identification.Geoscience Frontiers, p.101521.
20.Wang, H., Zhong, H., Chen, A., Li, K., He, H., Qi, Z., Zheng, D., Zhao, H. and Hou, M., 2023. A knowledge graph for standard carbonate microfacies and its application in the automatical reconstruction of the relative sea-level curve. Geoscience Frontiers, p.101535.
21.Ge, Y., Wang, H., Tian, Z.,Zheng, D.Y, Yi, L., & Han, H. (2022). Marine aragonite evolution in the oxygen-decreasing interval before the Cenomanian-Turonian Ocean anoxic event (OAE2) in the southeastern Neo-Tethys.Sedimentary Geology, 106078.
22.Yin, L., Zhang, S., Xiang, K., Ma, Y., Ji, Y., Chen, K. andZheng, D., 2022. A New Stochastic Process of Prestack Inversion for Rock Property Estimation.Applied Sciences,12(5), p.2392.
23.Yu, C., Wu, W., Zheng, J., Zeng, W.,Zheng, D., Li, Z., Chen, C. and Wang, S., 2025. A multi-stage adaptive otsu thresholding algorithm for pore segmentation in rock thin-section images. Earth Science Informatics, 18(2), pp.1-15.
24.侯紫茜,郑栋宇*,向芳,白洁,陈安清,马超and侯明才, 2025. HydroSHEDS数据集在气候变化与生物多样性演变中的应用.高校地质学报, 31(02), p.238.
25.白洁,郑栋宇*,侯明才,陈安清,马超.全球硅酸盐岩化学风化-二氧化碳消耗定量模型研究进展[J].古地理学报,2024,v.26(02)
26.范萱,陈安清,郑栋宇,王瀚,任强,钟瀚霆, ... &侯明才. (2025).基于机器学习的碳酸盐岩测井沉积相智能识别——以川东北元坝地区上二叠统长兴组为例.沉积学报.
27.郑清丹,董俊玲,郑栋宇,孙柏年.福建中新世中期三宝木属(大戟科)一新种及其古气候与古生态学意义[J].古生物学报,2023,v.62(03):398-409.
28.侯明才,陈安清,任强,钟瀚霆,李志林,刘少峰,肖倚天,李海鹏,伍新明,姜莉莉,马超,林成发,郑栋宇,尤加春,孙晓明,遆鹏,王瀚,张蕾,程汉.综合古地理重建的数字智能化趋势与方法进展[J].地质学报,2023,v.97(09):2956-2974.
29.张佳佳,张蕾,钟瀚霆,王瀚,陈安清,李凤杰,任强,郑栋宇,赵洪祎,侯明才.岩相古地理知识图谱构建及应用[J].高校地质学报,2023,v.29;No.123(03):345-358.
30.向坤,陈科,段心标,郑栋宇, 2022.基于APSO-MCMC的叠前三参数同步随机反演方法研究.石油物探,61(4), pp.673-682.
31.王晓楠，任强，侯明才，董俊玲，陈安清，马超，钟瀚霆，郑栋宇, 2022. PBDB数据库在古地理重建中的重要应用进展.沉积与特提斯地质, 1009-3850
授权专利与软著：
1.发明专利:基于KAN神经网络对TOC进行预测的方法.郑栋宇;王轶军;吴思萱;杨田;曾维;陈才华;李红军;侯明才
2.发明专利:基于密集多尺度和空间信息引导的铸体薄片语义分割方法，202411642134.3，陈才华,潘玉杰,曾维,郑栋宇,吴仪伟,王洪辉,王姝懿.
3.发明专利:基于深度学习与插值回归的页岩气总有机碳预测方法，ZL 2022 1 0528308.8，郑栋宇;侯明才;吴思萱;陈安清;马超;向坤.
4.发明专利：基于多尺度深度卷积神经网络的锆石分类方法[P].吴思萱,郑栋宇,侯明才,陈安清,董凯,杨柳鑫,向坤,石炜,滕润林.：,2023-12-12.
5.发明专利：一种图像分割方法、系统、设备及存储介质[P].马超,侯立,郑栋宇,侯明才,唐闻强,钟瀚霆,周羽漩.：,2023-11-03.
6.计算机软著: AIFacies软件v1.0. 2022SR0670717.郑栋宇;侯明才;陈安清;马超;钟瀚霆;程明哲.
讲授课程：
研究生课程：地质大数据分析与应用
本科课程：地学大数据；峨眉山地质实习
获得的荣誉：
国家留学基金委西部计划资助（2025），第二十二届研究生数学建模国家二等奖-指导教师（2025），第十六届蓝桥杯软件大赛省三等奖-指导教师（2025），成都理工大学优秀硕士生导师团队（2022），四川省海外高层次留学人才（2021），美国地质协会Research Travel Grant (2019)，Alfred Spreng研究奖学金（2016），吉林大学大学生创新实验计划一等奖（2014），吉林大学奖学金（2010-2014），吉林省数学建模一等奖（2012），吉林大学地球科学学院英语演讲一等奖（2010）
招生与培养计划：
每年计划招收研究生与博士生2–4名，可依托沉积地质研究院、地球物理学院和计算机学院培养。硕士招生专业包括地质学、地质工程、地质资源与地质工程、地球物理学和计算机科学；博士招生专业包括地质学、地质工程和地质资源与地质工程。
在研究生培养过程中，将充分结合学生的学术兴趣和专业特长，开展地质学与数据科学交叉的定量地质研究，以及面向地球系统模拟、人工智能与高性能计算的数字地球科学研究，着力培养具有扎实地学基础和数据分析能力的复合型人才。
目前指导地质学博士、硕士研究生7名，计算机科学硕士研究生3名，为成都理工大学优秀研究生导师团队成员。已指导毕业研究生和本科生十余名，多名学生获评优秀毕业生，并赴油气能源企业、科研院所及高等院校工作或继续深造，人才培养成效显著。
