近日，深海地球物理與資源研究室王大偉研究員團(tuán)隊(duì)在地學(xué)TOP期刊《Geomorphology》報(bào)道了深海海底微地貌（水平面元12.5-25米、垂向分辨率6.5米的三維人工地震數(shù)據(jù)）的最新研究成果。該團(tuán)隊(duì)通過與中國石油大學(xué)（華東）合作，建立了海底地貌邊界識別的人工智能算法，并通過與能源企業(yè)合作，將深海海底災(zāi)害識別與預(yù)測方法應(yīng)用于生產(chǎn)實(shí)際。

(一) 盡管前人通過水槽實(shí)驗(yàn)和露頭測量已經(jīng)建立了濁流底形的理論演化模型，但是，水道-朵葉體轉(zhuǎn)換帶（the channel–lobe transition zones，簡稱CLTZ）內(nèi)的濁流底形演化很少有文獻(xiàn)記載，對其了解也非常少。以南海瓊東南盆地高分辨率三維人工地震資料為基礎(chǔ)，采用地震沉積學(xué)與海底地貌學(xué)結(jié)合的分析方法，刻畫了水深1080-1260米、40公里長的現(xiàn)代海底濁流水系；推進(jìn)了微地貌尺度的深水濁流底形觀測；在CLTZs內(nèi)，更新了弗洛德數(shù)（Fr）整體下降趨勢下，局部超臨界流動和水力躍變的演化模型。

華光水道-朵葉體轉(zhuǎn)換帶

此項(xiàng)研究在線發(fā)表于《Geomorphology》（Wang, W., Wang, D.*, Sun, J., Shao, D., Lu, Y., Chen, Y., Wu, S., 2020. Evolution of deepwater turbidite bedforms in the Huaguang channel–lobe transition zone revealed by 3D seismic data in the Qiongdongnan Basin, South China Sea. Geomorphology, 370: 107412. DOI：10.1016/j.geomorph.2020.107412）

(二) 從沉積環(huán)境、底形形態(tài)、沉積結(jié)構(gòu)、形成機(jī)理和數(shù)值模擬等方面介紹了周期階坎（Cyclic steps）的研究進(jìn)展，探討了不同探測方法的分辨率問題，給出了周期階坎研究的突破方向。在水深大于500米的區(qū)域，將自主式水下航行器（AUV）和船測多波束、AUV和船測淺地層剖面、人工地震數(shù)據(jù)結(jié)合，并通過載人潛水器（HOV）獲取原位數(shù)據(jù)，完善周期階坎的三維精細(xì)結(jié)構(gòu)。

對比不同探測設(shè)備之間的差異性

此項(xiàng)研究發(fā)表于《地球科學(xué)進(jìn)展》（王大偉，孫悅，司少文，吳時(shí)國. 海底周期階坎研究進(jìn)展與挑戰(zhàn). 地球科學(xué)進(jìn)展, 2020,35(9):890-901. DOI：10.11867/j.issn.1001-8166.2020.072）

(三) 隨著深拖、AUV、ROV、HOV等技術(shù)在工程調(diào)查中的廣泛應(yīng)用，學(xué)術(shù)與工業(yè)界已獲得了近海底的、大數(shù)據(jù)量的、高精度的海底地形數(shù)據(jù)。海洋科學(xué)的精細(xì)研究、海洋工程的施工效率，要求高效、準(zhǔn)確的海底地貌分析結(jié)果，對傳統(tǒng)的地貌分析方法提出了新要求。利用人工智能的方法，對海底地形數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與處理，自動識別海底地貌單元的邊界，可以大大提高海底地貌分析的工作效率和準(zhǔn)確度。