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chenhuang@cqu.edu.cn

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重庆市沙坪坝区沙正街174号
重庆大学A区资源与安全学院/400044

研究方向

（1）资源、环境、灾害与矿山地球物理；（2）地球电磁探测技术与反演成像

个人简历

     陈煌，重庆人，博士，硕士研究生导师。2015年获中南大学地球信息科学与技术专业学士学位；2022年获中南大学地质资源与地质工程专业博士学位，期间于2018年9月至2019年10月在瑞典乌普沙拉大学交流；2022年7月入职重庆大学资源与安全学院。现主持国家自然科学基金和国家重点研发计划子课题各1项，曾主持教育部重点实验室开放基金和湖南省研究生科研创新项目（重点项目）各1项，参与国家自然科学基金重点项目等国家级科研项目4项。发表SCI论文20余篇，其中第一或通讯作者SCI论文10余篇；授权国家发明专利7项、软件著作权4项；合作出版学术专著1部。担任《Geophysics》、《Survey in Geophysics》、《IEEE   TGRS》等国际著名地球物理期刊审稿人，为中国地球物理学会环境地球物理专业委员会委员。

代表性研究项目

（1）国家自然科学基金委员会，青年科学基金项目，带电流型畸变校正的大地电磁三维各向异性自适应反演研究，2024-01-01至2026-12-31，主持

（2）科技部，国家重点研发计划项目子课题，大深度半航空瞬变电磁数据预处理研究，2023-10-01至2027-09-30，主持

（3）有色金属成矿预测与地质环境监测教育部重点实验室，开放基金，基于非结构化网格的三维大地电磁自适应反演研究，2018-10-01至2020-09-30，主持

（4）国家自然科学基金委员会，区域联合重点项目，川东褶皱带深部电性结构与地震孕育环境机理研究，2025-01-01至2028-12-31，参与

（5）国家自然科学基金委员会，重点项目，基于物性约束的广域电磁法自适应三维反演与岩性识别方法研究，2019-01-01至2023-12-31，参与

（6）国家自然科学基金委员会，面上项目，近场源频率域电磁测深机理与方法研究，2021-01-01至2024-12-31，参与

代表性专利及软件著作权

（1）陈煌；余年；王晨凯；孔文新；一种基于传统反演引导的大地电磁二维深度学习反演方法，2024-6-14，中国，ZL202311424780.8（专利）

（2）陈煌; 任政勇;   汤井田; 杨智;   周峰；一种三维各向异性射频大地电磁自适应有限元正演方法，2020-04-14，中国，ZL201910457480.7 (专利)

（3）陈煌; 任政勇;   均匀磁化多面体磁梯度张量精确正演软件,   2020SR0882675, 原始取得, 全部权利,   2019-3-1 (软件著作权)

（4）陈煌; 任政勇;   汤井田; 带地形3D直流电阻率体-面积分方程法高精度正演软件,   2017SR587584, 原始取得, 全部权利,   2017-8-8 (软件著作权)

（5）陈煌; 任政勇;   汤井田; 基于非结构化网格的三维直流电阻率体积分方程法高精度正演软件,   2017SR12680, 原始取得, 全部权利,   2016-8-25 (软件著作权)

（6）陈煌; 任政勇;   汤井田; 基于Haar小波变换的重力地形校正软件, 2020SR0878342, 原始取得, 全部权利, 2016-3-1 (软件著作权)

（7）任政勇;   陈煌;   汤井田; 一种球坐标系下重力正演加速方法，2019-12-13，中国，ZL201811315171.8 (专利)

（8）杨智;   陈煌;   皇祥宇; 左刚;   杨磊; 一种强电磁干扰环境下的测深装置,   2019-04-05, 中国, ZL201810919608.2 (专利)

（9）杨智;   陈煌;   周峰; 皇祥宇;   一种通讯电子设备发射器, 2018-06-22, 中国, ZL201721690175.5 (专利)

（10）周峰;   任政勇; 陈煌; 邓居智;   张志勇; 汤井田;   李广; 蓝泽鸾;   基于地空分解策略的大地电磁正演方法及装置、存储介质,   2022-12-27, 中国, ZL202010515462.2 (专利)

代表性专著、教材

周峰; 任政勇; 汤井田; 陈煌; 基于非结构化网格的复杂地电磁问题计算[M],   长沙: 中南大学出版社,   2019年

代表性论文

（1）Chen,   Huang, Zhengyong Ren, and Jingtian Tang; Magnetotelluric adaptive   inversion using multi‐resolution   tetrahedral grids: Application to the North China Craton, Journal of Geophysical   Research: Solid Earth, 2025, 130 (4): e2024JB030405.

（2）Chen, Huang, Nian Yu, Wenxin Kong, Feiyan Wang,   and Tianyang Li; A stable analytical expression for   magnetotelluric/radiomagnetotelluric impedances in anisotropic layered Earth   models, Journal of Applied Geophysics, 2023, 217: 105184.

（3）Ji, Mingjie,   Huang Chen*, Chao Zhang, Nian Yu, and Wenxin Kong; A Magnetotelluric   Data Denoising Method Based on Lightweight Ensemble Learning, IEEE   Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2024, 62:5915513.

（4）Yu, Nian,   Hongye Zhang, Huang Chen*, Wenxin Kong, Xiao Feng, and Yunyi Qian; Three-dimensional   unstructured finite element modeling of magnetotelluric problems allowing for   continuous variation of conductivity in each block, IEEE Transactions on   Geoscience and Remote Sensing, 2024, 62: 2004412.

（5）Yu, Nian,   Chenkai Wang, Huang Chen*, and Wenxin Kong; A two-dimensional   magnetotelluric deep learning inversion approach based on improved Dense   Convolutional Network, Computers & Geosciences, 2025, 194: 105765.

（6）Ling,   Jiaxuan, Huang Chen*, Shuliu Wei, Ying Zhang, Qingrui Chen, and Siqin   Liu; 3-D resistivity modeling of undulating terrain using space-wavenumber   mixed domain approach, Physica Scripta, 2025, 100(3): 035018.

（7）Zhengyong   Ren; Huang Chen; Jingtian Tang;   Feng Zhou ; A volume-surface integral approach for direct current resistivity   problems with topography, Geophysics , 2018, 83(5): E293-E302.

（8）Zhengyong   Ren; Huang Chen; Chaojian Chen;   Yiyuan Zhong; Jingtian Tang ; New analytical expression of the magnetic gradient   tensor for homogeneous polyhedrons, Geophysics , 2019, 84(3):A1-A35.

（9）Zhengyong   Ren; Huang Chen; Jingtian Tang ;   Accurate volume integral solutions of direct current resistivity potentials   for inhomogeneous conductivities in half space, Journal of Applied Geophysics   , 2018, 151: 40-46.

（10）Zhengguang   Liu; Huang Chen*; Zhengyong Ren;   Jingtian Tang; Zhimin Xu; Yuanpeng Chen; Xu Liu ; Deep learning audio   magnetotellurics inversion using residual-based deep convolution neural network,   Journal of Applied Geophysics , 2021, 188: 104309.