💡这项突破是什么?
模拟断层滑动引起的地壳形变是构造地质学和地震学的核心基础问题之一。 然而，由于观测数据稀疏且存在空间不连续性，往往导致传统的正演和反演方法存在计算效率低和计算结果精度不足的问题。尽管物理信息神经网络（PINNs）和物理编码有限元网络（PEFEN）等人工智能方法为受物理规律约束的稀疏数据问题提供了新方案，但其基于连续可微假设的连续场预测特性，与断层位错场固有的位移非连续特征存在本质冲突。
针对以上问题，中国地震局地质研究所鲁人齐研究员团队，利用人工智能技术，在模拟方法上取得进展。中国地震局地质研究所地震动力学与强震预测全国重点实验室博士研究生杨旭航，在陶玮研究员指导下，提出一种基于辟节点-物理编码有限元网络（SN-PEFEN）模拟断层位错引起的非连续形变场的正反演方法。
本方法将有限元节点分裂机制集成到 PEFEN 框架中，通过在网格预处理阶段将空间不连续性显式编码进节点拓扑结构，SN-PEFEN 不仅克服了现有 PEFEN 模型在处理不连续场时的理论限制，还保持了所研究问题的物理一致性。
图1 SN-PEFEN方法的正演流程图
图2 SN-PEFEN方法的反演流程图
本研究将SN-PEFEN方法应用于二维和三维复杂介质、复杂断层位错引起的形变场的正反演模拟。在保证结果精度的前提下，对百万量级节点自由度网格，正演问题的计算效率比传统有限元（FEM）方法提高40倍以上（从约1800s缩短至42s）；反演计算仅在100个迭代步内即可收敛，总运行时间约 2000 秒，展现出极高的计算效率。
图3 基于SN-PEFEN方法的二维和三维断层位错的正演数值实验结果，及与相同网格的FEM结果的比较
图4 2023 年土耳其Mw7.8 级地震三维复杂非均匀断层同震位错造成的地表形变场模拟结果对比（断层几何和同震位错来自 Barbot et al., 2023）
（b\c\f\g）不同断层损伤带强度，SN-PEFEN方法正演模拟结果；（d\e\h\i）不同断层损伤带强度，FEM方法正演模拟结果
图5 基于SN-PEFEN方法的三维断层位错的反演数值实验结果，及其收敛曲线和地表变形场模拟精度
本方法为分析地质力学中复杂的不连续变形建立了一种高效的人工智能新范式，在多断层系统分析和断层滑动正反演方面具有广阔的应用前景。此外，SN-PEFEN 可以为地震应急响应和灾害管理提供快速且基于物理规律的评估手段，并可服务于下一代数据驱动的区域地震预警系统所需的大数据模型积累。
上述研究成果近期发表在国际地学期刊Geophysical Journal International，核心代码已开源于https://doi.org/10.5281/zenodo.16623837。研究得到国家重点研发计划课题（2023YFC3012004）、中国科学院国际伙伴计划-中国科学院-土耳其科技研究理事会协议项目（059GJHZ2023075MI）和中国地震局地质研究所基本科研业务专项（IGCEA2406）、国家自然科学基金面上项目（ 42074118）支持。
论文信息：
Xuhang Yang, Wei Tao, Split-Node Physics-Encoded Finite-Element Network for Forward and Inverse Modeling of Fault-Slip-Induced Discontinuous Deformation, Geophysical Journal International, 2026;, ggag074, https://doi.org/10.1093/gji/ggag074
