KUNLING: Knowledge-augmented Universal Neural Learning for Intelligent Numerical Geoscience. By Dr. Ze Liu (OUC). A core framework for multi-scale spheres coupling, intelligent data assimilation, and deep-time reconstruction. Bridging tectonic-climate-sedimentary modeling with high-fidelity paleogeomorphology and paleoenvironment inversion.
Knowledge-augmented Universal Neural Learning for Intelligent Numerical Geoscience.
KUNLING-Core 是一个高性能、物理增强的 AI 框架，旨在重构海洋地质数值模拟的研究范式。由中国海洋大学（OUC）鲲灵智算实验室 (KUNLING Lab) 开发，该核心库弥合了传统数值模拟与前沿人工智能之间的鸿沟。
我们的目标是解决复杂的地球系统问题——从深时沉积演化到多尺度圈层耦合，实现前所未有的计算效率和物理保真度。
本框架围绕四个协同模块构建，涵盖了我们的核心研究方向：
| 模块名称 | 研究方向 | 核心功能描述 |
|---|---|---|
K-Coupler |
多尺度数值建模与圈层耦合 | 利用多保真度神经算子（Neural Operators）解决岩石圈、水圈与大气圈的相互作用。 |
K-Assimilator |
智能数据同化与深时重建 | 通过贝叶斯优化的神经网络进行深时重建，将稀疏的地质代理数据集成到连续模型中。 |
K-Process |
构造-气候-沉积过程模拟 | 高效模拟在复杂构造和气候驱动下的沉积通量演化。 |
K-Inverser |
古地貌与古环境反演 | 利用生成对抗网络（GANs）等架构对古地貌和古环境进行反向建模。 |
- 知识增强 (Physics-Informed): 不同于“黑箱”AI，KUNLING 将基本物理定律（如沉积动力学方程、守恒定律）直接嵌入神经网络架构中。
- 千倍加速 (1000x Acceleration): 实现比传统有限元 (FEM) 或有限体积 (FVM) 求解器快几个数量级的高保真模拟。
- 深时兼容性: 针对深时地质数据的稀疏性和不确定性进行了专项优化。
- 通用引擎: 模块化设计，支持从局部三角洲体系到全球海洋盆地的跨尺度扩展。
KUNLING-Core/
├── core/ # 核心 AI 引擎与神经算子底层
├── modules/ # 四大方向专用模块 (Coupling, Assimilation, etc.)
├── physics/ # 物理控制方程与约束集
├── data/ # 海洋地质数据预处理脚本
├── examples/ # 教程与 Nature 投稿案例研究
└── tests/ # 数值稳定性单元测试
