研究方向：

主要从事数学地质、三维地质建模及与成矿预测方向的研究，包括多源地学信息融合与数据挖掘、基于智能算法的立体地球化学建模技术、基于智能算法的三维成矿预测研究及针对勘查找矿弱异常的识别与提取等研究。先后主持国家自然科学基金青年项目，深地重大专项专题项目及安徽省博士后基金项目，参与国家重点研发计划项目、国家自然科学基金多项，发表学术论文20余篇。

主持项目：

1. 基于小样本机器学习的原生晕地球化学信息挖掘及三维成矿预测研究——以新疆阿舍勒铜锌矿床为例，国家自然科学基金委（青年基金项目），2023-2025;

2. 基于智能学习的非常规立体地球化学建模方法研究：源于原生晕成晕机理视角的初探， 安徽省人力资源和社会保障厅办公室，2023-2024;

3. 数据驱动与相似度推理知识嵌入的可扩展岩石图像识别研究(合作主持)，国家自然科学基金委，2024-2027;

4. 基于小样本机器学习构建立体地球化学模型的方法研究，合肥工业大学青年教师科研创新启动专项B项目，2022-2024；

5. 宣城矿集区多尺度三维地质建模与深部铜金多金属矿找矿预测，2025年深地国家科技重大专项，2025-2029；

代表性论文：

1. Zheng C, Luo X, Wen M. et al. 2020. Axial primary halo characterization and deep orebody prediction in the Ashele copper-zinc deposit, Xinjiang, NW China. Journal of Geochemical Exploration.

2. Zheng C, Liu P, Luo X, et al. 2021. Application of compositional data analysis in geochemical exploration for concealed deposits: A case study of Ashele copper-zinc deposit, Xinjiang, China. Applied Geochemistry.

3. Zheng C, Feng Y, Luo X,  et al. 2023. Mineral prospectivity mapping based on Support vector machine and Random Forest algorithm-A case study from Ashele copper-zinc deposit, Xinjiang, NW China. Ore Geology Reviews, 105567.

4. 郑超杰,刘攀峰等. 岩石地球化学数据挖掘及弱异常识别—以新疆阿舍勒铜矿为例[J]. 大地构造与成矿学, 2022. 

5. Zheng C, Li H, Li X, Chen Z, Zhang R, Yuan F. Novel Adaptive Hyperparameter Optimization Framework for Deep Learning-Based Mineral Prospectivity Mapping. Natural Resources Research.

6.郑超杰,罗先熔等.西藏隆子姐纳各普金多金属矿区常规土壤热释汞与阶梯升温式热释汞测量对比研究及找矿预测[J].矿物岩石,2018,38(01):99-110；

7. Liu P, Zheng C, Wen M,  et al. 2021. Ecological risk assessment and contamination history of heavy metals in the sediments of chagan Lake, Northeast China. Water. 13(7).

8. Yuan X, Liu J, Zheng C, et al. 2025. Tectonic attribute of the Lincang terrane in the eastern Tethyan domain, Gondwana Research.