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科研團隊

智慧能源系統(tǒng)與工程實驗室

日期：2025-01-15 | 訪問量：

一、團隊成員介紹

林伯韜，中國石油大學（北京）人工智能學院院長、教授。本科、碩士畢業(yè)于中山大學，博士畢業(yè)于美國俄克拉荷馬大學。兼任中國石化勘探開發(fā)數(shù)智技術(shù)重點實驗室學術(shù)委員會委員、中國世界石油理事會國家委員會青年專委會副主任委員、美國巖石力學學會人工智能與數(shù)據(jù)科學分委會委員、國際石油工程師協(xié)會（SPE）中國北方分會董事、中國巖石力學與工程學會人工智能技術(shù)實用化專委會常務委員、IEEE會員。目前的研究方向為智能石油工程與工業(yè)數(shù)字孿生；承擔“十三五”重大專項子課題、國家自然科學基金等科研項目及“深海一號”智能氣田建設等信息化項目十余項，獲省部級獎項6項，發(fā)表論文106篇，授權(quán)發(fā)明專利31項，軟件著作權(quán)5項。

孟翰，中國石油大學（北京）人工智能學院特任崗位副教授，本科碩士就讀中國石油大學（北京）石油工程專業(yè)，博士公派至諾丁漢大學就讀計算機科學博士學位，博士期間研究方向為可解釋人工智能。目前研究聚焦于可解釋人工智能在能源領(lǐng)域的應用。發(fā)表SCI論文10余篇，擔任Intelligent Geoengineering青年編委，IEEE Transaction on Artificial Intelligence, Neurocomputing, Geoscience and engineering, SPE Journal 等國際知名期刊審稿人。目前的研究興趣包括可解釋人工智能，生成式模型，智能石油工程等。

韓潤奇，中國石油大學（北京）人工智能學院特任崗位副教授。博士畢業(yè)于清華大學精密儀器系儀器科學與技術(shù)專業(yè)。曾于加州大學伯克利分校物理系聯(lián)合培養(yǎng)，作為負責人先后完成中國空間站夢天艙某單機、某通信衛(wèi)星平臺某單機、探月四期嫦娥七號某單機等多型產(chǎn)品研制。發(fā)表期刊論文10余篇，授權(quán)發(fā)明專利6項，申請發(fā)明專利5項，主持航天科技集團青年創(chuàng)新基金1項，作為項目骨干參與省部級縱向項目3項，并獲省部級一等獎1項。

王彥集，中國石油大學（北京）人工智能學院博士后。中國石油大學（華東）與美國斯坦福大學聯(lián)合培養(yǎng)博士。主要研究方向為智能油氣田開發(fā)，油藏模型的多尺度及跨尺度方法。開發(fā)了基于深度學習的油藏模型尺度升級方法，實現(xiàn)了速度小于1秒的實時預測，精度相比商業(yè)軟件提升高達50%，并應用于斯坦福大學的碳封存項目中。在國內(nèi)外權(quán)威期刊發(fā)表學術(shù)論文10余篇，授權(quán)國家發(fā)明專利10項。作為項目骨干參與國家自然科學基金項目3項、省部級項目1項。

二、科研方向

1.工業(yè)數(shù)字孿生：通過在虛擬空間中創(chuàng)建物理實體的數(shù)字化模型，實現(xiàn)對實體全生命周期的監(jiān)控、仿真和優(yōu)化，提供實時智能且可視化的方案設計和工程決策，幫助工程師更高效制定開發(fā)策略，實現(xiàn)降本增效。

2.可解釋人工智能：解決AI模型的“黑箱”問題，提供透明化的預測和優(yōu)化方案，助力油藏預測、開發(fā)優(yōu)化和參數(shù)調(diào)優(yōu)等關(guān)鍵任務，更好地支撐工程師決策。

3.油氣智能微系統(tǒng)：包括基于原子與光相互作用的井下時頻與磁場精密測量技術(shù)應用，基于微納制造技術(shù)（MEMS）的深地高溫高壓傳感器件與系統(tǒng)研究。

4.智能石油裝備與控制系統(tǒng)：包括基于聲場、光場、電磁場的智能鉆井傳感通信裝備開發(fā)與控制系統(tǒng)應用，基于多源感知與人工智能的氣井生產(chǎn)調(diào)控系統(tǒng)。

5.智能油藏數(shù)值模擬：結(jié)合人工智能與數(shù)值模擬技術(shù)，提升復雜油藏模擬的精度與效率，實現(xiàn)智能化自動歷史擬合和井網(wǎng)布局優(yōu)化，為油藏開發(fā)提供高效解決方案。