【深度学习在渗流反问题中的应用体会】

1、邀请老师

雷刚

2、特邀老师简介

常海滨，男，辽宁清原人，1983年12月生。本科毕业于吉林大学数学学院，博士毕业于北京大学工学院，之后在北京大学从事了博士后和研究岗位工作，于2022年6月入职中国矿业大学（北京）能源与矿业学院。主要研究方向为渗流数值模拟、开发优化、数据同化和机器学习。代表性成果：（1）提出了复杂储层介质（如岩相、裂缝、渠道）的反演算法；（2）提出了用于强非线性问题（如流固耦合问题）的迭代数据同化算法；（3）提出了数据驱动的物理规律挖掘方法；（4）提出了融合领域知识的深度学习方法。在Journal of Computational Physics、Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering、Journal of Geophysical Research: Solid Earth、SPE Journal和Journal of Hydrology等国际知名杂志发表SCI论文20余篇。担任10余国际知名期刊审稿人。获授权国家发明专利1项。主持/参与博士后基金、国家自然科学基金、国家科技重大专项子课题和横向课题等项目10余项。

3、报告题目

《深度学习在渗流反问题中的应用体会》