智慧能源系统与工程实验室-科研团队-中国石油大学（北京）人工智能学院

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科研团队

智慧能源系统与工程实验室

日期：2025-01-15 | 访问量：1169

一、团队成员介绍

林伯韬，中国石油大学（北京）人工智能学院院长、教授。本科、硕士毕业于中山大学，博士毕业于美国俄克拉荷马大学。兼任中国石化勘探开发数智技术重点实验室学术委员会委员、中国世界石油理事会国家委员会青年专委会副主任委员、美国岩石力学学会人工智能与数据科学分委会委员、国际石油工程师协会（SPE）中国北方分会董事、中国岩石力学与工程学会人工智能技术实用化专委会常务委员、IEEE会员。目前的研究方向为智能石油工程与工业数字孪生；承担“十三五”重大专项子课题、国家自然科学基金等科研项目及“深海一号”智能气田建设等信息化项目十余项，获省部级奖项6项，发表论文106篇，授权发明专利31项，软件著作权5项。

孟翰，中国石油大学（北京）人工智能学院特任岗位副教授，本科硕士就读中国石油大学（北京）石油工程专业，博士公派至诺丁汉大学就读计算机科学博士学位，博士期间研究方向为可解释人工智能。目前研究聚焦于可解释人工智能在能源领域的应用。发表SCI论文10余篇，担任Intelligent Geoengineering青年编委，IEEE Transaction on Artificial Intelligence, Neurocomputing, Geoscience and engineering, SPE Journal 等国际知名期刊审稿人。目前的研究兴趣包括可解释人工智能，生成式模型，智能石油工程等。

韩润奇，中国石油大学（北京）人工智能学院特任岗位副教授。博士毕业于清华大学精密仪器系仪器科学与技术专业。曾于加州大学伯克利分校物理系联合培养，作为负责人先后完成中国空间站梦天舱某单机、某通信卫星平台某单机、探月四期嫦娥七号某单机等多型产品研制。发表期刊论文10余篇，授权发明专利6项，申请发明专利5项，主持航天科技集团青年创新基金1项，作为项目骨干参与省部级纵向项目3项，并获省部级一等奖1项。

王彦集，中国石油大学（北京）人工智能学院博士后。中国石油大学（华东）与美国斯坦福大学联合培养博士。主要研究方向为智能油气田开发，油藏模型的多尺度及跨尺度方法。开发了基于深度学习的油藏模型尺度升级方法，实现了速度小于1秒的实时预测，精度相比商业软件提升高达50%，并应用于斯坦福大学的碳封存项目中。在国内外权威期刊发表学术论文10余篇，授权国家发明专利10项。作为项目骨干参与国家自然科学基金项目3项、省部级项目1项。

二、科研方向

1.工业数字孪生：通过在虚拟空间中创建物理实体的数字化模型，实现对实体全生命周期的监控、仿真和优化，提供实时智能且可视化的方案设计和工程决策，帮助工程师更高效制定开发策略，实现降本增效。

2.可解释人工智能：解决AI模型的“黑箱”问题，提供透明化的预测和优化方案，助力油藏预测、开发优化和参数调优等关键任务，更好地支撑工程师决策。

3.油气智能微系统：包括基于原子与光相互作用的井下时频与磁场精密测量技术应用，基于微纳制造技术（MEMS）的深地高温高压传感器件与系统研究。

4.智能石油装备与控制系统：包括基于声场、光场、电磁场的智能钻井传感通信装备开发与控制系统应用，基于多源感知与人工智能的气井生产调控系统。

5.智能油藏数值模拟：结合人工智能与数值模拟技术，提升复杂油藏模拟的精度与效率，实现智能化自动历史拟合和井网布局优化，为油藏开发提供高效解决方案。