2023年10月11日，2023年巖石物理數據驅動與分析機器學習專題會議(SPWLA PDDA Topical Conference)在美國得克薩斯州休斯頓順利召開，該會議由SPWLA PDDA SIG主辦，采用線上線下的混合會議模式。
SPWLA全稱Society of Petrophysicists and Well Log Analysts（即國際巖石物理學家與測井分析師學會），創建于1959年，總部設在美國休斯頓，是巖石物理學和測井分析領域最重要的國際學術組織。PDDA SIG全稱Petrophysical Data-Driven Analytics Special Interest Group（即巖石物理數據驅動分析特別興趣小組），始于2018年，是在油氣勘探大數據背景下建立的專注于數據驅動解決測井分析與巖石物理中關鍵復雜問題的組織。
本次專題會議以機器學習的前沿技術和應用為主題，重點介紹機器學習在巖石物理鄰域的機會與挑戰，總結了SPWLA PDDA SIG近年來的活動與未來計劃，并邀請了哈里伯頓公司介紹了前沿測井相關工具和智能技術服務。最后，以第三屆SPWLA PDDA機器學習國際比賽為契機，將“自動測井曲線深度校正“作為主題，對比賽的賽題難點、組織情況、獲勝隊伍、成果成效等相關內容進行了正式的宣布和總結。并且還邀請了獲勝隊伍來介紹和分享他們的方法和技術流程，旨在推動機器學習在測井領域關鍵技術難題中研究探索和應用實踐。
我院地科院博士生孟凡，參與第三屆SPWLA PDDA機器學習國際比賽，并獲得第一名，受邀參與本次會議并做了口頭專題匯報分享，此外還有兩支受邀隊伍分別來自我國中油測井公司和韓國仁荷大學。本次國際會議的參與進一步提高了我校在測井專業領域的國際影響力，也體現了我校油氣勘探領域測井方向與計算機領域機器學習方向的學科交叉融合成果，這將激發更多的同學在油氣勘探智能化時代背景下，投身于人工智能測井領域研究與應用的熱情和決心。
孟博士作線上匯報
會議現場
