2023年6月8日下午16:30，在明理樓C302B，英國郝瑞瓦特大學蔣澤云教授應邀為我院師生作了題為“深度學習在孔隙尺度兩相流中應用的不同視角（Different Perspectives on the Application of Deep Learning for Pore-Scale Two-Phase Flow）”的學術報告。本次報告由理學院副院長閔超教授主持。

蔣教授以人工智能的最新應用ChatGPT來展開，詳細介紹了人工智能如今對人們日常生活的影響，并指出人工智能的快速發展使得其在一些實際情況中可解釋性也需要進一步提高。隨后，蔣教授又詳細介紹了關于巖石微觀孔隙結構中兩相流研究的相關理論和方法，他指出預測巖石微觀孔隙結構中兩相流并建立其對應的相滲曲線，這對地下滲流的有監督解釋意義重大。同時，他指出其可以在特征圖片中應用數學統計方法和計算機視覺的方法（比如深度學習），然后通過實際巖石物理屬性進行分析和驗證。另外，蔣教授還詳細講解了他們團隊目前關于該領域研究的成果，如利用數據增強，并采用深度學習中的卷積神經網絡(CNN)、長短期記憶神經網絡(LSTM)和視覺轉換器(ViT)來分別模擬預測巖石微觀孔隙結構中兩相流，結合實際巖石物理屬性和滲流力學，對比分析三大深度學習模型的預測效果，得到所構建的ViT模型預測結果與實際更為符合，并很好地預測了兩相流的流體分布。

針對目前兩相流模擬預測的未來發展，蔣教授指出目前在二維空間下的兩相流模擬預測已取得了一些很重要的成果，但在三維空間下的兩相流模擬預測的研究上還需要進行深入研究和突破，以便進一步提高對地下滲流的微觀可解釋性，使得可在工業上進行更為廣泛的應用，助力油氣勘探開發。

最后，蔣教授與參會師生圍繞該課題進行了長時間的深入交流，在針對師生提出的問題進行詳細解答的同時，并給大家提出了許多學術性的意見和建議。

蔣澤云教授從2004年以后主要從事孔隙介質（如巖石、土壤等）異質多尺度結構分析和流體滲流模型研究,在Water Resource research, Transport in Porous Media, Fuel等期刊和國際會議上發表論文40多篇，在國內外參與并主導若干重大科研項目。主要從事微觀空隙結構分析及網絡滲流模型的研究,獨立開發軟件系統PAT–Pore Analysis Tools（這一軟件在學術和工業界得到廣泛的使用）。擅長于巖石微觀圖像幾何拓撲屬性的分析,并建立多尺度孔隙模型和實施數值模擬,建立其微觀結構（如孔隙度、孔尺寸、形狀、連通性、孔壁粗糙度等）與宏觀流體屬性（如滲透率、毛細管壓力、性、相對滲透率、電阻率等）間的理論或經驗公式。

                                                                   蔣澤云教授做學術報告