7月17日15：00，阿卜杜拉國王科技大學嚴必成助理教授受邀到我校開展學術交流，并在國重室A403帶來一場題為“深度學習在油藏閉環管理中的方法研發與應用”的學術報告。本次講座由石油與天然氣工程學院和油氣藏地質及開發工程全國重點實驗室主辦。報告會由石工院何佑偉老師主持，石工院和計科院部分師生線下參加了此次報告會，此外還有中科大、中國石油大學等學校學生線上參會。
嚴必成通過研究實例向我們系統介紹了深度學習在油藏閉環管理中的預測、優化和歷史擬合方面的方法開發和應用。首先介紹了深度學習在非均質油藏模擬預測方面具有積極作用，包括如何加速訓練大型模型以及準確預測油藏和井尺度的變量。其次，介紹深度學習正模型與傳統迭代型優化器以及新型深度學習非迭代型優化器的耦合模型，展示深度學習在重復性優化工作流程中的優勢。最后，闡述基于快速行進方法理論（Fast Marching Method）開發的基于瞬態壓力的非均質油藏模型反演的反演網絡模型，以及基于Ensemble Smoother理論開發的Ensemble Multi-Fidelity Network模型，實現了對非均質參數的反演和不確定性分析。
報告結束后，嚴必成針對線上和線下參會老師和同學們提出的問題給出了細致解答。與我院教師田野、曾杰、張濤、徐世乾等進行了進一步交流。本次學術報告讓我院師生進一步了解了深度學習在油藏閉環管理的研究進展，開闊了同學們的研究思路與科研視野，對油氣開發、二氧化碳地質封存、地熱開發等相關研究具有指導性意義。同時，讓同學們了解了阿卜杜拉國王科技大學在招生、訪學和科研方面的基本情況。
圖1 嚴必成老師作報告
圖2 線下講座現場
個人簡介：嚴必成博士是阿卜杜拉國王科技大學（KAUST）能源與石油工程系擔任助理教授，并兼任深地能源與工程模擬實驗室主任。此前擔任美國洛斯阿拉莫斯國家實驗室博士后研究員、休斯敦多家石油公司油藏工程師、油藏模擬工程師和資深數據科學家。嚴博士本科畢業于中國石油大學（北京），碩博畢業于美國德克薩斯農工大學（TAMU）。主要從事油藏多相多組分模擬、耦合多物理場模擬、歷史擬合、油藏優化以及數據驅動建模在多孔介質中流體流動方面的應用。此外，還專注于這些技術在油氣藏開發、二氧化碳地質封存、地熱開發和氫儲存等領域的應用。目前擔任SPE Reservoir Simulation Conference技術委員會成員以及Geoenergy Science and Engineering期刊副主編。
