阿卜杜拉国王科技大学严必成助理教授来我院作学术报告
7月17日15：00，阿卜杜拉国王科技大学严必成助理教授受邀到皇家永利开展学术交流，并在国重室A403带来一场题为“深度学习在油藏闭环管理中的方法研发与应用”的学术报告。本次讲座由石油与天然气工程学院和油气藏地质及开发工程全国重点实验室主办。报告会由石工院何佑伟老师主持，石工院和计科院部分师生线下参加了此次报告会，此外还有中科大、中国石油大学等学校学生线上参会。
严必成通过研究实例向我们系统介绍了深度学习在油藏闭环管理中的预测、优化和历史拟合方面的方法开发和应用。首先介绍了深度学习在非均质油藏模拟预测方面具有积极作用，包括如何加速训练大型模型以及准确预测油藏和井尺度的变量。其次，介绍深度学习正模型与传统迭代型优化器以及新型深度学习非迭代型优化器的耦合模型，展示深度学习在重复性优化工作流程中的优势。最后，阐述基于快速行进方法理论（Fast Marching Method）开发的基于瞬态压力的非均质油藏模型反演的反演网络模型，以及基于Ensemble Smoother理论开发的Ensemble Multi-Fidelity Network模型，实现了对非均质参数的反演和不确定性分析。
报告结束后，严必成针对线上和线下参会老师和同学们提出的问题给出了细致解答。与我院教师田野、曾杰、张涛、徐世乾等进行了进一步交流。本次学术报告让我院师生进一步了解了深度学习在油藏闭环管理的研究进展，开阔了同学们的研究思路与科研视野，对油气开发、二氧化碳地质封存、地热开发等相关研究具有指导性意义。同时，让同学们了解了阿卜杜拉国王科技大学在招生、访学和科研方面的基本情况。
图1 严必成老师作报告
图2 线下讲座现场
个人简介：严必成博士是阿卜杜拉国王科技大学（KAUST）能源与石油工程系担任助理教授，并兼任深地能源与工程模拟实验室主任。此前担任美国洛斯阿拉莫斯国家实验室博士后研究员、休斯敦多家石油公司油藏工程师、油藏模拟工程师和资深数据科学家。严博士本科毕业于中国石油大学（北京），硕博毕业于美国德克萨斯农工大学（TAMU）。主要从事油藏多相多组分模拟、耦合多物理场模拟、历史拟合、油藏优化以及数据驱动建模在多孔介质中流体流动方面的应用。此外，还专注于这些技术在油气藏开发、二氧化碳地质封存、地热开发和氢储存等领域的应用。目前担任SPE Reservoir Simulation Conference技术委员会成员以及Geoenergy Science and Engineering期刊副主编。
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