»姓名：张国印 | »系属：资源系 | |
»学位：博士 | »职称：副教授 | |
»专业：地质资源与地质工程 | »导师类别：硕士生导师 | |
»电子邮箱：zhanggy@upc.edu.cn；997975576@qq.com | ||
»通讯地址：beat365正版唯一官方网站工科楼C420 | ||
»概况 | ||
◎研究方向 油气藏开发地质、地学大数据与人工智能 ·复杂深层/缝洞/致密/薄层油气藏描述 ·多源数据融合的储层智能表征与建模 欢迎地质、地球物理、数学、计算机、人工智能等教育背景的同学报考！ ◎教育经历 2015.09-2019.06，beat365正版唯一官方网站（北京），地质资源与地质工程，博士 2017.10-2018.10，西弗吉尼亚大学，石油与天然气工程系，博士联合培养 2012.09-2015.06，beat365正版唯一官方网站（北京），地质工程，硕士 2008.09-2012.06，beat365正版唯一官方网站（北京），地质工程，学士 ◎工作经历 2022.12-至今，beat365正版唯一官方网站，副教授 2022.03-2022.12，beat365正版唯一官方网站，特任副教授 2019.10-2022.03，beat365正版唯一官方网站（华东）地质资源与地质工程，师资博士后 ◎学术兼职 ·中国石油学会石油地质专业委员会油气藏开发地质学组委员 ·Petroleum Science、东北石油大学学报、深地能源科技、西安石油大学学报等期刊青年编委 ·JPSE、JNGSE、GJI、C&G、Petroleum Science、AAPG Bulletin、沉积学报等期刊审稿人 ◎主讲课程 ·本科生课程：油气田开发地质学、油气田地下地质学、地学大数据、储层表征与建模、地质统计与建模、油气勘探开发技术、秦皇岛/新泰野外地质实习 ·研究生课程：地学大数据与人工智能、储层地质学与油气藏描述 ◎学生指导 ·指导硕士生9人（2022级李卓霖；2024级张鑫、杨文琪、何雨晴、熊全；2025级李熙琳、张亚冉；2026级纪玉兴、张梓函）；协助团队指导博士生4人、硕士生4人 ·指导学生获奖：全国油气地质大赛本科生单项组一等奖（2024）；全国油气地质大赛研究生综合组一等奖（2025, 2026） ◎承担项目 2025-2028，国家自然科学基金面上项目，深层断控缝洞储集体多条件约束的人工智能地质建模研究，主持 2025-2030，国家科技重大专项任务，断储耦合控制的井间连通性评价技术，主持 2025-2026，中石化石油勘探开发研究院，地质模式与多源数据融合的跨模态人工智能建模方法，主持 2025-2026，中石油塔里木油田，FI5断裂核带结构刻画及内幕精细表征技术研究，主持 2022-2025，beat365正版唯一官方网站创新科研项目，知识与数据融合驱动的油气藏智能表征，主持 2021-2023，国家自然科学基金青年基金项目，基于深度学习的碳酸盐岩缝洞结构表征及连通性模式，主持 2020-2021，中国博士后基金面上资助，基于深度学习的碳酸盐岩缝洞结构表征方法，主持 2020-2021，山东省博士后创新项目一等资助，碳酸盐岩缝洞结构表征及连通性模式，主持 2019-2021，beat365正版唯一官方网站创新科研项目，缝洞型碳酸盐岩油气藏人工智能表征与建模方法，主持 2026-2028，山东省重点研发计划项目，陆相湖盆碎屑岩储层结构非均质智能表征技术研究，参与 2025-2026，中海油深圳分公司，珠江口盆地东沙隆起油气立体输导体系及运聚成藏规律研究，参与 2024-2025，中石化西北分公司，T707-708井区剩余油分析及提高采收率技术政策研究，参与 2023-2025，中石油塔里木油田揭榜挂帅项目，断控缝洞型碳酸盐岩油藏构型刻画与高效开发技术对策，参与 2023-2025，山东省重点研发计划项目，深层油气藏智能表征的理论、方法及关键技术研究，参与 2019-2023，中石油重大科技项目课题，塔里木深层复杂油气藏精细油藏描述，参与 2019-2020，国家科技重大专项课题，低渗-致密油藏描述新方法与开发模式，参与 2018，美国能源技术实验室，计算流体动力学(CFD)模型的智能替代模型，参与 2017，中石油吉林油田，松辽盆地岭深201区块储层预测，参与 2015-2016，中石化西南分公司，川西坳陷东坡沙溪庙组沉积与储层研究，参与 2014-2015，中石油冀东油田，冀东油田单砂体及剩余油三维表征方法研究，参与 2013-2014，中石油新疆油田，新疆乌夏风城组致密油储层评价及甜点预测，参与 2012，中石化华北分公司，红河油田HH37-HH55地震资料解释及油藏描述，参与 2011-2012，中石油吉林油田，扶余油田西19-7区块流动单元研究，参与 ◎获奖情况 ·中国石油和化工自动化协会科技进步一等奖（2025）；北京市技术发明奖二等奖（2025）；北京市科技进步一等奖（2018） ·全国油气地质大赛优秀指导教师（2024, 2025, 2026） ·地学院青年教师讲课比赛二等奖（2023） ·beat365正版唯一官方网站学报第九届优秀作者（2022） ◎代表性论文 Zhang, G., Xiong, Q., Zhang, X., et al. Investigating the impact of well data and seismic resolution on porosity prediction using Bayesian deep learning[J]. Petroleum Science, 2026. Li Z, Zhang G*, Lin J, et al. Deep learning and multi-view image fusion for identification of karst voids and areal porosity quantification in deep carbonate reservoirs: a case study of the Lungu-7 block, Tarim Oilfield, China[J]. Acta Geophysica, 2026, 74(4): 230. Zhang, X., Zhang, G.*, Lin, C.. Deep Learning-Based Geological Modeling of Fracture-Cavity Carbonate Reservoirs[C]//2025 International Conference on New Trends in Computational. Li Z, Zhang G*, Zhang X, et al. EILnet: An intelligent model for the segmentation of multiple fracture types in karst carbonate reservoirs using electrical image logs[J]. Natural Gas Industry B, 2025, 12(2): 158-173. 林承焰, 张国印, 张向博等.深层缝洞型碳酸盐岩油气藏智能表征与建模关键技术[J].深地能源科技, 2025,1(4):53-66. 张国印, 林承焰, 王志章等, 2023. 知识与数据融合驱动的油气藏智能表征及研究进展[J]. 地球物理学进展, 39(01): 119-140. Zhang, G., Lin, C., Ren, L., et al., 2022. Seismic characterization of deeply buried paleocaves based on Bayesian deep learning. Journal of Natural Gas Science and Engineering, 97, 104340. Zhang, G., Wang, Z., Mohaghegh, S., Lin, C., et al., 2021. Pattern visualization and understanding of machine learning models for permeability prediction in tight sandstone reservoirs.Journal of Petroleum Science and Engineering, 200, 108142. 张国印, 王志章, 林承焰等, 2020. 基于小波变换和卷积神经网络的地震储层预测方法及应用. beat365正版唯一官方网站学报: 自然科学版, 44(4), 83-93. Zhang, G., Lin, C., and Chen, Y., 2020. Convolutional neural networks for microseismic waveform classification and arrival picking. Geophysics, 85(4), WA227-WA240. Zhang, G., Wang, Z., Guo, X., et al., 2019. Characteristics of lacustrine dolomitic rock reservoir and accumulation of tight oil in the Permian Fengcheng Formation, the western slope of the Mahu Sag, Junggar Basin, NW China. Journal of Asian Earth Science, 178, pp.64-80. Zhang, G., Wang, Z., and Chen, Y.,2018. Deep learning for seismic lithology prediction. Geophysical Journal International, 215(2), pp.1368-1387. Zhang, G., Wang, Z., Li, H., et al., 2018. Permeability prediction of isolated channel sands using machine learning. Journal of Applied Geophysics, 159, pp.605-615. 张国印, 王志章, 郭旭光等, 2015. 准噶尔盆地乌夏地区风城组云质岩致密油特征及甜点预测. 石油与天然气地质. 32(2), 219-228. 王志章, 张国印, 2012. 储集层构型分析及其在油田开发中的意义. 新疆石油地质, 33(1), pp.61-64. ◎专利与软著 一种基于多尺度地质信息调制的测井沉积微相识别方法，CN202610670726.9 一种用于人工智能模型训练的砂岩薄片图像标注样本仿真生成方法，CN202610663411.1 一种基于成像测井的裂缝与孔洞自动识别与评价方法，CN202511661214.8 一种基于核带结构的走滑断控缝洞体地质建模方法，CN202511661810.6 一种基于深度学习的碳酸盐岩断缝洞结构地震智能表征方法, 发明专利, ZL202111029673.6 地震智能储层预测软件V1.0, 2023SR0111017, 软件著作权 三维地震资料断缝洞人工智能识别软件V1.0, 2022SR1475606, 软件著作权 | ||
| ||
