教师简介

张国印

作者:发布者:伏健责任编辑:审核人:发布时间:2022-05-05浏览次数:1170

»姓名:张国印

»系属:资源系

1in

»学位:博士

»职称:特任副教授

»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

»通讯地址:青岛市黄岛区长江西路66

»概况

研究方向

油气开发地质、油气大数据与人工智能、复杂深层/缝洞/致密油气藏描述

教育经历

2015.09-2019.06,中国石油大学(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,中国石油大学(北京),地质工程,硕士

2008.09-2012.06,中国石油大学(北京),地质工程,学士

工作经历

2022.03-至今,中国石油大学(华东)地球科学与技术学院,特任副教授

2019.10-2022.03,中国石油大学(华东)地质资源与地质工程,师资博士后

学术兼职

JPSEPetroleum Science、沉积学报等期刊审稿人

承担项目

1.     中国石油大学自主创新科研计划项目,知识与数据融合驱动的油气藏智能表征,主持,2022-2025

2.     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,2021-2023

3.     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

4.     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,2020-2021

5.     中国石油大学自主创新科研计划项目,缝洞型碳酸盐岩油气藏智能表征与建模方法,主持,2019-2021

6.     国家自然科学基金面上项目,河流辫曲转换机制、沉积响应及其地震反射模式,参与,2022-2025

7.     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,2019-2023

8.     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,2019-2020

9.     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,2018

10.   中石油吉林油田课题,松辽盆地岭深201区块储层预测,参与,2017

11.   中石化西南油气分公司课题,川西坳陷东坡沙溪庙组沉积与储层研究,参与,2015-2016

12.   中石油冀东油田课题,冀东油田单砂体及剩余油三维表征方法研究,参与,2014-2015

13.   中石油新疆油田课题,新疆乌夏地区风城组致密油储层评价及甜点预测,参与, 2013-2014

14.   中石化华北油气分公司课题,红河油田HH37-HH55地震资料解释及油藏描述,参与,2012

15.   中石油吉林油田课题,扶余油田西19-7区块流动单元研究,参与,2011-2012

获奖情况

1.      北京市科技进步一等奖,大型致密砂岩气藏高效评价开发一体化关键技术及工业化应用,排名8/152018

代表性论文

1.     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.

2.     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.

3.     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. 中国石油大学学报: 自然科学版,   44(4), 83-93.

4.     Zhang, G., Lin, C., and Chen,   Y., 2020. Convolutional neural networks for microseismic waveform   classification and arrival picking. Geophysics, 85(4), WA227-WA240.

5.     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.

6.     Zhang, G., Wang, Z., and   Chen, Y.,2018. Deep learning for seismic lithology prediction. Geophysical   Journal International, 215(2), pp.1368-1387.

7.     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.

8.     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.

9.     Li, H., Lin, C., Ren, L.,   Zhang, G., et al., 2021. Quantitive prediction of multi-period tectonic   fractures based on integrated geological - geophysical and geomechanics data   in deep carbonate reservoirs of Halahatang oilfield in northern Tarim Basin.   Marine and Petroleum Geology, 134,105377.

10.   Li, Y., Lu, P., Zhang, G.,   2021. An artificial-neural-network-based surrogate modeling workflow for   reactive transport modeling. Petroleum Research. 7(1), pp.13-20.

11.   Chen, Y., Zhang, G., Bai, M.,   et al., 2019. Automatic waveform classification and arrival picking based on   convolutional neural network. Earth and Space Science, 6(7), 1244-1261.

12.   Wang, R., Wang, Z., Osumanu,   A., Zhang, G., et al., 2019. Grid density overlapping hierarchical algorithm   for clustering of carbonate reservoir rock types: A case from Mishrif   Formation of West Qurna-1 oilfield, Iraq. Journal of Petroleum Science and   Engineering, 182, 106209.

13.   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.

学术会议:

14.   张国印. 塔里木盆地碳酸盐岩岩溶“断--洞”结构地震刻画深度学习方法及应用. 油气田勘探与开发国际会议IFEDC, 2021, 青岛.

15.   张国印, 林承焰, 任丽华等. 断裂智能识别技术及其在塔里木盆地深层走滑断裂刻画中的应用.中国地球科学联合学术年会, 2020, 重庆.

16.   Zhang, G. and Wang, Z., Deep   learning used in permeability prediction of channel sand bodies with strong   heterogeneity. AAPG 2018 Annual Convention and Exhibition, 2018, Salt Lake   City.

17.   张国印, 王志章, 王伟方. 一种基于深度学习的储层预测新方法. 第五届全国油气藏开发地质大会,2018, 烟台.

18.   Zhang, G., Wang, Z., Chen,   Y., et al., 2015. Sweet Spot Prediction of Tight Dolomitic Oil of Fengcheng   Formation in Wuxia Area, Junggar Basin, NW China. 77th EAGE Conference and   Exhibition 2015 IFEMA Madrid, Spain.

专利

1.    张国印, 林承焰, 任丽华等. 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, 2021, 中国石油大学(华东), 发明专利, 202111029673.6.