基本信息
程海波  男  硕导  中国科学院沈阳自动化研究所
电子邮件: chenghaibo@sia.cn
通信地址: 辽宁省沈阳市沈河区南塔街114号
邮政编码: 110016

研究领域

控制理论与控制工程

智能制造

智慧油田

人工智能

科学机器学习

AI for Science

大数据

招生信息

   
招生专业
081101-控制理论与控制工程
081203-计算机应用技术
081104-模式识别与智能系统
招生方向
人工智能
大数据
智慧油田

教育背景

2019-01--2020-01   瑞典吕勒奥理工大学   博士联合培养
2014-09--2021-06   中国科学院沈阳自动化研究所   博士研究生
2010-09--2014-06   郑州大学   学士
学历

工作经历

   
工作简历
2023-03~现在, 中国科学院沈阳自动化研究所, 副研究员
2021-08~2023-02,中国科学院沈阳自动化研究所, 助理研究员
2021-01~2021-07,中国科学院沈阳自动化研究所, 优博提前留所工作
学术兼职
2023-10-15-今,The 49th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society (IECON 2023 )Information and Communication Session, Session Chair
2023-06-19-今,The 32nd IEEE International Symposium on Industrial Electronics (ISIE 2023) ICT and AI Enabling Smart Cities, Buildings, Transport, Agriculture, Energy Efficiency and Sustainability Session, Session Chair
2017-01-01-今,IEEE IES 会员,
2017-01-01-今,SPE会员,
2017-01-01-今,CAA会员,
2015-01-01-今,IEEE会员,

专利与奖励

   
奖励信息
(1) 世界互联网大会领先科技奖, 特等奖, 其他, 2023
(2) 沈阳市高层次人才计划, 市地级, 2021
(3) 中国科学院沈阳自动化研究所2022年度冠名奖, 研究所(学校), 2020
(4) 博士研究生国家奖学金, 国家级, 2018
(5) 中国共产主义青年团第十八次全国代表大会代表, 其他, 2018
(6) 辽宁省直属机关优秀共青团员, , 省级, 2017
(7) 中国科学院沈阳自动化研究所优秀共产党员, , 研究所(学校), 2017
专利成果
( 1 ) 一种基于科学智能的油藏属性参数反演方法及系统, 发明专利, 2023, 第 2 作者, 专利号: 202310575707.4

( 2 ) 一种不同生产模式下油水井采注协同优化方法与系统, 发明专利, 2022, 第 1 作者, 专利号: 202211610533.2

( 3 ) 一种大数据驱动的油井动液面软测量方法, 发明专利, 2022, 第 1 作者, 专利号: 202211610773.2

( 4 ) 一种基于井间连通性的油水井系统能耗优化方法, 发明专利, 2022, 第 1 作者, 专利号: 202211611659.1

( 5 ) 一种基于深度学习的油井井底流压软测量方法, 发明专利, 2022, 第 1 作者, 专利号: 202211611844.0

出版信息

   
发表论文
(1) Residual-Enhanced Physics-Guided Machine Learning With Hard Constraints for Subsurface Flow in Reservoir Engineering, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2024, 通讯作者
(2) Application of Deep Learning Method to Estimate Bottomhole Pressure Dynamics of Oil Wells, 2023 IEEE 32nd International Symposium on Industrial Electronics, 2023, 通讯作者
(3) Working condition recognition of sucker rod pumping system based on 4-segment time-frequency signature matrix and deep learning, PETROLEUM SCIENCE, 2023, 通讯作者
(4) Automatic Recognition of Sucker-Rod Pumping System Working Conditions Using Dynamometer Cards with Transfer Learning and SVM, SENSORS (BASEL, SWITZERLAND), 2020, 第 1 作者
(5) Accelerometer-based Stroke Length Estimation of Sucker-Rod Pumping System in Smart Field, PROCEEDINGS - 2020 CHINESE AUTOMATION CONGRESS, CAC 2020, 2020, 通讯作者
(6) LSTM Based EFAST Global Sensitivity Analysis for Interwell Connectivity Evaluation Using Injection and Production Fluctuation Data, IEEE ACCESS, 2020, 第 1 作者
(7) ANN based interwell connectivity analysis in cyber-physical petroleum systems, PROCEEDINGS - 2019 IEEE 17TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON INDUSTRIAL INFORMATICS, INDIN 2019, 2019, 第 1 作者
(8) An Ontology Modeling and Application for an Assembly Line of Manufacturing System, IECON 2017 - 43RD ANNUAL CONFERENCE OF THE IEEE INDUSTRIAL ELECTRONICS SOCIETY, 2017, 第 3 作者
(9) A PSO-LSSVM Based Petroleum Production Model for Production-Injection Wells System, 2017 CHINESE AUTOMATION CONGRESS (CAC), 2017, 第 1 作者
(10) Event-driven dynamic job shop scheduling execution based on Improved Genetic Algorithm and Ontology, 2017 CHINESE AUTOMATION CONGRESS (CAC), 2017, 第 3 作者
(11) Ontology-based web service integration for flexible manufacturing systems, 2017 IEEE 15TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON INDUSTRIAL INFORMATICS (INDIN), 2017, 第 1 作者
(12) Discrete Manufacturing Ontology Development, 2017 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON INDUSTRIAL TECHNOLOGY (ICIT), 2017, 第 1 作者

科研活动

   
科研项目
( 1 ) 智能油田油水井系统协同生产优化方法研究, 负责人, 国家任务, 2023-01--2025-12
( 2 ) 大数据驱动的智能油田注采精细调控方法研究, 负责人, 地方任务, 2023-03--2025-02
( 3 ) 非均质油藏水驱流场识别及注采精细调控方法研究, 负责人, 国家任务, 2023-01--2024-12
( 4 ) 面向智慧油田的工业物联网系统研发与产业化, 参与, 中国科学院计划, 2021-07--2023-12
( 5 ) 面向智慧油田的油藏物性参数科学智能反演方法研究, 负责人, 研究所自主部署, 2023-11--2026-10
参与会议
(1)Deep learning-based prediction of subsurface oil reservoir pressure using spatio temporal data   IEEE工业电子学会年会   2023-10-16
(2)Application of Deep Learning Method to Estimate Bottomhole Pressure Dynamics of Oil Wells   IEEE工业电子学国际研讨会   2023-06-19

合作情况

瑞典吕勒奥理工大学、芬兰阿尔托大学

指导学生

现指导学生

乔嘉豪  硕士研究生  085400-电子信息