油氣數據智能團隊
一、團隊成員介紹
1．孫紅軍 人工智能學院研究員、博士生導師，中國儀器儀表學會理事。主要業務領域包括石油大數據及智能化應用、石油企業架構與數字化規劃研究、能源互聯網與智慧能源技術研究等。曾經在中國石油、中國石化、中國煤炭地質總局等能源企業工作三十余年，從事過地質勘探與油藏評價、油氣信息技術應用、海外勘探開發技術研究、科研管理等工作，主持完成國家油氣重大專項子課題2項、省部級項目5項，發表學術論文20余篇，合作出版專著3部，獲得省部級科技進步獎5項、創新管理獎2項。
2．朱丹丹 人工智能學院智能科學與技術系黨支部書記、系副主任，校信息化管理處副處長（掛職），副教授、碩士生導師，主要研究領域包括多智能體協同、油氣智能監控與決策系統等。本科就讀于中南大學自動化專業，先后獲得北京航空航天大學和東京大學工學碩士和博士學位。主持及參與國家級和省部級課題6項，企業橫向研究課題多項，擁有豐富的鉆完井、油氣裝備等領域智能化技術研發和應用經歷，發表學術論文30余篇，專利5項。
3．姜潔 人工智能學院副研究員，主要研究方向為傳感器數據挖掘、盲源分離和機器學習。姜潔于荷蘭代爾夫特理工大學獲得博士學位，隨后在英國薩里大學從事博士后研究，曾任南方科技大學計算機系研究助理教授。她主持了多項國家級和省部級科研項目，包括國家自然科學基金青年項目、廣東省基礎與應用基礎研究項目以及廣東省教育廳青年創新人才項目，相關研究成果發表在 ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data、IEEE IoT Journal、IEEE Sensors Journal、ACM Transactions on Internet of Things 等國際期刊上。同時，她還擔任IJCAI、ICASSP、AAMAS等國際會議和學術期刊的審稿人。
4．李承陽 人工智能學院特任崗位副教授，2024年7月獲得北京大學計算機軟件與理論專業博士學位，9月進入中國石油大學（北京）人工智能學院智能科學與技術系。主要研究方向為面向降質圖像的目標檢測模型，可為自動駕駛、軍事領域等降質場景設計視覺模型性能提升的系統框架和解決方案。參與音視頻或富媒體方向的重大課題4項，并受理3項專利。在TPAMI、TIP、PR、AAAI等計算機視覺頂會頂刊發表論文20余篇，其中以一作或通訊作者發表4篇中科院一區TOP期刊（包含1篇CCF-A分區TPAMI，AI領域排名第一）。擔任PR、TITS、TCSVT、ICPR等優秀期刊會議的審稿人，Google 學術引用量462，H指數13。
二、科研方向
1．油氣人工智能數據治理：包括人工智能背景下的數據治理參考架構設計、數據質量校驗與優化、數據安全與隱私計算、數據治理與AI模型融合應用、油氣數據治理可信環境與技術等。
2．能源系統多智能體決策：包括多智能體系統建模、智能體交互與協作、基于工業大數據和機器學習的決策優化、能源系統智能運維與管理過程中的多智能體應用、能源系統智能決策安全性評價等。
3．多模態智能感知及應用：多模態數據融合及跨模態語義理解、傳感器數據挖掘與盲源分離、復雜多變惡劣環境下的多模態智能感知算法、高層-底層數據特征融合算法與評價、多模態智能感知在油氣能源領域的應用等。
壓裂地面機組智能協同控制系統
極端天氣自適應的新型電力系統調度方法
新型電力系統全景態勢推演平臺
復雜海域的海-空協同信息采集系統
成像測井圖像處理一體化流程
抽油機井人工舉升智能控制系統
大模型輔助的問答式檢索系統
面向真實降質場景的AI算法準確率提升解決方案和系統裝置
智能油氣田全生命周期數據資產化體系與模型
石油石化企業數據治理體系框架
三、科研項目
1．國家自然科學基金青年基金項目，非侵入式電力負荷監測數據及模型解耦方法研究（2024-2026），在研，主持；
2．中國石油科技創新基金項目，面向智能導鉆算法的探索式模擬鉆進交互環境設計（2023-2025），在研，主持；
3．廣東省基礎與應用基礎研究區域聯合基金-青年基金項目，基于數據和任務多樣性的非侵入式電力負荷監測算法研究（2021-2025年），在研，主持；
4．廣東省教育廳青年創新人才類項目，基于智能傳感器網絡的水污染事件檢測及溯源算法研究（2020-2022），結題，主持；
5．中國石油化工股份公司項目，數據治理體系研究與制度流程編制（2021-2024），結題，主持；
6．中國石化橫向科研項目，國內外智能油氣田建設及發展戰略研究（2023-2024），結題，主持；
7．石油企業橫向合作課題: 大功率電驅壓裂機組多智能體協同控制 (2023-2024)，在研，主持;
8．中國石油昆侖數智公司合作項目，智能物聯網最簡架構關鍵技術研究（2024-2025），在研，主持。