葛新民教授主持报告

美国休斯顿大学陈杰夫博士线上报告

公司第15期GeoFriday学术日于3月17日以线上线下相结合的方式成功举办。葛新民教授邀请来自美国休斯顿大学陈杰夫博士作为题为《Machine Learning in Geophysical Well Logging》的线上报告，校内外100余名相关人员参加了会议。

报告中，陈杰夫博士首先介绍了基于物理驱动的深度学习方法及其在储层评价中的应用，然后引入了多模态地球物理数据的概念并详细介绍了电磁-地震多模态数据联合反演方法，通过机器学习算法对常规反演算法进行改进，有效地提升了反演的精度和速度。陈杰夫博士还和大家探讨了Domain-aware SciML等机器学习领域的最新技术以及算法在复杂介质快速建模中的应用。陈杰夫博士强调了模型、数据和算法协同驱动的重要性，并以实际例子对不同算法的效果进行了比对分析。报告结束后，陈杰夫博士简要回顾了他与公司的合作历程，热情邀请公司优秀员工前往该校攻读学位或联合培养。

陈杰夫博士毕业于杜克大学电子与计算机工程系，曾在国际知名能源公司Weatherford任研究员.现任休斯顿大学电子与计算机工程系副教授，是国际期刊IEEE-TGRS的副主编。研究方向包括计算电磁学，测井，反问题，机器学习在科学计算中的应用，地下与水下无线通讯，在国际权威期刊及会议发表论文百余篇。