科学机器学习基础研究室

▶ 院士简介

张东晓院士为“国家杰出青年科学基金”获得者,曾任北京大学工学院院长、教育部“长江学者”讲座教授、美国南加州大学Marshall讲席教授(终身制),俄克拉荷马大学石油和地质工程系米勒讲席教授(终身制),美国拉萨拉莫斯(Los Alamos)国家实验室高级研究员。

张东晓院士分别于1992年和1993年获美国亚利桑那大学水资源系硕士和博士学位,于2017年当选美国工程院院士,为地下水文学、油田开采、二氧化碳地质埋藏方面的国际著名学者。其随机理论建模、数值计算、历史拟合和机器学习方面的研究成果已被国际同行广泛采用,其专著《渗流随机理论》为渗流不确定性模拟的经典著作。曾组织和领导了多项水资源、能源资源和二氧化碳地下埋存的跨学科、跨行业的研究。先后担任《水资源研究》、《国际石油工程师杂志》等八种国际学术杂志副主编。为国际石油工程师协会最高荣誉会员、美国地质学会会士(Fellow)。

 

▶ 研究方向

1. 开展能源领域大数据技术的基础理论和应用技术研发,并形成相应软件平台;

2. 发展具有理论指导的深度学习TgNN(Theory-guided Neural Network)的理论基础和应用技术,形成相关算法,并在典型能源领域的开发、输运和利用方面进行示范;

3. 建立数据驱动(data-driven)的物理过程挖掘和控制方程推导的理论体系和方法,并与能源和其他领域的实验相结合进行科学规律探索;

4. 发展和完善针对能源领域典型应用的机器学习算法和人工智能技术,在重点领域(石油、电力、光伏、风电)和重点局域(深圳市、广东其他城市和北京市)开展应用示范,形成具有自主知识产权的技术产品。

 

▶ 研究员、博士后、工程师岗位招聘

招收方向:

能源与信息科学交叉,应用数学与计算数学,计算物理,计算机科学与技术,能源相关领域。

招收条件:

1. 熟悉主流科学计算、机器学习、数据挖掘等算法,掌握主流编程语言;

2. 熟悉能源相关领域(石油、电力、光伏、风电等),有相关背景或有交叉学科应用经验者优先。

有意者请查阅《应聘须知》,按具体申请流程,将个人申请材料发送至xiedn@pcl.ac.cn,邮件主题命名方式:姓名-应聘部门-岗位名称。

 

▶ 全职科研人员

  • 郑 强 博士

    郑 强 博士

    研究领域:内嵌物理的深度学习;高效数据同化;多孔介质多相流模拟。教育背景:2014.09-2020.06,浙江大学,环境与资源学院,博士;2010.09-2014.06,河海大学,水利水电学院,本科;