追求卓越 成就未来

追求卓越 成就未来

Glory Last Forever

名校科研-自然科学类

Natural Science

斯坦福大学地球科学科研项目

Stanford University Geophysical Science Research

 

科研主题

以下领域内的相关课题,具体课题根据学生的基础,导师面试后确定。

Reservoir Geophysics[储层地球物理学]

Petroleum Engineering[石油工程]

Bayesian Evidential Learning,[贝叶斯证据学习]

reservoir modelling and updating[储层建模与更新]

uncertainty quantification,[不确定性定量]

time-lapse reservoir monitoring[时移储层监测]

 

实验室介绍

 

斯坦福地球资源预测中心(SCERF)为地球资源、能源、水或矿物的勘探、评估和开发提供研究。

我们的动机

“生活在一个人口不断增长的星球上,对资源的需求越来越大。

任何勘探、评价和开发都必须依靠智能决策过程,以适当地解决由于有限的观测,无论是从钻探、地球物理或流动动态数

据,造成的巨大不确定性,并减轻环境影响。

我们的使命

为解决数据采集到决策分析的问题提供了解决方案。

我们专注于发展最先进的整合多尺度空间数据的科学方法,地下系统不确定性的量化以及数据源信息在决策过程中的价值

 

研究方向

 

我们的研究范围很广,关键因素是自然的应用,依靠数据科学方法的基础发展并关注实际影响。

我们的出版物提供了各种学术贡献的概述。

此外,我们与地球资源公司和政府实体密切合作,实施具体的合作赞助项目。

最近的一些公司项目下面列出了我们当前的学生研究课题。

丹麦地下水管理(丹麦政府)

利比亚某构造复杂油藏的生产规划

深水浊积岩储层评价

西非地震资料中的储层(赫斯)

美国铀污染修复设计(SE3)

用于页岩储层优化的大数据预测分析(ANADARKO,RePSOL,NGI)

用于建筑供暖的低焓地热系统评价(比利时政府)

基于过程模型(EnI)的储层物性快速实用预测方法

不建立新模型的评估阶段的直接预测和不确定性更新(雪佛龙)

矿产资源评价与规划中数据融合与预测自动化的隐式动态不确定性

多点地质统计学与贝叶斯证据学习在气藏管理中的应用(爱迪生)

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