近日，由地科院博士研究生孟凡，計科院碩士研究生陳思源、葉盈影、蔣海龍組成的Dreamstar團隊，在SPWLA PDDA機器學習競賽中獲全球第一名。獲獎成果將在10月SPWLA PDDA SIG會議中展示，并有機會以論文形式在SPWLA期刊發(fā)表。

Dreamstar團隊由地科院范翔宇教授、吳豐副教授和計科院張恒汝教授共同指導，通過油氣勘探智能化時代背景下的測井學科和計算機學科跨學科合作，展現(xiàn)學校油氣勘探領域測井方向與計算機領域機器學習方向的深度學科交叉融合。

比賽從3月26日到8月26日舉行，吸引了來自中國、美國、韓國、英國、加拿大等國家的團隊參賽。比賽旨在開發(fā)一種基于數(shù)據(jù)驅動的測井曲線深度自動校正模型。我校團隊分別探索了自動機器學習技術和深度學習數(shù)據(jù)融合技術，配合動態(tài)時間規(guī)劃完成設計方案與代碼編寫。

SPWLA全稱Society of Petrophysicists and Well Log Analysts（即國際巖石物理學家與測井分析師學會），創(chuàng)建于1959年，總部設在美國休斯頓，是測井行業(yè)全球最高水平的技術交流組織。PDDA SIG全稱Petrophysical Data-Driven Analytics Special Interest Group（即巖石物理數(shù)據(jù)驅動分析特別興趣小組），始于2018年，是在油氣勘探大數(shù)據(jù)背景下建立的專注于數(shù)據(jù)驅動解決測井分析與巖石物理中關鍵復雜問題的組織。