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

等

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）