项目职责：使用经历； 机器视觉: 独立开发项目中自学并应用过: 基于 GAN 的 deepfill v2 图像修复模型、基于 Mask RCNN 的

项目职责：tensorflow 的使用经历； 文档方向:

项目职责：并通过调整注采参数，预测出相应的产能变化。 3. 应用效果 对 3 个油藏 100+口历史井测验，未来 3 个月内的产能预测平均准确率达到 96+%， 未来 4-12 个月的准确率达到 85+%，远超工程物理模型，及其他研究成果均被甲方认可与肯定。 2020.12-2022.5 测井电成像修复模型项目 独立开发项目 1. 项目背景 测井电阻率采集设备为多片电极，在井下为平行展开状态，两两电极之间有一定空隙， 导致采集的数据存在规律性的缺失区域，需通过周围数据进行填充。 2. 建模思路 A.通过 PS 对采集的缺失数据图像进行人工精修，建立高质量样本库；B.测验对比多

项目职责：项目实践 工作期间 2021.1-至今 钻井卡钻异常预警项目 项目组长 1. 项目背景 钻井现场频繁发生卡钻事故，严重威胁生产安全并带来巨大经济损失；因工程环境影 响因素众多，数据前后规律弱，且样本呈现极不均衡性，因此无法直接采用监督学习进行异常预警。 2. 建模思路 A.采用专家模糊系统实现工况自动识别；B.优选出随机森林(RF)对指定各工况数据实 现多规则回归预测模型；C.采用滑动窗口采集训练数据的方式实时更新随机森林，提升预测的准确率； D.采用拉依达准则(3Sigma)计算出预测值的三级动态阈值线，实现真实值的异常检测模型。 3. 应用效果 对 80+口历史卡钻井测验，预警准确率达到 94.3%，平均预警有效时长为 12.7min， 满足作业调整需求；甲方现场应用一年来，可避免与不可避免的卡钻事故均 100%实现预警提示。 2021.12-至今 钻井降本增效项目 项目组长 1. 项目背景 钻井工程随作业时长增加，人力/经济成本将大幅上升，因此提升钻井效率至关重要； 但一味提升钻速会导致钻头磨损严重而延长工期，转而以有效破岩效率最大化为模型目标，实现提 高钻井效率，缩短钻井周期，并减少设备损耗，降低工程成本。 2. 建模思路 A.优选出随机森林(RF)预测机械钻速及机械比能规律；B.采用滑动窗口采集训练数据 的方式实时更新随机森林，提升预测的准确率；C.将预测模型嵌入粒子群优化算法(PSO)中，计算出 最大化的有效破岩效率及对应人工可操作的参数值。 3. 应用效果 对 20+口历史井测验，机械钻速平均提升 9.8%，机械比能平均降低 15.3%，实现减 少做工的同时提升钻井效率；甲方现场应用半年来，对研究成果给予了很大肯定与支持。 2022.4-2022.12 油藏生产智能算法研究项目 独立开发项目 1. 项目背景 油藏产能越高，经济效益越好；需监控并预测未来产能趋势，分析产能影响因素，并 根据注采响应规律进行调整方案的制定。 2. 建模思路 A.优选出 LSTM，建立多参数及时间累加型实时更新的 LSTM 模型来预测产能趋势；

项目职责：v2 作为核心修复模型，实现了对缺失区域数据的补全。 3. 应用效果 图像修复效果远超智能油气行业龙头企业的斯伦贝谢公司旗下的修复模型。 原图 修复后 原图 修复后 原图 修复后 2021.9-2022.5 测井声电成像地质特征识别模型项目 独立开发项目 1. 项目背景 需自动化地从完整测井声电成像中识别出多种地质特征，并量化计算出特征属性。 2. 建模思路 A.针对裂缝特征，通过 labelme 勾勒出裂缝区域，建立裂缝样本库；B.选用 Mask R-CNN 作为实例分割的基础模型，训练并识别裂缝。再通过 Hough 变换画出裂缝的正弦曲线； C.采用传统图像处理方法(动态二值化阈值、图像降噪、图像增强、骨架提取等)实现对孔洞、诱导 缝等地质特征的识别与提取。 3. 应用效果 此前，油气行业内测井声电成像特征的识别一直为人工操作，该项目大大减少了人工 /时间成本，并提升了识别效率。各地质特征识别的平均准确率达到 83.6%。 修复后 裂缝 修复后 水平层理 修复后 孔洞 2018.10-2019.10 成都国铁电气设备有限公司 数据挖掘（实习+全职） 主要负责对铁路设备安全监测的数据进行挖掘，找出内在规律，预测设备变化趋势，并在设备异常 前发出预警，杜绝重大事故的安全隐患。期间，本人独立负责以下三个模型的建模及开发: 1. 缺陷热点的时空聚类模型: 利用硕士论文优化的 MAST-DBSCAN 算法对历年设备缺陷数据进行 时间、空间、温度等因素的热点聚类分析，对未来设备缺陷做出时间与空间上的周期性预测预警； 2. 缺陷有效性预测及影响因子模型: 利用 xgboost 对缺陷数据的有效性进行预测，从而提高人工判 断的效率；并针对不同缺陷类型，挖掘出导致该缺陷发生的主要影响因子； 3. 铁路设备大数据实时异常分析、预警模型: 针对实时获取的几何参数，根据拉依达准则有效地找 出某一区间内可能发生异常的几何参数数据，进行预警，提供出更有效的检修计划，从而减少冗余 的检修次数，并减少事故发生。 硕士期间 2018.5-2019.6 多属性的时空聚类与关联算法研究 数据挖掘方向大论文 1. 技术路线 爬虫获取职位招聘数据→对数据进行预处理→时空聚类分析→时空关联分析； 2. 实现工具 Python、Java、MySQL、PyChrome 等； 3. 算法建模 A.对比 ST-DBSCAN、ST-GRID、WKN、STSNN 等多种算法建模结果后，选取 ST-DBSCAN 作原始算法，并通过混合距离与 Gower 相似系数等方法进行多维度属性聚类的优化扩 展,从而实现对时空及多属性维度下的职位数据进行聚类分析，得出某职位在不同条件下的热点走势； B.对比 Apriori、FP-growth、PageRank 等多种算法建模的结果后，选取 FP-growth 作为原始算法， 并将其扩展到三维时空及多维属性的关联分析中，得出某职位与其各因素之间的关联关系。 2017.9-2017.11 云南嘉华食品有限公司 独立开发项目 独立完成“嘉华鲜花饼食品数据分析与推荐应用”项目的设计与研发: 1. 技术路线 食品销售数据预处理→关联规则算法优化、建模→结果分析与应用→论文撰写； 2. 实现工具 Python、SPSS、MySQL、PyChrome 等； 3. 算法建模 在原始关联规则基础上提出“兼存率”与“单项事务”的方法，剔除数据集中影响关 联分析结果的噪声数据集，对数据集再进行关联规则运算，从而获得更加显著、准确的推荐结果。 2017.6-2019.3 云南康木信科技有限公司 独立开发项目（实习+全职） 1. 独立完成基于 java 的“地中海贫血信息管理系统”项目设计与研发; 2. 独立完成基于 H5 的“祥云裕龙扶贫劳务派遣有限公司网站”项目设计与研发; 3.通过 Python 对时空数据挖掘和关联规则算法进行建模与优化，实现时空聚类及推荐在职位热点的 应用与实现；