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教育经历 个人概况 董少群，男，博士，副教授，硕士生导师。主要从事油气人工智能、地质统计学、智能裂缝预测、缝网建模及连通性分析研究。发表论文50余篇，其中第一或通讯作者26篇；合作出版专著、教材2部；授权国家发明专利10项，其中第一发明人6项；第一作者登记计算机软件著作权10项。任《Petroleum Science》青年编委，卓越期刊《International Journal of Coal Science & Technology》科学编辑、《石油科学通报》执行编委、《东北石油大学学报》青年编委，兼任AAPG、JGR: Solid Earth、《石油勘探与开发》等近30余个期刊审稿人。主持国家自然科学基金青年科学基金项目1项、中国博士后科学基金特别资助项目1项、省部级项目1项，研究成果获省部级一等奖2项。 招生信息  招收人工智能及相关方向研究生。    教育经历   （1）2019.09-2022.11，中国石油大学（北京），地质学，博士后。 （2）2015.09-2019.09，中国石油大学（北京），地质资源与地质工程专业，博士。 （3）2017.11-2018.11，澳大利亚阿德莱德大学，国家公派联合培养。 （4）2011.09-2014.06，中国石油大学（北京），地质工程专业，硕士。 （5）2007.09-2011.06，中国石油大学（北京），数学与应用数学专业，本科。  代表论文   [1] Shaoqun Dong, et al. Clustering based on grid and local density with priority-based expansion for multi-density data [J]. Information Sciences. 2018, 468: 103-116. [2] Shaoqun Dong, et al. An intelligent prediction method of fractures in tight carbonate reservoirs. Petroleum Exploration and Development. 2022, 49(6): 1364-1376.      董少群, 等. 致密碳酸盐岩储层裂缝智能预测方法研究[J]. 石油勘探与开发. 2022, 49(6): 1179-1189. [3] Shaoqun Dong, et al. Fracture identification in reservoirs using well log data by window sliding recurrent neural network [J]. Geoenergy Science and Engineering. 2023, 230: 212165.  [4] Shaoqun Dong, et al. How to improve machine learning models for lithofacies identification by practical and novel ensemble strategy and principles [J]. Petroleum Science. 2023,20(2): 733-752. [5] Shaoqun Dong, et al. A deep kernel method for lithofacies identification using conventional well logs [J]. Petroleum Science. 2023, 20(3): 1411-1428. [6] Shaoqun Dong, et al. A fast method for fracture intersection detection in discrete fracture networks [J]. Computers and Geotechnics. 2018, 98: 205-216. [7] Shaoqun Dong, et al. Lithofacies identification in carbonate reservoirs by multiple kernel Fisher discriminant analysis using conventional well logs: A case study in A oilfield, Zagros Basin, Iraq[J]. Journal of Petroleum Science and Engineering. 2022, 210: 110081.  [8] Shaoqun Dong, et al. Lithology identification using kernel Fisher discriminant analysis with well logs [J]. Journal of Petroleum Science and Engineering. 2016, 143: 95-102. [9] Shaoqun Dong, et al. Fracture identification by semi-supervised learning using conventional logs in tight sandstones of Ordos Basin, China[J]. Journal of Natural Gas Science and Engineering. 2020, 76: 103131. [10] Shaoqun Dong, et al. A novel method for extracting information on pores from cast thin-section images [J]. Computers & Geosciences. 2019,130:69-83.  [11] Shaoqun Dong, et al. Fracture identification in tight reservoirs by multiple kernel Fisher discriminant analysis using conventional logs. Interpretation. 2020, 8: SP215–SP225. [12] Shaoqun Dong, et al. Fracture identification and evaluation using conventional logs in tight sandstones: A case study in the Ordos Basin, China. Energy Geoscience. 2020, 1(3-4): 115-123.  [13] 董少群，曾联波，等. 储层裂缝随机建模方法研究进展[J]. 石油地球物理勘探. 2018, 53(3): 625-641. [14] 董少群，王涛，等. 地下空间逾渗与裂缝属性的关系分析[J]. 地学前缘. 2019, 26(3): 140-146.  [15] 董少群，吕文雅，等. 致密砂岩储层多尺度裂缝三维地质建模方法[J].石油与天然气地质, 2020, 41(3): 627-637. [16] 董少群，曾联波，等. 人工智能在致密储层裂缝测井识别中的应用[J]. 地球科学. 2022, 48(7): 2443-2461. [17] 董少群，孙福文，等. 伊拉克A油田Asmari组碳酸盐岩储层天然裂缝发育特征与主控因素[J]. 西安石油大学学报(自然科学版), 2022, 37(3), 34-43. [18] 董少群，曾联波，等. 裂缝密度约束的离散裂缝网络建模方法与实现[J]. 地质论评. 2018, 64(5): 1302-1314. [19] Jianjun Liu, Shaoqun Dong*, et al. Estimation of Archie parameters by a novel hybrid optimization algorithm [J]. Journal of Petroleum Science and Engineering. 2015, 135: 232-239.（通讯作者） [20] 刘国平, 董少群*, 等. 辽河盆地西部凹陷古潜山天然裂缝特征及其影响因素[J]. 石油与天然气地质. 2020, 41(3): 525-533. [21] 王兆生, 董少群*, 等. 渤海湾盆地高尚堡深层低渗透断块油藏缝网系统及其主控因素[J]. 石油与天然气地质. 2020, 41(3): 534-542,626.  [22] 杜相仪, 董少群*,等. 碳酸盐岩铸体薄片面孔自动提取研究[J].地质论评,2021,67(6):1910-1920.  [23] 鲍明阳, 董少群*, 等. 基于地震属性的致密碳酸盐岩储层裂缝分布的人工智能预测方法[J]. 地球科学.2022, 48(7): 2462-2474.  [24] 陆国青, 董少群*, 等. 准噶尔盆地玛湖凹陷风城组陆相页岩油储层测井裂缝智能识别[J]. 地球科学. 2022 , 48(7): 2690-2702.  [25] Guoqing Lu, Lianbo Zeng*, Shaoqun Dong*, et al. Lithology identification using graph neural network in continental shale oil reservoirs: A case study in Mahu Sag, Junggar Basin, Western China[J]. Marine and Petroleum Geology, 2023, 150: 106168.  科研项目  （1）2021.01-2023.12，致密油气储层三维裂缝网络连通性智能评价方法研究，国家自然科学基金青年基金，主持  （2）2021.07-2022.07，基于半监督深度学习的致密储层裂缝智能识别方法研究，中国博士后科学基金第14批特别资助（站中），主持  （3）2020.04-2021.10，大数据驱动的三维裂缝网络建模及连通性评价智能方法研究，中国石油大学（北京）科研启动基金项目，主持  （4）2021.10-2024.09，古龙页岩油大数据分析系统构建技术研究--深度学习和地质统计学相结合的动态地质建模系统，黑龙江科技厅与大庆油田揭榜挂帅项目，主持  （5）2021.11-2023.05，大北3、克深13、克深24区块裂缝精细描述及防控水政策研究，中国石油天然气股份有限公司塔里木油田分公司，主持  （6）2019.09-2021.07，碳酸盐岩储层微裂缝成因机制及表征与预测研究，中海石油（中国）有限公司北京研究中心，主要负责人  （7）2020.06-2022.12，大数据和人工智能驱动的油气田开发地质领域新应用，中国石油大学（北京）科研启动基金项目，主要负责人  （8）2016.01-2017.11，致密-页岩油储层中小尺度裂缝定量表征方法研究，中石化国家能源页岩油研发中心基金项目，主要负责人    代表性专利   [1] 董少群,等. 致密油气储层三维离散裂缝网络裂缝相交检测方法及系统, 专利号ZL201710646746.3. [2] 董少群,等. 一种评价三维裂缝网络连通性的方法和系统, 专利号ZL201810555338.1.  [3] 董少群,等. 储层裂缝发育程度的评价方法及装置, 专利号ZL201810593578.0.  [4] 董少群,等. 一种岩心裂缝提取方法和系统, 专利号ZL201711394226.4.  [5] 董少群,等.一种确定岩石铸体薄片图片孔隙区域的方法、面孔率计算方法及其应用. 专利号ZL201911204057.2. [6] 董少群,等.储层裂缝识别方法、识别装置及识别系统,专利号ZL202110557796.0.  [7] 王涛, 董少群. 致密储层中油气运移的数值模拟方法及装置, 专利号ZL201510325427.3，授权日2016.5.25. [8] 曾联波, 董少群, 等. 油藏注水诱导裂缝的识别方法及装置, 申请日2019.3.5, 公开日2019.7.5, 专利号ZL201910163640.7，授权日2020.10.9.  著作成果   [1] 刘建军, 董少群, 崔学慧. 数据分析算法及应用实践. 石油工业出版社, 2020. [2] 马宁, 卢欣，董少群. 数值分析. 线上教材，2022.  授课信息   （1）研究生课程：油气人工智能基础及应用，32学时 （2）本科生课程：随机模拟，32学时 （3）本科生课程：概率统计基础，48学时  科研奖励  [1] 2022，致密油气储层成储理论技术创新与工业化应用，教育部科技进步奖，一等奖（排名第5） [2] 2019，深部复杂油气储层地质与地球物理综合评价关键技术及工业化应用，中国产学研合作创新成果奖，一等奖（排名第10）