(1) 科研獲獎(jiǎng) 四川省科技進(jìn)步三等獎(jiǎng) ： 深層頁(yè)巖氣鉆井一體化智能安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用
中國(guó)石油和化工自動(dòng)化應(yīng)用協(xié)會(huì)科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)： 鉆井風(fēng)險(xiǎn)隱患智能識(shí)別與評(píng)估關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用 (2) 論文 ●Liyan Liu; Luxuan Feng; Fan Min.Boosting semi-supervised regressor via confidence-weighted consistency regularization[J].Knowledge-Based Systems,2025.
●Liyan Liu; Jin Zhang; Kun Qian; Fan Min. Semi-supervised regression via embedding space mapping and pseudo-label smearing[J]. Applied Intelligence,2024.
●Liyan Liu; Haimin Zuo; Fan Min. BSRU: boosting semi-supervised regressor through ramp-up unsupervised loss[J].Knowledge and Information Systems,2024.
●Liyan Liu; Peng Huang; Hong Yu; Fan Min. Safe co-training for semi-supervised regression[J].Intelligent Data Analysis,2023,Vol.27(4): 959-975.
●Liyan Liu; Jia-Hui Zhang; Fan Min. Semi-supervised Regression with Data Partitioning and Feature Mapping[A].2022 IEEE 9th International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA)[C],2022.
●Liyan Liu; Peng Huang; Fan Min. Safe Multi-view Co-training for Semi-supervised Regression[A].2022 IEEE 9th International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA)[C],2022.
●Fan Min; Yu Li; Liyan Liu. Self-paced Safe Co-training for Regression[A].Advances in Knowledge Discovery and Data Mining[C],2022. (3) 發(fā)明專(zhuān)利 ●融合知識(shí)庫(kù)與模式挖掘的鉆井液性能分析及預(yù)警方法[P].中國(guó)專(zhuān)利:CN 119961616A.
●基于三級(jí)架構(gòu)的油氣田產(chǎn)量預(yù)測(cè)與波動(dòng)溯源方法[P].中國(guó)專(zhuān)利:CN 120508889A.
●領(lǐng)域知識(shí)約束下深度特征融合的光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)方法[P].中國(guó)專(zhuān)利：CN117556379A.
●概率編譯碼架構(gòu)下光伏組件清潔周期預(yù)測(cè)方法[P].中國(guó)專(zhuān)利：CN117131790A.
●融合自適應(yīng)小波的自注意力風(fēng)電場(chǎng)功率預(yù)測(cè)方法[P].中國(guó)專(zhuān)利：CN116979533A.
●融合注意力機(jī)制的孔隙結(jié)構(gòu)精準(zhǔn)識(shí)別和定量表征方法[P].中國(guó)專(zhuān)利：CN116386035A.
●混合采樣注意力機(jī)制的油井效率預(yù)測(cè)方法[P].中國(guó)專(zhuān)利：CN116128158A.
●稠油配汽優(yōu)化的知識(shí)圖譜優(yōu)化方法[P].中國(guó)專(zhuān)利：CN115994231A. (4) 軟件著作權(quán) ●屬性?xún)?yōu)選融合的集成決策模型驅(qū)動(dòng)頁(yè)巖氣優(yōu)質(zhì)儲(chǔ)層大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)系統(tǒng).V1.0.2022SR0763451.
●電鏡圖像的定量化孔隙結(jié)構(gòu)識(shí)別系統(tǒng)V1.0. 2023SR1009903.
●融合頻域?qū)W習(xí)的細(xì)粒度圖像識(shí)別系統(tǒng)V1.0. 2023SR0938769.
●融合深度穩(wěn)定學(xué)習(xí)的細(xì)粒度圖像識(shí)別系統(tǒng)V1.0. 2023SR0938768. (5) 主要科研項(xiàng)目 縱向：
●數(shù)智聯(lián)動(dòng)下有桿抽油系統(tǒng)能效的精細(xì)感知與綜合優(yōu)化
●深度學(xué)習(xí)模型驅(qū)動(dòng)的頁(yè)巖氣優(yōu)質(zhì)儲(chǔ)層大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)方法研究
●裂縫性地層井筒溢流工況的多參數(shù)在線(xiàn)智能識(shí)別方法研究
●稀油生產(chǎn)清潔供能技術(shù)應(yīng)用
●深井固井設(shè)計(jì)與分析軟件開(kāi)發(fā)
橫向：
●光伏發(fā)電與抽油機(jī)井群錯(cuò)峰用電耦合控制系統(tǒng)研制
●動(dòng)態(tài)產(chǎn)量智能預(yù)測(cè)模型研發(fā)
●火驅(qū)開(kāi)發(fā)綜合數(shù)據(jù)測(cè)試技術(shù)
●卡鉆預(yù)警模型算法優(yōu)化及在線(xiàn)預(yù)警技術(shù)研究
●多源數(shù)據(jù)融合的隨鉆井壁失穩(wěn)預(yù)測(cè)模型與工程參數(shù)優(yōu)化-大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的超深地層井壁失穩(wěn)及井下卡漏風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警
●基于人工智能的氣井分類(lèi)指標(biāo)體系及分類(lèi)評(píng)價(jià)方法研究
●單井虛擬計(jì)量研究技術(shù)開(kāi)發(fā)
●碳酸鹽巖氣藏開(kāi)發(fā)指標(biāo)評(píng)價(jià)方法及軟件編制
●油氣田節(jié)能低碳技術(shù)體系對(duì)標(biāo)研究
●協(xié)同管理平臺(tái)應(yīng)用建設(shè)及研究 (6) 出版教材 ●主編 C語(yǔ)言程序設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)[M].北京：機(jī)械工業(yè)出版社,2023. | 