副教授

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查文舒

  • 职称 ：副研究员
  • 邮箱 ：wszha@hfut.edu.cn
  • 所属系 ：统计系
  • 主讲课程 ：数据挖掘与机器学习、深度学习
  • 研究领域 ：深度学习方法、油气大数据技术、油气流动模型与数值模拟方法等
教育经历
  • 1999年9月–2004年7月，中国科学技术大学，力学，学士
    2004年9月–2009年5月，中国科学技术大学，计算机应用，博士
工作经历
  • 研发油气藏的水驱、化学驱（聚合物驱）、致密油、页岩气精细数值模拟与数值试井软件，解决了井筒与地层参数评价、大规模体积压裂效果反演难题、生产制度优化、产能评价等难题；所研发的停泵压力数值模拟软件解决了大规模压裂实时评价难题。相关软件不仅在大庆油田全面应用，还在中海油、中石化等油田成功应用，部分技术指标优于国外软件，取得了显著的社会与经济效益。
科研项目
  • 1. 国家自然科学基金面上项目，12372244，基于流动方程的致密油气藏深度学习数值模拟方法，2024/01-2027/12，62 万元，主持
    2. 中国科学院战略性先导科技专项，XDB10030402，页岩气产能预测模拟方法与分析软件，2015/01-2018/12，40万元，主要成员
    3. 科技部重家科技重大专项，2011ZX05009-006-001，复杂边界自动网格划分与非线性方程求解方法研究，2011/01-2015/12，210万元，主要成员
    4. 国家自然科学基金重点项目，10932010，多孔介质复杂流动细观机理与方法研究，2010/01-2013/12，210 万元，主要成员
研究成果
  • 专著
    1. 数值试井理论与方法.李道伦，查文舒，石油工业出版社，2013.8；
    2. 非常规油气流动机理研究与应用.李道伦，查文舒,王磊，石油工业出版社，2018
    专利
    已授权发明专利5项
    主要论文
    1. Wang Q, Li D, Zha W, et al. Scaled asymptotic solution nets for unlabeled seepage equation solutions with variable well flow[J]. PHYSICS OF FLUIDS. 2025, 37(1).
    2. Wang Q, Li D, Zha W, et al. Radial Laplace modulation factor acceleration for solving seepage equations using asymptotic solution networks[J]. PHYSICS OF FLUIDS. 2025, 37(9).
    3. Zhu W, Chen D, Li D, et al. Causally enhanced initial conditions: A novel soft constraints strategy for physics informed neural networks[J]. CHINESE PHYSICS B. 2025, 34(4).
    4. Lv S, Li D, Zha W, et al. Solving seepage equation using physics-informed residual network without labeled data[J]. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering. 2024, 418: 116563.查文舒, 李道伦, 沈路航, 张雯, 刘旭亮. 基于神经网络的偏微分方程求解方法研究综述. 力学学报, 2022, 54(3): 543-556.
    5. Liu X, Zha W, Li D, et al. Automatic well test interpretation method for circular reservoirs with changing wellbore storage by using one-dimensional convolutional neural network[J]. Journal of Energy Resources Technology. 2022.
    6. Zha W, Liu Y, Wan Y, et al. Forecasting monthly gas field production based on the CNN-LSTM model[J]. Energy. 2022, 260: 124889.
    7. Wenshu Zha, Xingbao Li, Daolun Li, Yan Xing, Lei He, Jieqing Tan. Shale digital core image generation based on generative adversarial networks. Journal of Energy Resources Technology, 2021, 143(3).
    8. Zha, W., Li, X., Xing, Y., He, L., Li, D. Reconstruction of shale image based on Wasserstein Generative Adversarial Networks with gradient penalty. Advances in Geo-Energy Research, 2020, 4(1): 107-114。

成果应用

研发油气藏的水驱、化学驱（聚合物驱）、致密油、页岩气精细数值模拟与数值试井软件，解决了井筒与地层参数评价、大规模体积压裂效果反演难题、生产制度优化、产能评价等难题；所研发的停泵压力数值模拟软件解决了大规模压裂实时评价难题。相关软件不仅在大庆油田全面应用，还在中海油、中石化等油田成功应用，部分技术指标优于国外软件，取得了显著的社会与经济效益。

荣获荣誉

1.化学驱和低渗油气藏诊断理论与软件及其工业化应用，2020年获安徽省科技进步二等奖