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檀朝东

点击数:   更新日期: 2022-10-31

姓名:檀朝东

职称:教授,正高级工程师,硕士/博士生导师。

所在院系:信息科学与工程学院  自动化系

研究方向:油气举升工程理论与智能化方法,注采设备故障诊断理论与方法,多能互补微网生产优化,检测技术与自动化装置。

教学情况:主讲课程《石油工程大数据》《油气田开发工程应用软件概要》《人工智能与油气工程》。


教育与工作经历:

1986-1990年 华东石油学院采油工程专业,学士;

1992-1995年 石油大学(北京)油气田开发专业,硕士;

2000-2003年 石油大学(北京) 机械设计及理论专业,博士;

1998年3月-6月 加拿大CORELAB公司学习CIDA项目;

2021年2月至2022年1月 岩土力学与工程国家重点实验室,访问学者;

1990年7月-2000年6月 青海油田采油厂、钻采工艺研究院-、油田开发处;

2003年7月-2022年10月  中国石油大学(北京)石油工程学院

2022年11月-至今  中国石油大学(北京)信息科学与工程学院

联系方式:

  电子邮箱:tanchaodong@cup.edu.cn   联系电话:13801331255  010-69706536

代表性期刊论文:

[1]  Chaodong Tan,Chunqiu Wang,Jinjie Tian,HuiZhao Niu,Qi Wei,and Xiongying Zhang.Optimization of Profile Control and Oil Displacement Scheme Parameters Based on Deep Deterministic Policy Gradient.ACS Omega 2023 8 (26), 23739-23753.DOI: 10.1021/acsomega.3c02003

[2]  Tan, CD; Kui, GF; Gao, XY; Zuo, X; Li, YZ; Zuo, CS.A Continuous-Time-Based MILP Model for Production and Transportation Scheduling in Nonpipelined Wells in Low-Permeability Oil Fields.LITHOSPHERE.Volume 2022.DOI10.2113/2022/9173371

[3]  Chaodong Tan , Peiyao Chen, Ziming Feng , Xin AI, Mei Lu, Qiannan Zhou and Gang Feng. Multi-scale normalization method combined with deep CNN diagnosis model of dynamometer card in SRP well. Front. Earth Sci. doi: 10.3389/feart.2022.852633

[4]  Chaodong Tan, Hanwen Deng, Ziming Feng *,Bing Li, Zhenhua Peng,Gang Feng. Data-driven system efficiency prediction and production parameter optimization for PW-LHM.JOURNAL OF PETROLEUM SCIENCE AND ENGINEERING.Volume 2021.https://doi.org/10.1016/j.petrol.2021.109810

[5]  Chaodong Tan, Zi-Ming Feng ∗, Xiaolei Liu, Jianchuang Fan, Wei Cui, Rui Sun,Qingyang Ma. Review of variable speed drive technology in beam pumping units for energy-saving. Energy Reports 6(2020)2676-2688. https://doi.org/10.1016lj.egyr.2020.09.018

[6]  Chaodong Tan*, Junzheng Yang, Mingyue Cui, Hua Wu, Chunqiu Wang, Hanwen Deng, Wenrong Song. Fracturing Productivity Prediction Model and Optimization of the Operation Parameters of Shale Gas Well Based on Machine Learning. LITHOSPHERE.Volume 2021. DOI: 10.2113/2021/2884679.

[7]  Chaodong Tan,Song Wang,Hanwen Deng,Guoqing Han* ,Guanghao Du,Wenrong Song,Xiongying Zhang. The health index prediction model and application of PCP in CBM wells based on deep learning. Geofluids Volume 2021, https://doi.org/10.1155/2021/6641395

[8]  Chaodong Tan, Hanwen Deng*,Wenrong Song, Huizhao Niu, Chunqiu Wang. Shale gas well productivity potential evaluation based on data-driven methods-Case study in the Weiyua block.Journal of Petroleum Exploration and Production Technology.Volume 2021

[9]  Chaodong Tan, Wei Yan , Qing Tang, Hua Wu, Hongguang Bu, Said Juma Kambi,and Jiankang Liu. Casing Damage Prediction Model Based on the Data-Driven Method. Mathematical Problems in Engineering  Volume 2020. https://doi.org/10.1155/2020/8315908

[10]Chaodong Tan, Gang Feng, Ziming FENG , Wei CUI, Xiufen XU. Leakage flow mechanism of gap seal structure of oil well pump with rectangular groove. Chemistry and technology of Fuels and Oils, Vol. 6, No, 2, May, 2020 (Russian Original No. 2, March-april, 2020). DOI 10.1007/s10553-020-01135-5

[11]CHAO-DONG TAN, FAN MIN , MIN WANG,HENG-RU ZHANG, AND ZHI-HENG ZHANG. Discovering Patterns With Weak-Wildcard Gaps.IEEE Access. 2593953 ,2016,Vol 4, 4922-4932.

[12]Junzheng Yang,Song Wang,Chunfeng Zheng,Gang Feng,Guanghao Du,Chaodong Tan* ,Dan Ma. Fault Diagnosis Method and Application of ESP Well Based on SPC Rules and Real-Time Data Fusion. Mathematical Problems in Engineering.Volume 2022.https://doi.org/10.1155/2022/8497299

[13]Chaodong Tan, Patrick Bangert. Mathematical model using machine learning boosts output offshore China. World Oil,November 2010,37-40: Vol. 231 No. 11

[14]檀朝东,陈培堯,杨亚少,于洋,宋健,冯钢,孙向飞. 时序示功图驱动的抽油机井结蜡预测及清蜡效果评价[J]. 石油钻采工艺,2022,44(1):123-130.

[15]檀朝东,黄新春,王松,张光一,付军,杜广浩.机理仿真与数据驱动融合的电泵举升故障诊断预警理论研究进展[J].石油钻采工艺, 2021,43(4):483-488. DOI: 10.13639/j.odpt.2021.04.011

[16]檀朝东,李玉泽,高小永,等.丛式井场抽油机井群错峰开井间抽运行调度优化[J]. 西安石油大学学报(自然科学版),2021,36(5):83-90.

[17]檀朝东,贺甲元,周 彤,等. 基于 PCA–BNN 的页岩气压裂施工参数优化[J]. 西南石油大学学报(自然科学版),2020,42(6):56-62.DOI:10.11885/j.issn.1674 5086.2020.05.12.05

[18]檀朝东,蔡振华,邓涵文,刘世界,秦鹏,王一兵,宋文容.基于强化学习的煤层气井螺杆泵排采参数智能决策[J].石油钻采工艺,2020,42(1):62-69.

[19]檀朝东,闵帆,吴霄,李欣伦.带弱通配符的模式匹配及其在时序分析中的应用[J].计算机科学, 2018, 45(1): 104-107 .

[20]檀朝东, 项勇, 赵昕铭, 王辉萍, 高丽洁. 基于大数据的油气集输系统生产能耗时序预测模型[J].石油学报, 2016, 37(S2): 158-164.

[21]檀朝东, 刘合, 高小永, 郝忠献, 李秋实. 中国陆上油气田生产智能化现状及展望[J]. 前瞻科技, 2023, 2(2): 121-130.

 

代表性会议论文:

[1] Chaodong Tan, Dan  Yu, Xiaoyong  Gao, Wenrong  Song, Chaoqin  Tan.A Mechanism based Data-Driven Model for Prediction of Hydrate Formation.Source: ACM International Conference Proceeding Series, p 84-93, June 19, 2020, ICNSER 2020.DOI: 10.1145/3411016.3411163.

[2] Chaodong, Tan; Ziqin, Zhang; Haoda, Wu; Gang, Feng; Qian, Zhang; Fangfang, Wei; Tingzhuang, Tan; Xiaomin, Li.Model and Experimental Study of Online measurement of multiphase flow in oil wells based on data fusion. Source: ACM International Conference Proceeding Series, p 28-35, June 19, 2020, ICNSER 2020.

[3] TAN Chaodong ,Feng Gang ,Liu Ping,PENG Zhenhua,YANG Ruogu,Li Jingjia.Prediction model of unit consumption for oilfield water injection based on the grain of association rule and chaotic time series. ICAM 2018, p 148-151, July 2, 2018.

[4] Tan Chaodong*,Song Wenrong,Li Loulou,QinPeng,Gao Zhaoming. Research on Optimization Decision of Plunger Gas Lift Operation Based on Data Driven[C]. IEEE ECICE 2019.11.8-10.

[5] Chaodong Tan*, Hua Wu, Jiankang Liu, Wei Yan, Jingen Deng, Yanlong Zhang,Qing Tang, Hongguang Bu. A Novel Data Mining Approach in Preventing Casing Damage of Oil Production Wells[C]. IEEE ECICE 2019.10.3-6.

[6] Tan, Chaodong; Zhang, Ziqin; Feng, Gang; Li, Bing; Wu, Haoda; Tan, Tingzhuang.Research on measurement model of water content of oil well based on data fusion.ICICAS 2019, p 44-47.Publisher: Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.

[7] Zhiwei Zhang, Chaodong Tan*, Xiaoyong Gao, Xin Zuo, Tao Chen . A Mixed Integer Linear Programming Model for Production Scheduling of Non-Pipelined Wells. 15th IEEE International Conference on Control & Automation (ICCA) July 16-19, 2019, Edinburgh, Scotland:P1397-1404

[8] Chaodong Tan, Zhenhua Peng, Gang Feng, Ruogu Yang,Lijie Gao .Prediction of Pumping Unit Well System Efficiency Based on Chaotic Time Series Method.CIMNS 2018. Atlantis Press Advances in Computer Science Research, Volume 65.142-146

[9] Tan C D, Wu H D, Zhang S Y.  Research and Application of Multiphase Flow Virtual Online Metering Systems,The Fifth Digital Oilfield Forum and International Academic Conferences[C]. 2017.

[10] Tan C D, Tan P F, Li X L, et al. Research on flexible variable-speed control model and optimization method of rod pumping well based on genetic algorithm.IEEE-ICASI 2017 - Meen, Prior & Lam (Eds). ISBN 978-1-5090-4897-7: P 1771-1774

教材与专著:

[1]修井工程(檀朝东 韩国庆),2010年6月,中国石油大学出版社 现代远程教育系列教材

[2]修井工程(韩国庆 檀朝东),2013年8月,石油工业出版社  石油高等院校特色教材

[3]修井工程(第二版 富媒体)(韩国庆 檀朝东),2018年12月,石油工业出版社  石油高等院校特色教材

[4]修井工程(第二版)(檀朝东 韩国庆),2013年9月,中国石油大学出版社 现代远程教育系列教材

[5]石油工程大数据 檀朝东 韩国庆),2019年2月,中国石油大学出版社 石油高等教育“十三五”规划教材

[6]钢丝绳抽油杆抽油技术理论及应用(张嗣伟 王奎生 檀朝东),2007年3月,石油工业出版社

[7]油气水井生产措施管柱及力学完整性分析 檀朝东 闫伟 肖伟),2020年11月,科学出版社

[8]Diagnosis and deci sion making of oil & gas productiont wells(Tan Chaodong),2023-03-20 ,Papierflieger Verlag Gmb

承担项目情况:

[1]国家自然基金面上项目(2020.1-2023.12):基于大数据解析的大规模非集输油井群生产及拉运调度协同优化。面上项目,批准号:51974327。在研,主持

[2]安徽省重点研究与开发计划项目:基于大数据的油田原油拉送生产智能调度系统的研发。编号:201904a05020028,项目类别:面上攻关(2019.1-2020.12)。已结题,主持

[3]国家重大科技专项(2016ZX05043-004)子课题,阜康西部四工河煤层气高效开发先导试验有序排采模式及无杆举升设备智能化试验项目(2016-2020),主持。

[4]中石油长庆油田分公司科技开发项目:大数据智能技术与机采系统结合的应用机制研究和数据采集加工,(2021.10-2021.12),主持。

[5]中海油能源发展股份有限公司科技开发项目:电潜泵采油系统智能诊断和控制关键技术异常井处理措施模型算法,(2021-2022),主持。

[6]中国海洋石油有限公司综合科研项目:地质油藏大数据深度挖掘及应用研究,(2020-YXKJ-016),主持

[7]中海油能源发展股份有限公司科技开发项目:电潜泵采油系统智能诊断和控制关键技术-专家诊断模型算法(ZX2019ZCGCF4893),(2019.12-2020.12),主持。

[8]中海油能源发展股份有限公司科技开发项目,注水井可视化预警及专家诊断算法模型,(2020.4-2021.3),主持。

[9]中国石油新疆油田分公司科技开发项目:天然气井井屏障失效机理及治理技术研究(CQYC-2020-152),(2020.7-2021.12),主持。

[10]中石化工胜利油田分公司科技开发项目,0200005-20-ZC0613-0020,电动潜油螺杆泵井产液量计量及工况诊断方法研究与应用,在研(2019.9-2020.12),主持。

[11]中石油大港油田分公司科技开发项目,DGYT-2019-JS-378,基于双差压法的油井气液两相在线测量技术研究,(2019.9-2019.12),主持。

[12]中国海洋石油总公司科技发展项目,KJ135-2016-02,电泵与气举智能耦合举升工艺技术研究,主持。

[13]大港油田校企合作项目:大港油田套损套变防控关键技术研究. 2018年11月-2021年8月, 主持。

[14]中海油能源发展股份有限公司科技发展项目:注釆智能优化调控决策算法研究.2022.12-2023.12, 主持。

科研奖励:

[1]智能油气注采生产关键技术及工业化应用,2022年中国发明协会发明创新奖,二等奖,排名1/6

[2]抽油机有杆泵井群生产运行优化技术与智能控制系统,2022年中国仪器仪表学会技术发明奖,三等奖,排名1/6

[3]油气举升井生产系统人工智能关键技术与工业应用,2021年北京企业评价协会科技创新成果奖, 一等奖,排名 1/8

[4]高含水老油田生产系统节能减排关键技术及工业化应用,2019年绿色矿山科学技术奖, 技术科技进步奖, 一等奖,排名 1/15

[5]复杂油气井井筒完整性关键技术及规模应用,2021年中国产学研合作创新成果奖,二等奖,排名 3/10

[6]油田开采中后期人工举升节能关键技术及工业应用,2020年黑龙江省科学技术奖 科技进步奖 二等奖,排名 5/12

[7]采油工程方案设计与后评价关键技术及系统开发,2018年度中国石油和化学工业联合会科学技术进步奖 三等奖,排名 1/5

[8]大港油田地面工艺重组技术研究与规模应用,2017年中国石油天然气集团公司科学技术进步奖 一等奖,排名 2/15

[9]采油工程方案设计及后评估系统研究及应用,2017年获中国质量评价协会科技创新奖—科技创新成果 二等奖  排名 1/8

[10]发明专利奖:一种油井产液量的计量、工况分析优化方法和系统,2017年石油和化工行业专利奖 优秀奖,排名 1/1

[11]油气生产物联网系统研究及工业化应用,2016年获 中国仪器仪表学会科学技术奖二等奖 排名 1/8

[12]油田注水生产物联网系统研究及工业化应用,2014年获中国石油和化工自动化行业科学技术奖, 科技进步三等奖,排名 1/10

[13]抽油机井柔性驱动智能控制系统,2015年中国仪器仪表学会优秀产品奖

[14]油田注水智能测控系统的研制与应用,2013年获中国仪器仪表学会科技成果 优秀奖  排名 1/10

[15]油气生产物联网系统iProd研发与应用,2012年获中国质量评价协会科技创新奖—科技创新成果 优秀奖;排名:1/10

[16]油水井实时诊断与优化技术研发与应用,2011年获北京企业评价协会科技创新奖—科技创新成果 一等奖, 排名 1/13

[17]油井生产实时分析优化技术研究与应用,2011年获国家能源科学技术进步奖,三等奖,排名:1/10

[18]油水井工况采集分析优化系统装置,2010年获中国质量评价协会科技创新产品奖

[19]油井生产实时分析优化专家系统PES,2010年获中国石油和化学工业联合会,行业科学技术进步奖 三等奖,排名 1/12

[20]油水井远程监控液量自动计量及分析优化系统,2007年获中国石油和化学工业联合会 行业科学技术进步奖三等奖  排名 1/8

教学奖励:

[1]2013年获教育部教育管理信息中心颁发的“TiC100智能城市创新经营模式竞赛”最佳指导教师奖,1/1

[2]2015年荣获 修井工程 中国教育学会 第三届全国微课(程)优质资源展示会 一等奖,1/1。

[3]2019年获 《信息化技术引领课程革新-<采油工程>一流核心课程建设与实践》,中国石油大学(北京)第十一届教学一等奖,3/9。

[4]2019年《修井工程 (第二版 富媒体)》获  中国石油和化学工业出版物奖.教材奖二等奖,2/3。

[5]2020年《采油工程》获 首批国家级一流本科课程,5/5.

国家发明专利(第1发明人):

[1]一种潜油电泵的自寻优决策控制系统,发明专利,ZL202110028281.1

[2]SAGD单井组注采参数联调方法、装置和系统,ZL201410378488.1

[3]一种提高抽油机井示功图量油精度的方法及系统,ZL201610576012.8

[4]一种基于云计算的油气田开发工程应用软件系统,ZL201410538788.1

[5]一种基于双喷嘴的油井多相流分相含率在线计量方法),ZL201910576074.2

[6]一种油田掺水管网智能控制系统及控制方法,ZL201911094012.4

[7]一种适于掺稀抽油机井的系统效率测算方法,ZL202010110476.6

[8]一种柱塞气举排液采气生产制度的优化方法,ZL201910695630.8

[9]一种基于强化学习的煤层气井排采参数智能优化系统,,ZL 202010822638.9

[10]基于物联网大数据的油田单拉罐井生产运行调度优化系统和方法,ZL202010410269.2

[11]一种油井产液量计量、工况分析优化方法和系统,发明专利,ZL200610164812.5

[12]一种基于变速驱动的电机转速曲线优化方法及装置,ZL201710200766.8

[13]一种基于差压的双喷嘴天然气流量测量装置和系统,ZL 202010428182.8

[14]一种基于深度学习的抽油机井时序示功图预测方法,ZL202111029072.5

[15]一种抽油机井示功图多尺度归一化方法及系统, ZL202110271075.3

[16]一种基于残差神经网络的抽油机井故障诊断方法及系统,ZL202110264318.0

[17]一种基于多传感器数据融合的电泵井工况诊断系统及方法, ZL 202110028155.6

[18]数据驱动的注水油藏优化方法和系统, ZL202110028282.6

[19]基于井筒参数的注采联调智能决策方法及系统,ZL202110028200.8

[20]一种深度学习的煤层气螺杆泵井健康指数预测方法及系统, ZL202110028154.1

[21]一种深度学习的抽油机井复杂工况示功图识别方法及系统, ZL202110028153.7

[22]一种基于视频分析的测抽油机井示功图的方法及系统,ZL202110463369.6

[23]一种基于时序数据的抽油机井泵效预测模型方法,ZL 202010683586.1

[24]一种非集输油井群拉运调度模型及方法,ZL202010263017.1

[25]大规模非集输油井群生产与拉运调度协同优化方法,ZL202010263016.7

[26]一种抽油机井(群)智能化应用系统和实现方法,ZL202010822478.8

[27]一种自适应和智能分析决策的智能气田系统,ZL202010822639.3

社会及学术兼职:

国家科学技术奖励评审专家库专家;

科技部火炬中心高科技服务专业评审专家;

北京市科技进步奖评审专家;

北京市高级职称评审专家;

智能数字油田开放论坛(Open Forum for Intelligent Digital Oil Fields-iDOF)专家委员会执行主席;

《石油勘探与开发》、《石油学报》特约审稿专家。