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敖亦乐

副教授 博士研究生毕业

部门:机电工程学院

研究方向:人工智能、图像/信号处理、地球物理学、智能感知、设备监控

电子邮箱:2023500003@mail.buct.edu.cn

办公地址:机械楼 401

ORCID:0000-0003-0274-7477

DBLP:

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个人简介

北京化工大学2023年引进青年后备人才,硕士生导师。2012年本科毕业于中国石油大学勘查技术与工程专业,2015年硕士毕业于中国石油大学地质工程专业,2019年博士毕业于中国石油大学地质工程与地质资源专业。2019年至2022年在清华大学自动化系做博士后。2023年至今在北京化工大学机电工程学院工作。现已发表 SCI/EI 检索论文20余篇。主持自然科学基金青年基金项目一项、国家重点研发子课题一项及多项横向科研课题,并作为科研骨干参与国家重点研发计划、国家科技重大专项、自然科学基金面上项目等多项国家纵向项目。


联系方式aoyile@yeah.net

通迅地址:北京市朝阳区北京化工大学机械楼 401


研究方向

★ 机器学习及深度学习算法研究;

★ 智能图像、信号处理算法研究;

★ 地球物理数据处理、解释应用;

★ 机械故障检测及状态监测应用;


代表性论文

■ Ao Yile, Tian Fei, Lu Wenkai, et al. Improving Logging-While-Drilling Azimuthal Imaging With Deep Learning Super-Resolution. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2024, 63: 4500415. DOI:10.1109/TGRS.2024.3513640

■ Tian Xinyu, Ao Yile, Li Yanda, et al. A ground-roll separation method based on neural networks with morphological similarity loss[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2023, 20: 7505805. DOI: 10.1109/LGRS.2023.3317528

■ Gu Xiaofeng, Lu Wenkai, Ao Yile, et al. Seismic stratigraphic interpretation based on deep active learning[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2023, 61: 1-11. DOI: 10.1109/TGRS.2023.3288737

■ Wang Qi, Wang Yuqing, Ao Yile, et al. Seismic inversion based on 2D-CNNs and domain adaption[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2022, 60: 5921512. DOI:10.1109/TGRS.2022.3213337

■ Ma Qiming, Wang Yuqing, Ao Yile, et al. UB-Net: Improved seismic inversion based on uncertainty backpropagation[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2022, 60: 5915211. DOI:10.1109/TGRS.2022.3174911

■ Ao Yile, Lu Wenkai, Xu Pengcheng, et al. Seismic dip estimation with a domain knowledge constrained transfer learning approach[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2022, 60: 4501216. DOI:10.1109/TGRS.2021.3061438

■ Ao Yile, Lu Wenkai, Hou Qiuyuan, et al. Sequence-to-sequence borehole formation property prediction via multi-task deep networks with sparse core calibration[J]. Journal of Petroleum Science and Engineering, 2022, 208: 109637. DOI:0.1016/j.petrol.2021.109637

■ Ao Yile, Lu Wenkai, Jiang Bowu, et al. Seismic structural curvature volume extraction with convolutional neural networks[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2021, 59(9): 7370-7384. DOI:10.1109/TGRS.2020.3042098

■ Ao Yile, Lu Wenkai, Hou Qiuyuan, et al. Synthesize nuclear magnetic resonance T2 spectrum from conventional logging responses with spectrum regression forest[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2021, 18(10): 1726-1730. DOI:10.1109/LGRS.2020.3008183

■ Ao Yile, Zhu Liping, Guo Shuang, et al. Probabilistic logging lithology characterization with random forest probability estimation[J]. Computers & Geosciences, 2020, 144: 104556. DOI:10.1016/J.CAGEO.2020.104556

■ Ao Yile, Li Hongqi, Zhu Liping, et al. A SCiForest based semi-supervised learning method for the seismic interpretation of channel sand-body[J]. Journal of Applied Geophysics, 2019, 167: 51-62. DOI:10.1016/J.JAPPGEO.2019.04.019

■ Li Xiuquan, Ao Yile, Guo Shuang, et al. Combining regression kriging with machine learning mapping for spatial variable estimation[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2019, 17(1): 27-31. DOI:10.1109/LGRS.2019.2914934

■ Ao Yile, Li Hongqi, Zhu Liping, et al. Logging lithology discrimination in the prototype similarity space with random forest[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2018, 16(5): 687-691. DOI:10.1109/LGRS.2018.2882123

■ Ao Yile, Li Hongqi, Zhu Liping, et al. Identifying channel sand-body from multiple seismic attributes with an improved random forest algorithm[J]. Journal of Petroleum Science and Engineering, 2019, 173: 781-792. DOI:10.1016/J.PETROL.2018.10.048

■ Ao Yile, Li Hongqi, Zhu Liping, et al. The linear random forest algorithm and its advantages in machine learning assisted logging regression modeling[J]. Journal of Petroleum Science and Engineering, 2019, 174: 776-789. DOI:10.1016/J.PETROL.2018.11.067


科研项目:

☆ 2025-2027: 火场多参数监测数据压缩传输与关键帧识别技术研究,国家重点研发计划(2024YFC3016202)子课题,子课题负责人。

 2024-2025:  Windows平台超声图像后处理和采集软件开发,横向科研项目,项目负责人。

 2023-2026: 基于多模型深度学习的智能地震反演研究,中央高校科研专项资金资助(BUCTRC02322),项目负责人。

★ 2022-2023: 基于曲面重构的智能地震层位解释方法研究,国家自然科学基金青年项目(42104117),项目负责人。

★ 2019-2024: 基于人工智能的多元信息相容性表达研究,国家重点研发计划课题(2018YFA0702501),主要参与人。

★ 2019-2023: 基于闭环卷积神经网络的测井约束地震反演,自然科学基金面上项目(41974126),主要参与人。

★ 2016-2021: 高精度参数辨识噪声压制及弱信号增强技术,国家科技重大专项(2016ZX05024-001-005),项目参与人。

教育经历

入学时间 毕业时间 学位授予单位 学历
2015-09-01 2019-09-01 中国石油大学(北京) 博士研究生毕业
2012-09-01 2015-06-30 中国石油大学(华东) 硕士研究生毕业
2008-09-01 2012-06-29 中国石油大学(华东) 大学本科毕业

工作经历

起始年月 截止年月 所在单位名称
2019-11-01 2022-11-30 清华大学

社会职务

社会活动

研究领域

本科生

课程名称 开课学年 课程总学时 选课人数 课程性质
人工智能及应用 2023 32 153 专业选修
神经网络与深度学习 2023 48 89 专业选修
人工智能基础 2023 48 45 专业选修
Python语言程序设计 2023 32 49 专业选修
Python语言程序设计 2023 32 54 专业选修

研究生

校级项目

纵向项目

横向项目

论文信息

[+][-]代表性论文
[+][-] 2030年
[+][-] 2029年
[+][-] 2028年
[+][-] 2027年
[+][-] 2026年
[+][-] 2025年
[+][-] 2024年
[+][-] 2023年
[+][-]2023年之前

软件著作

专利

荣誉及奖励

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