内容简介：

机器学习理论在页岩气、干热岩等新能源勘察过程中的应用。

报告人简介：

Michael J. Friedel 博士，地球物理专家。
?           1983年和1986年分获威斯康星大学地球科学（地质学）学士和地球科学（地球物理/水文地质学）硕士学位，研究方向为瑞利波地面运动的数值模型研究。
?           1996年获得明尼苏达大学双城分校地质工程（计算岩石力学）硕士学位，研究方向为水热迁移模型的开发及应用、利用地震层析方法分析采动应力变化的时域成像。  
?           2002年获得明尼苏达大学双城分校水资源科学（计算水文学）的博士学位，研究方向为利用模型校正及预测分析对水、热及溶质运移参数的逆估计。2001至2005年任职于美国地质调查局科罗拉多水科学中心，担任水文地质研究员。
?           2005年至2014年任职于美国地调局地壳地球物理及地球化学科学中心，矿产环境资源科学中心，担任高级地球物理研究员。
?           2014起就职于新西兰GNS Science公司担任高级地球物理专家。2010年起担任科罗拉多大学计算机及数理中心副教授及学术委员会委员，数学及统计科学系客座教授。主要从事地球表面及其与陆地系统间关系的研究，具体包括开发和应用先进的计算机和智能数据驱动的工作流程，以表征、预测/预报和解释自然和人类压力对大气、生物圈、地圈和水圈的影响。还参与了包括直接（物理、化学、生物）和间接（地球物理-航空探测，钻孔，地面和卫星）测量在内的大数据设计、收集和整合，以提高理论、理解、可扩展性和可预测性。
 
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