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甘超

Associate professor
Master Tutor


Gender : Male
Date of Birth : 1990-06-19
Alma Mater : 中国地质大学(武汉)
Education Level : Faculty of Higher Institutions
Degree : Doctoral Degree in Engineering
Status : Employed
School/Department : 自动化学院
Date of Employment : 2019-12-30
Discipline : Control Science and Engineering
Business Address : 信息楼 600-2
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Personal Profile

    甘超,男,1990年生,湖北黄石人。中国地质大学(武汉)自动化学院特任副教授,硕士生导师,中国地质大学(武汉)地大学者-青年优秀人才计划入选者,《钻探工程》青年编委、《煤田地质与勘探》青年编委,IEEE会员、国际石油工程师协会会员、中国自动化学会会员、中国人工智能学会会员。主要研究方向:机器学习、智能优化和过程控制。

    20146月本科毕业于武汉轻工大学过程装备与控制工程专业,获工学学士学位。20189月至20199月受国家建设高水平大学公派研究生项目奖学金资助赴日本千叶大学进行博士生联合培养。201912月博士毕业于中国地质大学(武汉)控制科学与工程专业,获工学博士学位后留校任教。

    近年来主持国家自然科学基金青年项目1项、企业科技攻关重大项目1项,参与国家重点研发计划课题、国家自然科学基金重点项目、湖北省技术创新专项重大项目等国家和省部级重大项目5项,以第一作者身份发表学术论文15篇,授权国家发明专利6项,现为IEEE Transactions on Industrial Electronics、《Engineering Applications of Artificial Intelligence》、《Ocean Engineering》、《Journal of Petroleum Science and Engineering》等期刊审稿人。多次赴山东地矿三院、广州海洋地质调查局、湖北省地质局、中铁第一勘察设计院、中煤科工集团西安研究院、黑龙江安达“松科二井”等知名地质装备制造企业、科研院所和工程现场调研交流,积极为我国深地深海探测事业服务。


讲授课程

  研究生课程:《工业过程控制与优化》

        本科生课程:《工业过程智能优化技术》、《网络化过程监控系统设计》


培养研究生

        汪祥(硕士,2020-2023):就职于国家无线电监测中心

        彭磊(硕士,2020-2023):就职于中车株洲电力机车研究所有限公司


教学奖励

        [1] 湖北省一流本科课程,(2/5),2021


科研项目

        [1] 国家自然科学基金青年项目,2021.01-2023.12,主持

        [2] 企业科技攻关重大项目,2022.03-2023.06,主持

        [3] 中国地质大学(武汉)人才引进项目,2019.12-2022.12,主持


学术论文

        [1] Chao Gan, Wei-Hua Cao, Lu-Zhao Wang, Kang-Zhi Liu, Min Wu. An improved dynamic optimization control system for the drilling rate of penetration (ROP) and its industrial application[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2023, 70(6): 6201-6208.

        [2] Chao Gan, Wei-Hua Cao, Kang-Zhi Liu, Min Wu. Dynamic optimization-based intelligent control system for drilling rate of penetration (ROP): Simulation and industrial application[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2023, DOI: 10.1109/TII.2023.3313633.

        [3] Chao Gan, Wei-Hua Cao, Kang-Zhi Liu, Min Wu, Fa-Wen Wang, Suo-Bang Zhang. A new hybrid bat algorithm and its application to the ROP optimization in drilling processes[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2020, 16(12): 7338-7348.

        [4] Chao Gan, Wei-Hua Cao, Kang-Zhi Liu, Min Wu. A novel dynamic model for the online prediction of rate of penetration and its industrial application to a drilling process[J]. Journal of Process Control, 2022, 109: 83-92.

        [5] Chao Gan, Xiang Wang, Lu-Zhao Wang, Wei-Hua Cao, Kang-Zhi Liu, Hui Gao, Min Wu. Multi-source information fusion-based dynamic model for online prediction of rate of penetration (ROP) in drilling process[J]. Geoenergy Science and Engineering, 2023, 230: 212187.

        [6] Chao Gan, Wei-Hua Cao, Kang-Zhi Liu, Min Wu. A new spatial modeling method for 3D formation drillability field using fuzzy c-means clustering and random forest[J]. Journal of Petroleum Science and Engineering, 2021, 200: 108371.

        [7] Chao Gan, Wei-Hua Cao, Min Wu, Xin Chen, Yu-Le Hu, Kang-Zhi Liu, Fa-Wen Wang, Suo-Bang Zhang. Prediction of drilling rate of penetration (ROP) using hybrid support vector regression: A case study on the Shennongjia area, Central China[J]. Journal of Petroleum Science and Engineering, 2019, 181: 106200.

        [8] Chao Gan, Wei-Hua Cao, Kang-Zhi Liu, Min Wu. Spatial estimation for 3D formation drillability field: A new modeling framework[J]. Journal of Natural Gas Science and Engineering, 2020, 84: 103628.

        [9] Chao Gan, Wei-Hua Cao, Min Wu, Kang-Zhi Liu, Xin Chen, Yu-Le Hu, Fu-Long Ning. Two-level intelligent modeling method for the rate of penetration in complex geological drilling process[J]. Applied Soft Computing, 2019, 80: 592-602.

        [10]   甘超, 曹卫华, 王鲁朝, 吴敏. 深部地质钻探钻进过程流式大数据分析与动态预处理——以辽宁丹东3000m科学钻探工程为例[J]. 钻探工程, 2022, 49(4): 1-7. (《钻探工程》期刊2023年度高影响力学术论文


学术奖励

        [1] 湖北省地质局李四光地质科技成果奖一等奖,(4/9),2021