刘欢 (副教授)

副教授 硕士生导师

性别:男

出生年月:1989-02-20

毕业院校:中国地质大学(武汉)

学历:博士研究生

学位:工学博士学位

在职信息:在职

所在单位:自动化学院

入职时间:2018-07-01

学科:测控技术与仪器 自动化

办公地点:物探楼 103

联系方式:027-67883097

Email:

个人简历

刘欢,男,1989年生,黑龙江大庆人,博士,特任副教授,硕士生导师,IEEE会员,中国地质大学(武汉)地大学者-青年优秀人才计划入选者


主要研究方向为高精度地球物理勘探仪器、微弱信号检测、无损检测(基于机器学习和数据挖掘,包括复合材料损伤程度智能预测,地下输油管道腐蚀特征匹配技术)。仪器主要包括:磁力仪(普通质子磁力仪、Overhauser磁力仪、光泵磁力仪、三分量磁力仪);电法仪(新型智能电法仪、高密度电法仪);地热地温测量仪等。

主持陆军研究院XXX国防重点实验室基金1项(20万)、中央高校杰出人才培育基金1项(20万)、中国地质科学院地球物理地球化学勘查研究所专项资金项目1项(15万);以骨干成员参与国家自然科学基金面上项目、国家重大科学仪器设备开发专项、总装备预先研究项目、NRC加拿大国家研究委员会专项资金项目、NASA美国国家航空航天局开放课题等项目。先后主持或参与研制的仪器有:分布式页岩气开采水力压裂电位监测仪、动态质子磁梯度航弹探测器、地面地磁监测仪。

近年来,发表SCI/EI论文30余篇,引用100余次(Google Scholar)。担任多个外文期刊及国际会议审稿人,包括:IEEE Transactions on Industrial ElectronicsIEEE Transactions on Instrumentation and MeasurementIEEE Transactions on ReliabilityMeasurementIEEE International Conference on Instrumentation and Measurement Technology (I2MTC), IEEE International Conference on Industrial Technology (ICIT)

英文个人主页请访问:https://huanliu5186.wixsite.com/huanliu


教育经历

2012.09 - 2018.06,中国地质大学(武汉),地球探测与信息技术专业,博士(硕博连读)

2016.09 - 2017.09,加拿大不列颠哥伦比亚大学(UBC),电气工程与计算机科学专业,联合培养(国家留学基金委资助)

2008.09 - 2012.06,中国地质大学(武汉),测控技术与仪器专业,学士

 

工作经历

2018.07 - 至今,中国地质大学(武汉),自动化学院,特任副教授

2016.09 - 2017.09,加拿大不列颠哥伦比亚大学(UBC),电气工程与计算机科学ISDPRL实验室,研究助理


科研项目

1.   陆军研究院XXX国防重点实验室基金:基于地磁多参量融合的XXX方法研究,2019.01-2020.12,课题负责人

2.   中央高校杰出人才培育基金:多源磁测数据融合机理研究,2018.07-2021.07,课题负责人

3.   中国地质科学院地球物理地球化学勘查研究所专项资金项目:页岩气开采水力压裂电位监测仪研究,2013.01-2014.12 ,课题负责人 

4.   国家自然科学基金面上项目:基于优化动态核极化的新型Overhauser磁力仪研究,2015.01-2018.12,技术骨干

5.   国家重大科学仪器设备开发专项:海洋地磁场矢量测量仪开发与应用,2015.01-2018.12,技术骨干

6.   解放军总装备部装备预先研究项目:动态激发质子磁法XXX技术研究,2012.01-2013.12,技术骨干

7.   NRC加拿大国家研究委员会研究项目:地下输油管道无损探伤技术研究,2016.01-2017.12,技术骨干 

8.   NASA美国国家航空航天局开放课题:复合材料损伤程度智能预测研究,2016.01-2017.12,技术骨干


代表性学术成果

期刊论文

[1]   Huan Liu, Haobin Dong, Jian Ge, et al. High-precision sensor tuning of proton precession magnetometer by combining principal component analysis and singualr value decomposition, IEEE Sensors Journal, 2019. 

[2]   Huan Liu, Haobin Dong, Jian Ge, et al. Efficient performance optimization for the magnetic data readout from a proton precession magnetometer with low rank constraint, IEEE Transactions on Magnetics, 55(8): 1-4, 2019. 

[3]   Huan Liu, Zheng Liu, Shuo Liu, et al. A nonlinear regression application via machine learning techniques for geomagnetic data reconstruction processing, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 57(1): 128-140, 2019. 

[4]   Huan Liu, Zheng Liu, Haobin Dong, et al. Recurrent neural network-based approach for sparse geomagnetic data interpolation and reconstruction, IEEE Access, 7(1): 33173-33179, 2019. 

[5]   Huan Liu, Haobin Dong, Jian Ge, et al. A fusion of principal component analysis and singular value decomposition based multivariate denoising algorithm for free induction decay transversal data, Review of Scientific Instruments, 90(3): 035116, 2019. 

[6]   Huan Liu, Zheng Liu, Brandon Taylor, et al. Matching pipeline In-line inspection data for corrosion characterization, NDT & E International, 101: 44-52, 2019. 

[7]   Huan Liu, Haobin Dong, Jian Ge, et al. Apparatus and method for efficient sampling of critical parameters demonstrated by monitoring an Overhauser geomagnetic sensor, Review of Scientific Instruments, 89(12): 125109, 2018. 

[8]   Huan Liu, Haobin Dong, Zheng Liu, et al. A comprehensive study on the weak magnetic sensor character of different geometries for proton precession magnetometer, Journal of Instrumentation, 13(9): T09003, 2018. 

[9]   Huan Liu, Haobin Dong, Zheng Liu, et al. Application of Hilbert-Huang decomposition to reduce noise and characterize for NMR FID signal of proton precession magnetometer, Instruments and Experimental Techniques, 61(1): 55-64, 2018. 

[10]  Huan Liu, Haobin Dong, Zheng Liu, et al. Noise characterization for the FID signal from proton precession magnetometer, Journal of Instrumentation, 12(7): P07019, 2017. 

[11]  Huan Liu, Haobin Dong, Zheng Liu, et al. Construction of an Overhauser magnetic gradiometer and the applications in geomagnetic observation and ferromagnetic target localization, Journal of Instrumentation. 12(10): T10008, 2017. 

[12]  Huan Liu, Haobin Dong, Jian Ge, et al. An improved tuning control algorithm based on SVD for FID signal, Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, 21(1): 133-138, 2017.

[13]  Huan Liu, Haobin Dong, Jian Ge, et al. Research on a secondary tuning algorithm based on SVD & STFT for FID signal, Measurement Science and Technology, 27(10): 105006, 2016. 

[14]  刘欢, 董浩斌, 葛健, 等. Overhauser磁力仪探头激发频率测试仪研制, 电子学报, 45(2): 1272-1280, 2017. 

[15]  刘欢, 董浩斌, 葛健, 等. 基于Overhauser效应的磁场梯度探测器, 仪器仪表学报, 36(3): 592-600, 2015. 

[16]  Haobin Dong, Huan Liu (共同第一作者,通讯作者), Jian Ge, et al. A high-precision frequency measurement algorithm for FID signal of proton magnetometer, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 65(4): 898-904, 2016. 

[17]  Yuefei Huang, Jian Ge, Haobin Dong and Huan Liu (通讯作者). An automatic wide-band 90 phase shifter for optically pumped cesium magnetometers, IEEE Sensors Journal, 17(23): 7928-7934, 2017. 

[18]  Cheng Zhang, Haobin Dong, Jiahao Wang, Jian Ge, Huan Liu (通讯作者), et al. A low error rate BCH-based encoder-decoder approach for electromagnetic measurement while drilling systemIEEE Access, 7(1): 34599-34608, 2019. 

会议论文

[1]  Huan Liu, Yihao Liu, Shuo Liu, et al. What can machine learning do for geomagnetic data processing? A reconstruction application, IEEE International Conference on Instrumentation and Measurement Technology (I2MTC), 1-6, 2018.

[2]  Huan Liu, Shuo Liu, Zheng Liu, et al. Prognostics of damage growth in composite materials using machine learning techniques, IEEE International Conference on Industrial Technology (ICIT), 1042-1047, 2017.

[3]  Huan Liu, Haobin Dong, Jian Ge, et al. A high-precision proton magnetometer based on a multi-channel frequency measurement, IEEE International Conference on Instrumentation and Measurement Technology (I2MTC), 1-6, 2016.

[4]  Huan Liu, Haobin Dong. Research and developed of magnetic field gradient detector based on the nuclear Overhauser effect, IEEE International Conference on Instrumentation and Measurement, Computer, Communication and Control (IMCCC), 330-333, 2015.

学术报告

2019  IEEE I2MTC,分会场报告,奥克兰,新西兰

        • A New F-PCASVD based Multivariate Denoising Algorithm for FID Transaversal Data

2018  IEEE I2MTC,张贴海报,休斯顿,美国

        • What Can Machine Learning Do for Geomagnetic Data Processing? A Reconstruction Application

        • A Resonant Cavity Based on Birdcage Coil for Overhauser Geomagnetic Sensor

2017  IEEE ICIT,作分会场报告,多伦多,加拿大

        • Prognostics of Damage Growth in Composite Materials Using Machine Learning Techniques

        • Experimenting Capacitive Sensing Techniques for Structural Integrity Assessment

2016  ITCA,作分会场报告,东京,日本

        • An Improved Tuning Control Algorithm Based on SVD for FID signal

2016  IEEE I2MTC,张贴海报,台北,中国台湾

        • A High Precision Proton Magnetometer Based on a Multi-Channel Frequency Measurement

2015  IEEE IMCCC,张贴海报,秦皇岛,中国

        • Research and Developed of Magnetic Field Gradient Detector Based on the Nuclear Overhauser Effect

发明专利

[1]   董浩斌, 刘欢等. 提高质子旋进类传感器调谐精度和信噪比的方法及系统, 公布日:2017.05.31.

[2]   葛健, 董浩斌, 邱香域, 刘欢等. 一种基于量化时延法提高FID信号测频精度的方法及电路, 公布日:2017.05.10.


团队介绍

智能地球探测仪器与信息处理实验室 

团队实验室位于信息楼809。

主要研究方向包括:盲源信号分离和识别、多模式多源异构、压缩感知等新的微弱信号提取方法理论研究;地球物理勘探、环境监测和资源开采等复杂环境下的强干扰、大噪声、弱信号的信息采集与处理的理论与方法;低可靠性、弱信号、强干扰环境下地球物理信息的获取技术。

团队成员包括:董浩斌教授、李志华副教授、薛伟副教授、葛健副教授、宋恒力、杨越、黄玉金、朱继轩。

联系方式

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