曹茂俊，男，博士，副教授,硕士生导师。2001年东北石油大学毕业，获工学学士，同年参加工作，2008年东北石油大学硕士研究生毕业，获计算机工学硕士学位，2018年中国石油勘探开发研究院博士毕业，获地球探测与信息技术工学博士学位。2001年本科毕业留校，工作至今。主要研究方向：人工智能及其应用，软件工程、测井处理解释软件。先后主持承担了国家科技重大专项项目子课题1项，中石油集团公司重大专项子课题1项、黑龙江省自然科学基金1项、黑龙江省教育厅基金课题1项、东北石油大学青年科学基金1项和大庆市采油一厂攻关课题1项，深度参与了国家自然科学基金项目2项，国家重大专项子课题1项、黑龙江省自然科学基金2项，黑龙江省教育厅基金3项，黑龙江省博士后基金项目1项、中国石油天然气股份有限公司攻关课题2项，其它局级、横向课题10余项。以第一和通讯作者在Energies、石油学报、控制与决策等国内外期刊、会议等发表论文10余篇，其中SCI检索1篇、EI检索6篇。参著专著1部，编著软件著作权4 部。所在项目组——“中国石油新一代测井软件项目组”，2011年被中华全国总工会授予“全国工人先锋号”光荣称号，所在项目组开发的软件平台CIFLog被评为“2010年十大石油科技进展”，获国家科技进步二等奖（集体奖）1项，获中国石油天然气集团公司特等奖1项、中国石油天然气集团公司一等奖（集体奖）1项、石油化工自动化会三等奖1项、大庆市科技进步一等奖1项、中国石油勘探开发研究院特等奖1项、中国石油勘探开发研究院一等奖1项，作为辅导教师获人工智能创新大赛一等奖1项。中国计算机学会会员。主讲软件工程、石油数据组织与分析等本科生和研究生课程。
主要从事:1、知识发现与数据挖掘，知识图谱，计算智能；2、软件工程，油气应用软件开发；3、智能油气田建设；4、测井复杂储层评价、测井地质学等方向的科研与教学工作。
（联系邮箱: caomaojun@126.com ；联系电话:**；科研室：1C508）
一、学术与科研方向
（1）人工智能及其应用
针对新工科背景下的计算机、石油行业等多学科交叉融合的需求和信息技术的前沿应用，开展人工智能、机器学习、数据挖掘、大数据分析、石油数据组织与分析、测井学、数学科学、数据科学等领域知识与本体技术的交叉融合研究。着眼未来，根据“互联网+”智能时代的大背景，结合我校计算机学院的专业资源优势，立足“十三五”、“十四五”的未来，积极储备大数据、知识库、数据挖掘和知识图谱等人工智能技术，力争为测井一体化平台及水平井三维测井属性模型做进一步的系统智能化、自动化和软件操作的便捷化等方面的提升。
（2）软件工程及测井处理解释软件
针对油田现场测井处理解释的基本业务，以用户的需求迭代进化为核心，以国际最前端开发语言Java为编程手段，以现代软件工程领域先进的敏捷测试驱动开发+重构为开发理念，采用标准化接口式组件动态插拔技术、依赖注入式面向应用的功能扩展技术、基于消息分发的应用协同技术和可扩展组件化测井绘图中间件等关键技术，并融入基于知识库的智能推送等手段，团队设计实现了一套处理解释软件平台。平台功能包括数据管理、数据格式转换、数据预处理、成果输出、单井解释、生产测井解释、多井处理解释评价、管理及工具等系统模块，实质性地解决了测井处理解释交互中存在的难题，显著地提升了系统用户体验，极大地提升了软件稳定性和健壮性，有效地保障了该软件系统在油田现场的全面推广应用。另外，深入研究了三维属性模型构建的技术理论，提出了基于智能优化的地层模型细分方法，并在此基础上，提出了基于地层划分和对比的快速三维测井属性模型生成方法。
 
二、代表性科研项目
[1] 量子智能优化及在随钻测井解释模型实时调整中的应用，黑龙江省自然科学基金（LH2019F004），2019-2022，负责人；
[2] 量子衍生优化与随钻测井解释模型实时调整的融合机制研究，东北石油大学青年科学基金（2018QNL-25），2018-2021，负责人；
[3] 三维测井属性模型技术研究，国家科技重大专项子课题（2017ZX**-006），2017-2020，副课题长；
[4] 三维多剖面地层对比技术研究与开发，中石油集团公司重大专项子课题（2013E-3809），2014-2017，负责人；
[5] 水平井测井三位属性模型构建方法与软件，黑龙江省教育厅依托单位引导基金（2016YDL-13），2016-2017，负责人；
[6] CIFLog1.0功能完善扩展及3G高速无线网测井数据传输，国家科技重大专项子课题（ZX**-007），2011-2015，副课题长；
[7] 井组连通关系判别及成图软件平台研究，大庆油田采油一厂攻关项目，2011-2013，负责人；
[8] 水平井处理解释系统数据管理功能白盒测试，中国石油集团科学技术研究院有限公司市局级攻关项目，2018-2019，主要参与人；
[9] 基于Micro-CT图像和MarchingCubes算法的数字岩心建模方法研究，黑龙江省教育厅依托单位引导基金（2017YDL-10），2017-2018，主要参与人；
[10] 基于云计算LabVIEW的温度自动检测技术研究，大庆市科技攻关项目（zd-2016-061），2016-2017，主要参与人；
[11] 量子群智能优化算法的理论与应用研究，黑龙江省教育厅科技项目（**），2014-2016，主要参与人；
[12] 软件单元测试，中国石油集团科学技术研究院有限公司攻关项目，2015-2016，主要参与人；
[13] 量子过程神经网络模型及算法研究，国家自然科学基金（**），2012-2015，主要参与人；
[14] 基于本体的油田井下作业复杂情况知识模型构建及推理技术研究，黑龙江省教育厅科技项目（**），2012-2014，主要参与人；
[15] 一体化网络测井处理解释软件平台套管井板块系统安全机制及数据提交接口开发，大庆油田测试服务分公司攻关项目，2013-2014，主要参与人；
[16] 基于Java SDK油田开发管理平台常规图幅实时绘制应用系统，大庆油田采油一厂攻关项目，2013-2014，主要参与人；
[17] 基础地质网上工作及自动定制动态分析平台，大庆油田采油一厂攻关项目，2013-2014，主要参与人；
[18] 射孔深度数据处理网络操作系统研发，大庆油田试油试采分公司攻关项目，2011-2013，主要参与人；
[19] 1.0版本模块升级维护测试，中国石油集团科学技术研究院有限公司市局级攻关项目，2013-2013，主要参与人；
[20] 平台模块的单元测试和1.0版本模块升级维护测试，中国石油集团科学技术研究院有限公司部级攻关项目，2012-2012，主要参与人；
[21] 网络一体化测井解释平台应用模块开发，国家科技重大专项外委子课题，2010-2012，副课题长；
[22] 网络一体化测井解释平台软件测试，国家科技重大专项外委子课题，2010-2012，副课题长；
[23] 基于Ontology的油田地质信息系统研究，黑龙江省自然科学基金（F2007-11），2007-2009，主要参与人；
[24] 油水井前磁曲线扫描及矢量化处理，大庆油田采油一厂攻关项目，2008-2009，主要参与人；
[25] 油水井前磁图纸资料矢量化存储及应用技术，大庆油田采油二厂攻关项目，2006-2007，主要参与人；
[26] 基于Agent的智能测井曲线数字化数据库管理，国家其它部委项目（SH0510），2004-2006，主要参与人；
[27]  MABLOG测井曲线数据库管理软件，，国家其它部委项目（SH0515），2004-2006，主要参与人；
 
三、获奖&荣誉
[1] 大型复杂储层高精度测井处理解释系统CIFLog及其工业化应用，国家科技进步二等奖（集体），2014.12；
 [2] 全新一代高端测井处理解释系统CIFLog2.0及其规模化应用，中国石油天然气集团公司科学技术进步特等奖，2018.11；
 [3] 中国石油新一代测井软件CIFLog，中国石油天然气集团公司科学技术进步一等奖（集体），2012.12；
 [4] 中国石油新一代测井软件CIFLog项目组，获中华全国总工会授予的“工人先锋号”称号，2011.05；
 [5] 中国石油测井李宁创新团队，中国石油和化学工业联合会科学技术创新团队奖，2017.12；
 [6] 基于云计算LabVIEW的温度自动检测技术研究，大庆市科技进步一等奖，2017.09；
[7] 应用CT分析及核磁测井预测储层产气量的新方法，中国石油勘探开发研究院发明奖一等奖，2015.06；
[8] 油水井前磁曲线扫描及矢量化处理，中国石油和化工自动化应用协会科技进步三等奖，2014.06；
[9] 中国石油新一代测井软件CIFLog, 中国石油勘探开发研究院科技进步奖特等奖，2012.06；
[10] 机器人双人舞比赛，全国青少年机器人及人工智能创新大赛一等奖，2018.07.
四、代表性学术论文及专著
[1]Hybrid Coupled Multifracture and Multicontinuum Models for Shale Gas Simulation by Use of Semi-Analytical Approach, Energies, (SCI(0286), JCR-3, IF: 2.676), 2018.05；
 [2] 量子行为引力搜索算法，控制与决策，2016,31(09),1678-1684，(EI:20**3)；
 [3] 基于知识库解释模型智能优选的测井数据处理方法，石油学报，2015,36(11),1449-1456，(EI:20**8)；
 [4] 量子衍生布谷鸟算法及在地层对比中的应用，2017,34(12),43-48；
[5]Quantum-inspired Neural Networks with Applications, IJCIT, 2014,3(01),83-92；
 [6]  Study on Inferring Interwell Connectivity Of Injection-production System Based On Decision Tree, FSKD2013, 2013.07,1010-1014，(EI：20**5)；
 [7]  The application of Biorthogonal wavelet threshold denoising on casing inspection, FSKD2013,2013.07,1162-1165；
[8] 利用JNA技术对多语言测井应用程序集成方式的改进，测井技术，2013,37(1),44-47；
 [9] 量子神经网络及在PID参数调整中的应用，计算机工程，2011,37(12),0182-0184；
 [10] 基于双链量子遗传算法的过程神经元网络训练，计算机测量与控制，2010,18(2),407-410；
[11] 人工智能，哈尔滨工业大学出版社，2008.9，第二作者.