近日，第86届欧洲地质学家与工程师学会（EAGE）年会在法国图卢兹举行。作为地球科学领域的顶级国际学术盛会，本届年会以“引领变革——地球科学擘画可持续转型宏图”为主题，吸引了全球6000余名专家学者及200余家能源企业、油服公司和设备厂商参会，共同探讨地球科学前沿技术及其在可持续发展中的关键作用。石油学院教师张宓及研究生井常青受邀参会，与各国学者围绕地震信号处理、深度学习应用等研究方向展开深入交流。

会上，张宓作了题为“Efficient deep learning method for 3-D seismic data reconstruction: POCS with dual-channel CNN”的报告，介绍了一种基于深度学习的创新性三维地震数据重建方法。该方法通过结合双通道卷积神经网络（CNN）与投影 onto凸集（POCS）算法，显著提升了叠前地震数据的质量，同时为地震资料高效采集的观测系统设计提供了科学指导。该研究为地震数据处理领域提供了新的技术思路，受到了与会专家的广泛关注与讨论。

EAGE（European Association of Geoscientists & Engineers）是地质与地球物理学科最具影响力的国际学术组织之一，其年会是全球地球科学领域规模最大、水平最高的学术会议之一。本届年会聚焦人工智能、全波形反演（FWI）、碳捕集与封存（CCUS）等前沿技术，集中展示了地球科学及工程技术领域的最新进展与行业解决方案。

此次参会有助于提升校区在国际学术舞台的影响力，增强与全球顶尖科研机构及行业专家的交流合作，为未来进一步开展创新研究奠定坚实基础。校区将继续鼓励师生参与高水平国际学术活动，推动学科交叉融合与科研创新能力提升，助力地球科学领域的可持续发展。