张东晓

讲席教授

美国国家工程院院士

国家杰出青年基金获得者

常务副校长兼教务长

dzhang@eitech.edu.cn

背景介绍

张东晓,讲席教授,美国国家工程院院士,宁波东方理工大学(暂名)讲席教授。“国家杰出青年科学基金”获得者,曾任教育部特聘教授。美国地质学会会士(Fellow),国际石油工程师协会SPE最高荣誉会员。


曾任南方科技大学学术副校长兼教务长,北京大学研究生院常务副院长、工学院院长、海洋研究院院长,美国南加州大学Marshall讲席正教授(终身制),美国俄克拉荷马大学石油和地质工程系米勒讲席正教授(终身制),北京大学能源与资源工程系首任系主任,美国Los Alamos国家实验室高级研究员。地下水文学、非常规油气开采(煤层气、页岩气)、二氧化碳地质埋藏方面的国际著名学者,其随机理论建模、数值计算、历史拟合和机器学习方面的研究成果被国际同行广泛采用。


著有专著三本,其中在2002年出版的《渗流随机理论》(美国学术出版社)已成为领域内的经典著作;发表学术论文260多篇(其中,SCI论文250多篇)。先后担任权威性杂志《水资源研究》、《国际石油工程师杂志》等八种国际学术杂志副主编。


曾任英国国家研究理事会“能源研究评估委员会”委员、美国国家研究委员会“地球科学2010-2020科研规划委员会”委员、《国际石油工程师杂志》CO2地下封存专缉主编以及达沃斯世界经济论坛(WEF)“全球议程理事会”理事、中国研究生院院长联席会秘书长、中国学位与研究生教育学会文理科工作委员会主任、中国学位与研究生教育学会评估委员会(第六届)副主任。


教育背景

1993.01-1993.12:美国亚利桑那大学工学院水文与水资源系水文学博士,博士论文: Conditional Stochastic Analysis of Solute Transport in Heterogeneous Geologic Media,导师: Shlomo P. Neuman院士

1991.08-1992.12:美国亚利桑那大学工学院水文与水资源系水文学理学硕士,硕士论文: Some Aspects of Stochastic Flow and Transport in Complex Geologic Media,导师: Shlomo P. Neuman院士

1990.08-1991.07:美国亚利桑那大学工学院采矿与地质工程系地质工程方向,硕士研究生

1988.08-1989.07:东北大学采矿工程系岩石力学方向,硕士研究生

1984.08-1988.07:东北大学采矿工程系,理学学士


工作经历

2022-至今:宁波东方理工大学(暂名)常务副校长兼教务长、讲席教授

2019.07-2021.12:南方科技大学学术副校长、教务长、讲席教授

2017.11-2019.08:北京大学研究生院常务副院长

2013.07-2019.07:北京大学工学院院长,能源与资源工程系讲席教授 ;北京大学海洋研究院院长

2010.08-2013.06:北京大学工学院常务副院长,能源与资源工程系讲席教授

2007.08-2010.08:美国南加州大学土木与环境工程系和化学工程与材料科学系,水资源与石油工程,Marshall讲席教授

2005.07-2010.08:北京大学工学院创院副院长(2005-2007);能源和资源工程系讲席教授,首任系主任(2005-2007)

2004.03-2007.07:美国俄克拉荷马大学石油与地质工程系,米勒讲席教授(终身制)

1996.09-2004.03:美国Los Alamos国家实验室地球和环境科学部,高级研究员和研究室主任(1999-2003)

2002.08-2002.12:香港科技大学土木工程系访问学者,从Los Alamos国家实验室学术休假 ;教学:随机地下水文学,研究:地表/地下流动的耦合

2003.06-2010.12:南京大学地球科学系兼任教授

2000.12-2009.12:美国地球物理联合会《水资源研究》(Water Resources Research)副主编

2002.08-2012.12:国际石油工程师杂志(SPE Journal)副主编

2003.07-2008.12:美国土壤科学学会《非饱和带杂志》(Vadose Zone Journal)副主编

2004.07-至今:Elsevier出版社Advances in Water Resources编委会成员

2005.01-2011.12:美国工业与应用数学学会Multiscale Modeling and Simulation副主编

2007.01-至今:Springer出版社Journal of Computational Geosciences副主编

2010.01-至今:《温室气体:科学与技术》(Greenhouse Gases: Science and Technology)编辑顾问

1995.03-1996.08:Daniel B. Stephens&Associates有限公司,高级水文学家

1994.01-1995.02:亚利桑那大学水文和水资源系,助理研究员

1993.01-1993.12:亚利桑那大学水文和水资源系,研究助理

1991.08-1992.12:亚利桑那大学水文和水资源系研究生,研究助理

1990.08-1991.07:亚利桑那大学采矿与地质工程系,研究生教学助理


获奖情况及荣誉

2017年:当选美国国家工程院院士

2017年:当选国际石油工程师协会SPE最高荣誉会员

2012年:北京大学首届“十佳导师”

2011年:“中国百篇最具影响国际学术论文”奖

2011年:当选美国斐陶斐学院荣誉成员

2009年:当选美国地质学会会士

2007年:石油工程学会学报杰出评审人奖

2006年:石油工程学会学报杰出编辑奖

2007-2011年:国家自然科学基金委杰出青年基金

2006-2010年:教育部特聘专家

2005-2007年:中国科学院海外杰出青年基金

2005-2007年:中国科学院海外评审专家委员会委员

2002年:当选中国地球科学促进会成员

1999年:Los Alamos奖

1997年:美国Los Alamos国家实验室亚洲杰出员工奖

1984-1988年:杰出学生奖


学术组织成员

2017年:美国国家工程院院士

2009年:美国地质学会会士

2005年:美国工业与应用数学学会(SIAM)

2003年:美国土木工程师学会(ASCE)

2001年:美国地质学会(GSA)

1999年:石油工程师学会(SPE);最高荣誉会员(2017)

1992年:美国地球物理联合会(AGU)

Researcher ID(Publons)网页:https://publons.com/researcher/2968087/dongxiao-zhang/

谷歌学术个人页面:Dongxiao Zhang(http://scholar.google.com/citations?user=HJdIx6QAAAAJ&hl=en


代表作(*表示通讯作者)

l Chen, Y., Luo, Y., Liu, Q., Xu, H., & Zhang, D*. (2022). Symbolic genetic algorithm for discovering open-form partial differential equations (SGA-PDE). Physical Review Research, 4(2), 023174.
l Xu, H., Chen, Y., & Zhang, D*. (2022). Semantic interpretation for convolutional neural networks: What makes a cat a cat? Advanced Science. 2204723.
l Wang N, Chang H, Zhang D*. Deep‐learning‐based inverse modeling approaches: A subsurface flow example[J]. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 2021, 126(2): e2020JB020549.
l Wang N, Chang H, Zhang D*. Efficient uncertainty quantification for dynamic subsurface flow with surrogate by Theory-guided Neural Network[J]. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 2021, 373: 113492.
l Chen Y, Huang D, Zhang D*, et al. Theory-guided hard constraint projection (HCP): A knowledge-based data-driven scientific machine learning method[J]. Journal of Computational Physics, 2021, 445: 110624.
l Chen Y, Zhang D*. Theory-guided deep-learning for electrical load forecasting (TgDLF) via ensemble long short-term memory[J]. Advances in Applied Energy, 2021, 1: 100004.
l Li S, Zhang D*. Development of 3‐D Curved Fracture Swarms in Shale Rock Driven by Rapid Fluid Pressure Buildup: Insights From Numerical Modeling[J]. Geophysical Research Letters, 2021, 48(8): e2021GL092638.
l Xu H, Zhang D*, Wang N. Deep-learning based discovery of partial differential equations in integral form from sparse and noisy data[J]. Journal of Computational Physics, 2021, 445: 110592.
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