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2025
第十二届
中国可视化与可视分析大会
The 12th China Visualization
and Visual Analytics Conference
中国·杭州
China·Hangzhou
2025.07.19-22
专题 2:面向工业制造的高性能科学可视化

报告信息

时间:2025 年 7 月 20 日 下午, 15:15 - 16:45

地点:三楼文锦厅

主持人

郭栋梁
郭栋梁
燕山大学

专题报告

亿级网格油藏可视化技术

李俊超
李俊超
西安石油大学
报告摘要:本团队开发了面向亿级网格油藏模型的高效可视化系统,集成了大规模数据加载、并行渲染优化、动态剖面生成与属性动画展示等功能。系统采用OSG三维引擎与D2D二维图形加速,支持实时交互与多模式展示,显著提升了油藏模拟结果的可视化效率与工程应用价值。
讲者简介:西安石油大学教授、博士生导师。北京大学力学专业博士,中国石油勘探开发研究院博士后。长期致力于复杂油气藏数值模拟与地质工程一体化方法及软件研发工作,曾主持/参与多个大型商业软件系统研发。2021年加入西安石油大学以来,在教学科研工作中积累了丰富的大型软件系统开发与产业化推广经验。发表SCI/EI论文30余篇,获授权发明专利20项,出版学术专著2部,获省部级科技进步奖一等奖3项,主持国家级项目2项、各级科研项目10余项。

面向工业场景的流场与氟材料可视化及可视分析技术应用

吕道明
吕道明
四川轻化工大学
报告摘要:本报告聚焦工业场景,深入探讨流场与氟材料可视化及可视分析技术的应用。流场可视化技术可清晰呈现工业流体运动态势,氟材料可视化则能直观展示其分布与状态。通过实际案例,阐述二者在工业生产监控、故障诊断、工艺优化等环节的具体应用,分析其带来的效益与价值,为工业领域相关技术升级与应用提供参考。
讲者简介:吕道明,四川轻化工大学特聘副教授,四川省大数据可视分析技术工程实验室副主任。研究方向包括人工智能、可视化等,其研究工作曾发表在IEEE T-NNLS、IEEE T-ETCI、iScience、AAAI、IJCAI、NeurIPS、AAMAS等国际知名期刊和会议上。并长期担任AAAI,IJCAI,NeurIPS,ICML,ICLR,UAI,Smart Health,Machine Learning Jounal,IEEE-TNNLS,ACM TIST等会议及期刊审稿人。曾获AAMAS-2022 OptLearnMAS workshop最佳论文奖,UAI-2022最佳审稿人奖。

面向可视分析的大规模科学数据约简与重建

毕重科
毕重科
天津大学
报告摘要:随着超级计算机的快速发展,领域专家执行的数值模拟的规模越来越大,对其进行可视分析也越来越困难。为此我们总结了对超大规模数值模拟进行可视分析存在的挑战,并对其可能的解决方案进行了探索。首先,为了缓解大规模数值模拟结果数据的存储与传输压力,我们从数据约简的角度进行了研究。同时,为了避免约简后的数据产生大量的重要特征的丢失,我们接着又设计了数据重建的方案,为领域专家提供高精度的数值模拟细节。通过我们数据约简与重建方案,既缓解了数据存储与传输的压力,也保证了重构的科学数据的精度。
讲者简介:天津大学智能与计算学部英才教授、博士生导师,国家重点研发计划首席科学家员。2012年于东京大学获理学博士学位,2012年至2016年在日本理化学研究所担任研究员,2016年加入天津大学。主要研究方向为高性能计算、可视化和人工智能。现任CSIG可视化与可视分析专委会常务委员,CCF高性能计算专委会委员,CCF计算机辅助设计与图形学专委会委员,天津市人工智能学会理事,天津市智能科学与研究会监事,中国图学学会可视化与认知计算专委会等10个专业委员会委员。近5年,主持国家重点研发计划1项,173项目1项,国家自然基金2项,预研项目2项,国家数值风洞重点项目2项,各部委项目2项。参与国家自然基金3项(包括重点项目1项),各部委项目4项,天津市基金重点项目1项。在高性能计算和可视化领域发表论文100余篇。成果在核电、环境保护、数值风洞等领域得到应用。

数据驱动与物理引导相融合的流场高保真可视分析方法研究

邓亮
邓亮
中国空气动力研究与发展中心
报告摘要:高保真可视分析是解构复杂流场数据中知识和规律的核心技术,但传统方法因存储限制被迫采用时空稀疏采样,导致动态特征丢失,而现有数据驱动模型因物理知识嵌入浅层化与不确定性量化缺失,难以满足工程可信度需求。针对上述问题,本报告提出了“数据驱动+物理引导+不确定性量化”三位一体的创新框架,开展了以下研究:(1)基于自主NNW系列CFD软件,构建了兼顾网格分辨率和数值精度的高保真数据集HFR-Beach,为智能模型提供高质量数据支撑;(2)从数据表征、模型架构、训练策略三层面,提出了物理引导的智能模型设计方法(PCSAGAN、PgTransGAN、PEINR),增强模型可解释性和泛化能力;(3)引入贝叶斯方法,建立了融合不确定性量化的可信度评价体系,确保智能模型决策的科学性和可靠性。相关研究成果形成了高精度、可解释的高保真可视分析工具,推动了智能流场分析从“黑箱拟合”向“白箱决策”的范式跨越。
讲者简介:博士,中国空气动力研究与发展中心高级工程师,长期从事高性能CFD计算和流体仿真大数据智能分析的研究,入选中国空气动力研究与发展中心“驭风空天”青年英才托举计划,主持国防技术领域基金项目、四川省重点研发项目、装备预研项目等5项,参与国家数值风洞工程、国家重点研发计划、国家自然科学基金等6项重大项目,在ICML、PPoPP、SC、DAC、TACO、TNNLS、JPDC等高国内外重要期刊和会议上发表论文30余篇,撰写学术专著1部,授权国家发明专利和软件著作权10余项。
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第十二届中国可视化与可视分析大会
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