林耀庭

2017年1月-2019年1月加拿大卡尔加里大学博士后，独立完成一个加拿大国家自然基金项目；2019年1月博士后出站后于2019年5月-2021年5月继续留任卡尔加里大学（高级研究员）与导师共同完成另一个加拿大国家自然基金项目（第二负责人）。

博士后合作导师为加拿大卡尔加里大学数学系廖文远教授，廖教授是太平洋数学科学研究所PIMS的站点主任，该站点历任主任均由美加顶尖大学在数学领域著名的科学家担任，如马尔科姆•麦克菲森，本人是廖教授研究团队的重要科研骨干。

本人主要研究方向为地球探测与信息技术--信息技术系统性应用，包括：人工智能算法与改进—大数据处理与分析、波形结构特征研究（类波数据等）、数据挖掘与重构等，均为当今前沿学科。

代表性科研成果

科技成果转化单项到账110万

“一种基于波形结构特征大数据预测油气的方法”专利成果转化通过签订五年期独占许可协议，在完整保留学校专利权的前提下实现技术转化金额110万元，创阳江校区单项科技成果转化金额新高。这种"所有权与使用权分离"的运营模式，既保障了学校知识产权的完整性，又实现了科技成果的市场价值转化，为后续技术成果的可持续开发奠定基础。

我们这项发明专利技术，研究过程重要阶段整整历经14年之久（2010-2023），主要分三个阶段：

第一阶段是从2010年开始理论的提出；

第二阶段是到2015年基本完成了算法，这近6年的研究最为辛苦，因为世界上关于预测的数学方法有几百种，要找到适合油气预测的数学方法并不容易，通过大量实践，最后找到了指数函数预测方法效果最好；

第三阶段是直至2023年完成物理模型后，整体研究工程才算基本完成。

关于这一发明专利技术，研究内容是波形结构特征——如我们常见的光波，也是有波形结构特征的。我们根据光的特性将它分为840种波形结构模型，把光分为840种类型，这目前在世界上是首创的。