4月26日上午，长江大学资源与环境学院“求实导师学术沙龙”系列讲座在石油科技大楼D101会议室顺利举办。本次讲座由王张虎副教授、李阳副教授、苏恺明特任副教授担任主讲人，学院相关研究团队师生及在校研究生等共同参与了此次学术交流活动。
王张虎老师以《华南地区寒武纪早期火山/热液活动对海洋环境的影响》为题，首先系统梳理了埃迪卡拉—寒武纪过渡期南华盆地的古地理格局演变及沉积相带的展布特征，揭示了构造活动对盆地演化的深远影响。随后通过有机质母质来源分析、水体氧化还原状态评估、水体滞留程度判别以及初始生产力重建等多种地球化学参数，深入探讨了不同沉积环境下有机质富集的成因模式。除此之外，王老师分享了近年来关于示踪火山/热液活动及古盐度变化的新型地球化学指标的研究进展，并展示了这些指标在寒武纪早期古海洋环境重建中的应用实例与最新成果，为寒武纪地质演化研究提供了新的思路和方法。
李阳老师以《海陆过渡环境中陆源有机质搬运沉积过程——来自水槽模拟实验与三维激光扫描的证据》为主题，系统介绍了南海盆地海陆过渡相烃源岩的形成机制与分布规律。他通过8组沉积模拟实验，结合三维激光扫描技术，动态再现了不同坡度、水体盐度及有机质粒度条件下陆源有机质的搬运沉积特征。实验结果表明，缓坡条件更利于有机质远距离搬运，而咸水环境中的盐絮凝作用会显著缩短其迁移范围。此外，三维激光扫描数据定量揭示了有机质在三角洲平原和前缘的差异性分布模式，为南海海域主力烃源岩的识别与预测提供了科学依据。李阳副教授强调，该项研究对指导油气勘探开发具有重要实践意义，未来将进一步结合地震资料优化预测模型。
苏恺明老师以《机器学习在油气地球化学中的应用进展》为题，重点分享了人工智能技术在地球化学分析中的创新成果。他详细介绍了团队开发的“智能化烃源岩有机显微组分分析系统”、“大数据视角下的石油分子地球化学智能解释与地质研究”等核心技术，并展示了基于语义分割等算法的实际应用案例。通过大规模数据训练，团队成功实现了生烃母质含量的自动化表征和油源贡献比例的智能预测。苏恺明老师指出，机器学习不仅大幅提升了实验效率，还为复杂油气藏的精细评价提供了全新视角。
讲座过程中，三位老师与在场师生就实验设计、算法优化及成果转化等话题展开深入探讨。学生们纷纷表示，本次讲座内容前沿、案例详实，既深化了对交叉学科研究方法的理解，也为后续科研选题和技术应用提供了宝贵参考。
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