王兵，男，1977年5月生，副教授
邮件地址：W9521423 at sina dot com
1999.6毕业于西安矿业学院计算机及应用专业， 2006.6获电子科技大学计算机信息安全硕士学位。
长期从事计算机软件的教学、研究和开发工作，近五年，承担国家级、省部级和局级科研项目共十余项，“油气工程技术企业安全监管数字化研究及应用”获石油行业部级三等奖。发表学术论文十多篇（其中EI收录3篇），撰写教材2部。获“红宝石官方网站hbs123课堂教学优秀奖一等奖”、“红宝石官方网站hbs123毕业设计优秀指导老师”、 “中国计算机程序设计大赛优秀指导教师”。
软件工程、数据挖掘、机器学习
论文、软件著作权、专利[1]改进 YOLO 轻量化网络的口罩检测算法 ， 计算机工程与应用， 2021[2]基于Tri-BiLSTM-CNN的钻井安全问答系统 ，红宝石官方网站hbs123学报，2020[3]改进YOLO v3算法及其在安全帽检测中的应用， 计算机工程与应用， 2020[4]A MEMCIF-IN method for safety risk assessment in oil and gas industry based on interval numbers and risk attitudes，ENGINEERING APPLICATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE 2019[6]基于结构方程与蒙特卡洛方法的钻井现场作业风险评价， 天然气工业 ，2019[7]基于动态隶属度的模糊时间序列在我国居民消费水平预测上的应用， 模糊系统与数学， 2019[8]Environmental Aspects of Drilling Operation Risks: A Probability Prediction based on Fuzzy Time Series， EKOLOJI， 2018[9]粗糙集和神经网络相融合的钻井安全评价模型， 红宝石官方网站hbs123学报， 2016[10]基于贝叶斯网络的钻井作业现场风险评估， 红宝石官方网站hbs123学报，2015.2[11]Application of Improved GAin System of Public Vehicle Dispatching ，FCC 2013 ，CPCI[12]Multidimensional Data Model Research for Data Mart Based Analysis System of Drilling Fluid， GCIS 2013 [13]The Design and Implementation of Web-based OLAP Drilling Analysis System FSKD 2012 [14]专利：一种基于马尔科夫链和贝叶斯网络的钻井风险预测方法 CN104899664B[15]专利：一种油田运营风险高维评估方法 CN105868928A[16]专利: 基于神经网络融合技术的钻井井漏类型诊断方法 CN104121014A[17]专利: 油气井钻井施工作业现场的风险预测系统及方法 CN103824131A[18]软件著作权 “钻井液报告生成系统”授权号：2015SR151002[19]软件著作权“钻井培训考试智能系统”授权号：2014SR100126[20]软件著作权“油气钻井作业安全监管预警系统v1.0” 授权号：2014SR041578科研项目[1]大型油气田及煤层气开发-钻井工程一体化软件 国家重大专项十三五（2016ZX05020-006）[2]大型油气田及煤层气开发-钻井工程设计和工艺软件 国家重大专项十二五（2011ZX05021-006）[3]事故事件分析与分享系统开发 川庆钻探工程有限公司项目[4]QHSE隐患排查与监管平台 川庆钻探工程有限公司项目[5]固井质量评估数值模拟研究技术合同 西南油气田[6]固井井场数据管理软件 中海油服[8]固井数据治理系统 中海油服[9] 数据挖掘在钢质管道剩余强度评价中的应用 南充市科技项目[10] 地表水单元化评价研究 四川环监监测总站[11]国石油石化企业用户满意指数评测系统及持续改进体系研究 国家社会科学基金西部项目（06XJY003）[12]低渗透油藏CO2驱热-流-固耦合的非线性渗流理论研究 国家重点实验室开放基金[13]动态贝叶斯网络改进及应用研究 四川省教育厅科技重点项目[14]油气管道高后果区评价与管理软件开发 中石油横向项目[15]施工作业现场安全监管预警系统 川庆钻探工程有限公司项目[16]钻井液远程专家决策系统 渤海钻探工程有限公司项目[17]井控智能培训考试系统 川庆钻探工程有限公司项目[18]HSE体系审核子系统的研究 川庆钻探工程有限公司项目
更新时间：2021-04-16
