1. 高温地热储层中裂缝的表征与模拟
发展了针对电阻率数据和示踪剂数据的高效反演算法，利用先验信息约束反演问题，通过机器学习控制参数空间，为深地反演问题中稀疏观测数据与复杂地下结构之间的天然矛盾提供了有效的处理方法，在深地裂缝的精细刻画问题上取得了突破性进展，可为深层地热储层高仿真建模提供科学的依据。
图1. 提出一种模式电阻率成像法，对水力劈裂裂缝进行反演
图2. 提出一种基于机器学习的裂缝张开度数据同化分析方法，对美国纽约Altona现场案例进行分析。（a） 反演得到的裂缝平均张开度；（b） 裂缝中的流场分布；（c） 出水井处温度的预测与实际测量值对比
2. 岩石-裂缝系统多场耦合高性能数值计算方法
提出了更准确的裂缝拓展准则和裂缝介质中的对流-弥散-吸附数值方法。基于该准则和方法，在多场耦合高性能数值计算程序GEOS和GEOSX（开源，https://github.com/GEOSX）中开发了水力劈裂和溶质运移模块，在计算精度和计算规模上均取得了的重要突破，为深地储层的大规模数值仿真计算提供了有效的工具。
图3. 模拟裂缝中的溶质运移过程
图4. 模拟EGS Collab冷水循环试验。(a) 裂缝网络模型(4573450单元)；(b) 温度场的变化