2025年6月2日，机电工程学院安全工程2022级博士张紫衡以“Ultrasonic Doppler Spectroscopy-Based Gas Kick Monitoring in Deep-water Drilling Risers”为主题，在韩国高阳举办的第35届国际海洋与极地工程会议（35th ISOPE）进行了学术成果汇报。
在深水钻井油气勘探过程中，气侵现象会导致钻井液密度下降，从而增加井喷风险，严重威胁海上平台作业人员的安全。因此，精确监测隔水管内的含气率变化成为确保安全作业的关键。基于超声多普勒效应的气侵监测技术可以通过在隔水管上布设超声传感器，采集声波接收信号从而提前对气侵现象做出反应，但该技术在含气率定量反演方面尚存局限。
为解决上述问题，张紫衡提出了两种含气率定量反演方法：频谱分离法与模糊散度熵法。前者通过分析超声信号在频域中的特征变化，有效提取含气扰动所引发的频率成分差异，揭示了频谱特征与含气率之间的映射关系；后者则从时间序列复杂性的角度出发，敏锐捕捉含气率变化所引起的动态非线性行为。将频域特征与时域复杂性信息融合处理，不仅增强了物理机制的可解释性，还显著提高了隔水管内含气率变化的反演精度与定量分析能力，从而有效提升超声气侵监测技术的工程适应性和诊断水平。
张紫衡，安全科学与工程2022级博士研究生，主要研究方向为深水钻井气侵风险智能识别与监测，导师为殷晓康教授。目前以第一作者发表SCI（2区TOP）论文2篇，国际会议论文1篇（EI检索），中文会议论文1篇（大会论文一等奖），申请并授权国家发明专利3项。此外，在第三届世界状态监测大会、首届全国超声大会、第三届石油技术院校长论坛等国内外会议作大会口头汇报。作为学生主要负责人参与中海石油（中国）有限公司北京研究中心的企业课题：基于超声多普勒的水下溢流早期监测装置样机加工测试，并取得关键研究成果。
