◎研究方向
1．地球物理数据处理与分析。主要研究地球物理正反演模型的数值模拟、数据处理方法和相关软件开发，为新型仪器的研发和解释提供技术支持。 2．并行计算。主要研究基于CPU和GPU多核的并行数值计算方法，加快数值模拟速度。 3．智能算法。主要研究微粒群算法、差分进化算法、神经网络算法等智能算法的工程化改进策略，特别是与并行计算结合，加快智能算法的收敛速度。
◎学习与工作经历
1995.7-1997.9，石油大学（华东），数理系，助教；
1997.9-2000.7，复旦大学，理学硕士；
2000.7-2002.1，石油大学（华东），应用数学系，助教；
2002.1-2007.12，石油大学（华东），数学与计算科学学院，讲师；
2005.9-2009.7，中国石油大学（华东），工学博士；
2007.12-2011.5，中国石油大学（华东），数学与计算科学学院，副教授；
2014.10-2015.10，杜克大学，电机与计算机工程系，访问学者；
2011.5至今，中国石油大学（华东），新葡3522新地址，副教授。
◎主讲课程
1.主讲本科生必修课。《数学建模》、《数学实验》、《Python基础实训》、《高性能并行计算》、《软件工程》、《数据科学与大数据技术导论》、《云计算基础》、《大数据概论》等课程
2.主讲博士研究生《现代应用数学选讲》课程
◎指导研究生
累计指导硕士研究生21名，指导的学生主要从事IT、教育等行业。
◎承担和参与项目
1.近年来，主持的代表性科研项目：
（1）面向深层油藏精细描述的地质知识库研究与开发，中石油重大专项，2020-2023。
（2）天然气水合物储层声电微观机理与宏观响应多尺度研究，中石油重大专项，2020-2023。
（3）随钻地层压力实时分析软件，海油总院项目，2020-2021。 （4）复杂介质随钻方位电磁波测井数值模拟与应用基础研究，山东自然科学基金，2013-2017。
2.近年来，参与的代表性科研项目：
（1）缝洞储集体三维电阻率测井基础研究，国家自然科学基金面上项目，2017-2020。 （2）基于多维核磁共振技术的页岩油综合表征方法研究，山东省自然科学基金面上项目，2015-2018.
◎获奖情况（除教师个人获奖之外，还包含指导学生获奖情况）
1. 复杂介质条件下电测井数值模拟技术及其应用. 山东省技术发明奖三等奖，省部级（政府类），2012，排名第3。
2.复杂介质电测井处理和解释新技术及应用.中国石油和化学工业联合会技术发明奖二等奖，省部级，2012，排名第3。
3. 复杂介质电测井处理和解释新技术及应用. 教育部科学技术进步二等奖，省部级（政府类），2013，排名第3。
◎荣誉称号（除教师个人获得荣誉之外，还包括指导学生获得荣誉情况）
1．胜利石油育才奖，中国石油大学（华东），2010。
2．归侨侨眷先进个人，东营市，2010。 3．齐鲁软件大赛优秀指导教师，省科技协会，2009-2010。 4．优秀教师，中国石油大学（华东），2011。 5．青岛市第二届大学生科技节优秀指导教师，青岛市科技协会，2011。 6. 青岛市归侨侨眷先进个人，青岛市归国华侨联合会，2013. 7. 劳动模范，中国石油大学（华东），2013。 8．百优班主任，中国石油大学（华东），2013。 9. 全国大学生数学建模竞赛山东赛区优秀辅导教师，省教育厅、省数模组委会，2013。 10. 大学生课外科技活动优秀指导教师，中国石油大学（华东），2008-2016。 11. 得美高科奖教金，中国石油大学（华东），2016。 12. 学生就业工作优秀教师，中国石油大学（华东），2016-2018。 13. 全国大学生数学建模竞赛山东赛区优秀辅导教师，省教育厅、省数模组委会，2016。 14. 创新创业教育卓越贡献奖，中国石油大学（华东），2017-2018。 15. 优秀社团指导教师，中国石油大学（华东），2019。 16. 全国大学生数学建模竞赛山东赛区优秀指导教师，省教育厅、省数模组委会，2019。 17. 2020年度全国高校人工智能大数据区块链教育教学突出贡献奖，全国高校人工智能与大数据创新联盟，2020. 18. 创新创业教育卓越贡献奖，中国石油大学（华东），2020。 19. 华为杯第十七届中国研究生数学建模竞赛先进个人，中国学位与研究生教育学会，2020。
◎论文
1.第一作者主要论文：
(1)陈华, 张艺丹, 葛新民. 基于改进群搜索优化算法的变差函数拟合[J]. 物探化探计算技术, 2016, 38(4):566-570
(2)陈华,张艺丹.基于logistic模型的自适应布谷鸟算法[J].计算机工程与应用,2015,51(20):31-35. (3)陈华,王明君.基于VS2012的并行计算实验平台搭建与实现[J].实验室研究与探索,2015,34(02):125-127. (4)陈华，史悦戎. 基于GPU的重启PGMRES并行算法研究[J]. 计算机工程与应用,2014,50（07）:35-40. (5)陈华，王明君. 快速测井综合评价系统的数据库设计与实现[J]. 微型电脑应用,2014,30（06）:10-12+15. (6)陈华，范宜仁，邓少贵．水平井中随钻电阻率实时确定地层界面方法[J]．吉林大学学报（地球科学版），2011，41（5）：1623-1629.（EI） （7）陈华，范宜仁，邓少贵．基于logistic模型的自适应差分进化算法[J]．控制与决策，2011，26（7）：1105-1108.（EI） （8）陈华，范宜仁，邓少贵．一种动态加速因子的自适应微粒群优化算法[J]．中国石油大学学报(自然科学版)，2010，34（6）：173-176，184.（EI） （9）Chen Hua, Fan Yi-Ren, Deng Shao-Gui. Algorithm researching of RBF neural network based on improved PSO. Advanced Materials Research, 2011(179): 233-238.（EI） （10）陈华，范宜仁，邓少贵，李智强，蒋建亮．基于多核微机的微粒群并行算法[J]．计算机工程与应用，2010，46（13）：34-36. （11）陈华，范宜仁，邓少贵，李智强，蒋建亮．双侧向测井反演的差分进化方法[J]．物探化探计算技术，2009，31（04）：377-380，291. （12）陈华，潘克家，谭永基．核磁共振弛豫信号多指数反演新方法[J]．测井技术，2009，33（01）：37-41. （13）陈华，邓少贵，李智强，范宜仁．差分进化算法在双指数拟合中的应用[J]．计算机工程与应用，2008，44（16）：231-232，235.
2.第二作者（通讯作者）主要论文：
（1）Jian, W.*, Wen, Y., Gou, Y., Ye, Z., & Hua, C.*. Fractional-order gradient descent learning of BP neural networks with Caputo derivative [J]. Neural Networks, 2017, 89:19-30 （2）Wang, J.*, Wen, Y., Ye, Z., Jian, L., & Chen, H.* (2017). Convergence analysis of bp neural networks via sparse response regularization [J].Applied Soft Computing,2017,61
◎著作
1.《多核并行计算》，“十二五”校级规划教材，中国石油大学出版社，2018年。
2.《数学实验》，“十二五”校级规划教材，石油工业出版社，2020年。 3.《人工智能数学基础》，电子工业出版社，2021年。
◎学术兼职
计算机学会会员；中国工业与应用数学学会会员；青岛市西海岸大数据智库专家；全国高校人工智能与大数据创新联盟理事；山东省大数据研究会大数据专业建设教学委员会副主任委员。 | 