9月15日，长江大学能源科技卓越研究院在图书馆6楼报告厅成功举办梦溪讲坛第十三期学术报告。本期由石油工程学院徐云峰老师和邓桥老师为能源学部师生作专题学术报告。

徐云峰老师以《云边协同的油藏智能注采优化方法与应用》为题作报告。他指出，随着油藏开发逐步走向精细化，传统技术手段正面临三重瓶颈：一是数值模拟计算量大、周期长，难以支撑高频次的方案调整；二是地面调控指令与井下实际响应之间存在时滞，注采优化往往“跟不上”生产动态；三是井、地、端之间缺乏统一的协同架构，数据与决策难以贯通。针对这些问题，其团队沿油藏快速模拟、智能注采优化、云边协同调控三条主线开展攻关。在快速模拟环节，团队引入连接元模型刻画井间连通性，并将渗流机理与实际生产动态相融合，在保证物理合理性的前提下，实现油藏动态预测、自动历史拟合和优势通道识别。在注采优化环节，团队构建带物理约束的代理模型并耦合优化算法，在油藏尺度上完成注采制度的寻优设计。考虑到井下设备算力受限，团队进一步设计了轻量化分层算法与嵌入式计算方案，把部分计算任务下沉到边缘侧，最终形成“云端优化—边缘决策—井下执行”的协同调控架构。他介绍，该体系已经油田现场实例验证，能够有效缩短优化迭代周期、改善水驱开发效果，为油藏精细化调控提供了一条可行的技术路径。

邓桥老师以《CCUS 井筒安全与智能监测技术》为题作报告。他指出，CCUS是实现碳减排的重要技术路径，而井筒作为 CO₂注入和长期封存的关键通道，其密封性能与流动状态直接关系到整个项目的安全。围绕 CCUS 场景下的井筒安全与监测需求，他系统梳理了团队近年来的技术积累。在评价环节，团队发展了面向 CCUS 工况的井筒密封完整性评价方法，对井筒屏障的长期密封能力进行系统评估；在监测环节，引入分布式光纤手段对井筒内流动状态进行连续感知，并在此基础上利用 DAS监测数据开展流态智能识别，实现对井内流动形态的自动判别。考虑到光纤长期处于井筒高温、高压、腐蚀等恶劣环境下，其传感性能和安装结构的可靠性尤为关键，团队因此对井筒内光纤的性能与结构设计进行了专项优化。他特别提到，相关工作并不止步于理论研究：团队同时具备光纤监测软硬件自主研发能力和现场工程服务能力，已打通从理论模拟到硬件开发、从数据采集到智能算法的完整技术链条，能够为 CCUS 井筒在注入、运行、封存等全生命周期阶段的安全管控提供系统性技术支撑。