个人简介
徐云峰，长江大学石油工程学院特任副教授。主要从事油藏工程与智能建模方向的研究，聚焦于CO₂驱提高采收率、数据驱动下的油藏动态代理建模及油气田开发智能优化等领域。在SPE Journal、Journal of Petroleum Science and Engineering、Physics of Fluids、中国石油大学（自然科学版）等国内外期刊发表学术论文18篇。
研究方向
油藏数值模拟与数据驱动代理建模
智能油藏开发与生产优化
CCUS技术
工作及教育经历
2026.01–至今 长江大学, 特任副教授
2022.09–2025.12, 长江大学, 油气田开发工程, 博士研究生
2024.05–2025.05, 澳大利亚莫纳什大学, 联合培养博士研究生
2019.09–2022.06, 长江大学, 石油与天然气工程, 硕士
2015.09–2019.06, 长江大学, 石油工程，工学学士
近五年承担科研项目情况
1.油气藏智能开发生产优化新方法，2020.01-2022.12，国家自然科学基金优秀青年科学基金项目，参与。
2.基于数据驱动的低渗透油藏优势流道识别及调堵动态优化，2019.01-2022.12，国家自然科学基金面上项目，参与。
3.基于连接体系的页岩气藏井间压窜表征与防窜智能优化方法研究，2025.01-至今，国家自然科学基金面上项目，参与。
4.基于无网格连接体系的裂缝性油气藏数值模拟新方法，2022.01-2024.12，国家自然科学基金青年科学基金项目，参与。
5.低渗透油藏CO2驱气窜通道表征识别与调控优化方法研究，2022.01-2024.12，国家自然科学基金青年科学基金项目，参与。
6.蒸汽驱智能注采实时优化软件，2020.09-2021.09，中海油服天津分公司，参与。
7.稠油热采吞吐产能预测方法，2021.09-2022.12，中海油服天津分公司，参与。
8.基于连接单元体系的页岩气井井间压窜综合防治技术研究与试验，2023.03-2023.12，中石油委托课题，参与。
9.编制开发效果智能评价的数据挖掘算法模块，2023.08-2024.12，中海油研究总院，参与。
代表性论文
1.Xu, Y., Liu, W*., Zhao, H*., Rao, X., Liu, B. Application of the FlowNet model for history matching and production optimization in water alternating gas enhanced oil recovery. Physics of Fluids, 2024, 36(8): 083323.
2.Xu, Y., Zhao, H*., Ranjith Pathegama Gamage, et al. Advanced attention-based spatial-temporal neural networks for enhanced CO2 water-alternating-gas performance prediction and history matching. Physics of Fluids, 2024; 36 (9): 097116.
3.Xu, Y., Y. Hu, X. Rao*, H. Zhao*, X. Zhong, X. Peng, W. Zhan, G. Sheng and D. Liu. A fractal physics-based data-driven model for water-flooding reservoir (FlowNet-fractal). Journal of Petroleum Science Engineering, 2022, 210, 109960.
4.Xu, Y., G. Sheng*, H. Zhao*, Y. Hui, Y. Zhou, J. Ma, X. Rao, X. Zhong and J. Gong. A new approach for gas-water flow simulation in multi-fractured horizontal wells of shale gas reservoirs. Journal of Petroleum Science Engineering, 2021, 199, 108292.
5.徐云峰,刘伟,赵辉,等. 基于连接元的二氧化碳驱模拟及窜流通道预测方法[J]. 中国石油大学学报(自然科学版), 2025,49(3): 158-168.
6.Xu Y, Zhao H, et al. Physics-Informed Graph Connected Element Model for Reservoir Connectivity Identification and Production Forecasting in CO2-EOR. Paper presented at the GOTECH, Dubai City, UAE, April 2025.
7.Liu, W., Xu, Y*., Rao, X., Liu, D., & Zhao, H*. Reservoir closed-loop optimization method based on connection elements and data space inversion with variable controls. Physics of Fluids, 2023, 35(11): 113322.
8.[9] Chen Q, Xu Y*, Meng F*, Zhao H*, Zhan W. A deep learning-based convolutional spatiotemporal network proxy model for reservoir production prediction. Physics of Fluids, 2024, 36 (8): 087124.
9.Rao, X.*, Xu Y*, Liu D, Liu Y and Hu Y. A general physics-based data-driven framework for numerical simulation and history matching of reservoirs. Advances in Geo-Energy Research, 2021, 5, 422-436.
10.Rao, X., W. Zhan, H. Zhao*, Xu Y*, D. Liu, W. Dai, R. Gong and F. Wang. Application of the least-square meshless method to gas-water flow simulation of complex-shape shale gas reservoirs. Engineering Analysis with Boundary Elements, 2021:129, 39-54.
11.Zhao H, Rao X, Liu D, Xu Y, et al. A flownet-based method for history matching and production prediction of shale or tight reservoirs with fracturing treatment. SPE Journal, 2022, 27(05): 2793-2819.
12.Peng, X., X. Rao*, H. Zhao*, Xu Y, X. Zhong, W. Zhan and L. Huang. A proxy model to predict reservoir dynamic pressure profile of fracture network based on deep convolutional generative adversarial networks (DCGAN). Journal of Petroleum Science and Engineering, 2022:208, 109577. （T1；IF：4.536）
13.Rao, X.*, L. Xin, Y. He, X. Fang, R. Gong, F. Wang, H. Zhao, J. Shi, Xu Y and W. Dai. Numerical simulation of two-phase heat and mass transfer in fractured reservoirs based on projection-based embedded discrete fracture model (pEDFM). Journal of Petroleum Science and Engineering, 2022:208, 109323. （T1；IF：4.536）
14.Liu, Deng, Xiang Rao, Hui Zhao, Xu Y, et al. An improved data space inversion method to predict reservoir state fields via observed production data. Petroleum Science, 2021:18(4), 1127-1142. (中科院SCI 1区，IF：6.0)
15.饶翔, 徐云峰, 刘伟, 周玉辉, 刘怡娜. 油藏组分模型的无网格扩展有限体积法. 计算力学学报, 2024, 41(4): 709-717,748.
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