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職        稱:講師
導(dǎo)師 資格:/
所屬 部門:開(kāi)發(fā)所
學(xué)科 專業(yè):石油工程
研究 方向:非常規(guī)油氣田開(kāi)發(fā)與人工智能
聯(lián)系 方式:bing_kong@126.com

聯(lián)系 地址:610500 四川省成都市新都區(qū)新都大道8號(hào)西南石油大學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室

孔冰,博士,講師,SPE會(huì)員。2020年獲卡爾加里大學(xué)石油工程專業(yè)博士學(xué)位。本人長(zhǎng)期從事大數(shù)據(jù)挖掘,機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能在油氣田開(kāi)發(fā)領(lǐng)域的應(yīng)用,非常規(guī)油氣資源開(kāi)發(fā)優(yōu)化設(shè)計(jì),非常規(guī)地層壓裂設(shè)計(jì)與優(yōu)化,及油氣資源儲(chǔ)量與經(jīng)濟(jì)評(píng)估。有多年油氣資產(chǎn)評(píng)估經(jīng)驗(yàn),目前已通過(guò)CFA三級(jí)。主持和參與多項(xiàng)國(guó)際項(xiàng)目及國(guó)內(nèi)橫向科研項(xiàng)目。

個(gè)人經(jīng)歷

●2007.09-2011.07,中國(guó)石油大學(xué)(華東),石油工程,學(xué)士

●2012.05-2014.05,西弗吉尼亞大學(xué),石油工程,碩士

●2014.09-2020.01,卡爾加里大學(xué),石油工程,博士


主研項(xiàng)目

●美國(guó)能源部,水平井水力壓裂裂縫擴(kuò)展與地層應(yīng)力場(chǎng)模擬

●加拿大自然資源部,機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能提高非常規(guī)油氣開(kāi)采效率的研究

●7G油氣公司,頁(yè)巖氣壓裂效果評(píng)估

●加拿大自然資源部,深層油氣井油氣開(kāi)采與地?zé)衢_(kāi)采一體化可行性評(píng)估


代表性成果

●Kong B,Chen Z H, Chen S N,et al. Machine learning-assisted production data analysis in liquid-rich Duvernay Formation[J]. Journal of Petroleum Science and Engineering,2021,200:108377.

●Kong B,Chen S N, Chen Z,et al. Bayesian probabilistic dual-flow-regime decline curve analysis for complex production profile evaluation[J]. Journal of Petroleum Science and Engineering,2020,195:107623.

●Kong B,Chen S N. Numerical simulation of fluid flow and sensitivity analysis in rough-wall fractures[J]. Journal of Petroleum Science and Engineering,2018,168:546-561.

●Kong B,Wang S H,Chen S N. Minimize formation damage in water-sensitive montney formation with energized fracturing fluid[J]. SPE Reservoir Evaluation & Engineering,2017,20(3):562-571.

●Kong B,F(xiàn)athi E,Ameri S. Coupled 3-D numerical simulation of proppant distribution and hydraulic fracturing performance optimization in Marcellus shale reservoirs[J]. International Journal of Coal Geolog,y2015,147:35-45.


研究領(lǐng)域

非常規(guī)油氣資源滲流機(jī)理復(fù)雜,開(kāi)采工序繁雜,是一個(gè)多學(xué)科交叉的領(lǐng)域, 當(dāng)前的非常規(guī)油氣開(kāi)采效率還有很大的提升空間。以大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人工智能技術(shù)正在推動(dòng)第四次工業(yè)革命,其有望推動(dòng)油氣開(kāi)發(fā)行業(yè)進(jìn)入智能化時(shí)代。以大數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)的頁(yè)巖油氣產(chǎn)量機(jī)器學(xué)習(xí)模型將成為量化評(píng)估地質(zhì), 鉆井, 完井及后期生產(chǎn)作業(yè)措施等關(guān)鍵因素敏感性的關(guān)鍵技術(shù)。這一技術(shù)的成功應(yīng)用將有助于優(yōu)化頁(yè)巖油氣資源開(kāi)發(fā)中的關(guān)鍵影響因素并促進(jìn)油氣田智能化轉(zhuǎn)型。

研究團(tuán)隊(duì)

油氣藏地質(zhì)及開(kāi)發(fā)工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室是我國(guó)油氣工業(yè)上游領(lǐng)域第一個(gè)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,依托學(xué)科“石油與天然氣工程”(A+學(xué)科)和“地質(zhì)學(xué)”入選國(guó)家首批“雙一流”建設(shè)學(xué)科。支撐的“工程學(xué)”“化學(xué)”“材料學(xué)”和“地球科學(xué)”等4個(gè)學(xué)科進(jìn)入ESI全球前1%。實(shí)驗(yàn)室為提高我國(guó)油氣勘探開(kāi)發(fā)技術(shù)創(chuàng)新能力、推動(dòng)我國(guó)油氣工業(yè)持續(xù)發(fā)展做出不可替代的重大貢獻(xiàn)。

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