姓名：王焱偉
職稱：副教授/碩導
教育和工作經(jīng)歷：
2011.09 － 2015.06 東北石油大學，石油工程，本科
2016.09 － 2021.06 中國石油大學（北京），油氣田開發(fā)工程，碩博連讀
2021.07 － 2023.07 吉林大學，鼎新學者博士后
2023.07 － 2024.10 中國地質(zhì)大學（北京），講師
2024.11 － 2025.07 中國石油大學（北京），講師
2025.07 － 至今 中國石油大學（北京），副教授
個人主頁：https://www.researchgate.net/profile/Yanwei-Wang-18
電子郵箱：wangyw@cup.edu.cn；wangyanweicup@126.com
聯(lián)系電話：18811368522
所在系所：油氣田開發(fā)工程系
研究方向：非常規(guī)油氣藏開發(fā)、稠油熱力采油、人工智能在油氣田開發(fā)中的理論與技術、二氧化碳地質(zhì)封存與資源化利用等
教學情況：《油藏工程》、《石油工程熱工學》等
代表性論文著作：
1. 第一/通訊作者文章
[1] Wang, Y.*, Chu, H., Lyu, X. Deep learning in CO2 geological utilization and storage: Recent advances and perspectives. Advances in Geo-Energy Research, 2024, 13(1): 161-165.
[2] Wang, Y., Sun, Q.*, Chen, F., Wang, M. Multiscale model for hydrogen transport and storage in shale reservoirs. SPE Journal, 2024, 29(06): 3238-3264.
[3] Chen, F., Wang, Y.*, Bi, R., Pan, Y., & Wang, M. Molecular insights into CO2 enhanced hydrocarbon recovery and its sequestration in multiscale shale reservoirs. Chemical Engineering Journal, 2024, 498: 155913.
[4] Wang, Y., Dai, Z.*, Wang, G., Chen, L., Xia, Y., Zhou, Y.* A hybrid physics-informed data-driven neural network for CO2 storage in depleted shale reservoirs. Petroleum Science, 2024, 21(1): 286-301.（ESI 高被引）
[5] Xia, Y., Cai, M., Wang, Y.*, Sun, Q., Dai, Z. Competitive adsorption mechanisms of multicomponent gases in kaolinite under electric fields: A molecular perspective. Geoenergy Science and Engineering, 2024, 238: 212897.
[6] Wang, Y., Dai, Z.*, Chen, L., Shen, X., Chen, F., Soltanian, M. R. An integrated multi-scale model for CO2 transport and storage in shale reservoirs. Applied Energy, 2023, 331: 120444.
[7] Zhou, Y., Wang, Y.* An integrated framework based on deep learning algorithm for optimizing thermochemical production in heavy oil reservoirs. Energy, 2022, 253: 124140.
[8] Wang, Y., Dai, Z.*, Liu, H. Pore-scale mechanisms and simulations for gas–water two-phase transport processes in natural gas reservoirs. Journal of Natural Gas Science and Engineering, 2021, 96: 104314.
[9] Wang, Y., Liu, H.*, Zhou, Y.* Development of a deep learning-based model for the entire production process of steam-assisted gravity drainage (SAGD). Fuel, 2021, 287: 119565.
[10] Wang, Y., Liu, H., Guo, M., Shen, X., Han, B., Zhou, Y.* Image recognition model based on deep learning for remaining oil recognition from visualization experiment. Fuel, 2021, 291: 120216.
[11] Guo, M., Liu, H.*, Wang, Y.*, Zhang, H., Wang, J., Dong, X. Sand production by hydraulic erosion during multicycle steam stimulation: An analytical study. Journal of Petroleum Science and Engineering, 2021, 201: 108424.
[12] Sun, K., Liu, H.*, Wang, Y.*, Wang, J., Kang, Z., Zheng, S. A practical integrated forecast method for estimated ultimate recovery (EUR) and well production performance after water breakthrough during waterflooding in naturally fractured reservoirs (NFRs). Journal of Petroleum Science and Engineering, 2021, 204: 108789.
[13] Wang, Y., Liu, H.*, Zhang, Q., Chen, Z., Wang, J., Dong, X., & Chen, F. Pore-scale experimental study on EOR mechanisms of combining thermal and chemical flooding in heavy oil reservoirs. Journal of Petroleum Science and Engineering, 2020, 185: 106649.
[14] Liu, H., Wang, Y.*, Zheng, A., Sun, X., Dong, X., Li, D., Zhang, Q. Experimental investigation on improving steam sweep efficiency by novel particles in heavy oil reservoirs. Journal of Petroleum Science and Engineering, 2020, 193: 107429.
[15] Zhang, Q., Liu, H.*, Dong, X., Liu, Y., Li, G., Wang, Y.* A new comprehensive model to estimate the steam chamber expansion and recovery performance of entire SAGD process. Journal of Petroleum Science and Engineering, 2020, 185: 106629.
[16] Wang, Y.*, Liu, H., Wang, J., Dong, X., Chen, F. Formulation development and visualized investigation of temperature-resistant and salt-tolerant surfactant-polymer flooding to enhance oil recovery. Journal of Petroleum Science and Engineering, 2019, 174: 584-598.
[17] Wang, Y.*, Liu, H., Chen, Z., Wu, Z., Pang, Z., Dong, X., Chen, F. A visualized investigation on the mechanisms of anti-water coning process using nitrogen injection in horizontal wells. Journal of Petroleum Science and Engineering, 2018, 166: 636-649.
[18] 王焱偉*, 劉慧卿, 東曉虎, 張琪琛. 邊水稠油油藏蒸汽吞吐后轉(zhuǎn)冷采物理模擬研究. 西南石油大學學報（自然科學版）, 2020, 42(01): 91-100.
2. 會議論文/報告
[1] 王焱偉. 物理-數(shù)據(jù)融合驅(qū)動的枯竭頁巖儲層CO2封存預測研究. 第七屆全國流固耦合與非定常流體力學學術會議, 中國, 鹽城, 2024.04.（分會場特邀報告）
[2] 王焱偉. 枯竭頁巖儲層CO2封存滲流理論與智能模擬技術. 第一屆中國環(huán)境科學青年論壇, 中國, 廣州, 2023.07.（分會場報告）
[3] 王焱偉. 物理-數(shù)據(jù)融合驅(qū)動的枯竭頁巖儲層CO2封存預測方法. 第一屆地球能源前沿論壇, 中國, 武漢, 2024.04.（分會場特邀報告）
[4] Wang, Y.*, Liu, H., Chen, Z., Dong, X. A study of scaling 3D experiment on cold recovery after steam stimulation in heavy oil reservoirs with edge water. ICCESEN 2019, Antalya-Turkey.（國際會議）
代表性專利與軟著:
[1] 一種電場作用下頁巖氣競爭吸附實驗裝置及實驗方法，國家發(fā)明專利，2024，第一發(fā)明人
主要科學研究項目：
[1] 國家自然科學基金青年項目：電場強化頁巖氣儲層碳封存中的CO2/CH4競爭吸附機理研究（42202292），2023-2025，負責人
[2] 中央高校基本科研業(yè)務費項目：物理-數(shù)據(jù)融合驅(qū)動的海底CO2水合物封存預測研究（2652023052），2024-2026，負責人
[3] 中海油田服務股份有限公司項目：不同射孔地層參數(shù)組合下油藏數(shù)值模型流量測試服務，2024-2025，負責人
[4] 國家重點研發(fā)計劃項目：場地污染實時響應監(jiān)測預警技術與裝備（2018YFC1800900），2018-2022，參與
[5] 國家重點研發(fā)計劃項目課題：場地土壤污染智能模擬與預測技術研究（2018YFC1800904），2018-2022，參與
[6] 國家自然科學基金專項項目：基于高含水油藏去碳目標導向的CO2捕集-驅(qū)油-埋存一體化理論及技術研究（42141011），2022-2025，參與
[7] 國家自然科學基金聯(lián)合基金項目：核素在多尺度裂隙系統(tǒng)中運移的尺度效應研究（U2267217），2023-2026，參與
[8] 國家自然科學基金面上項目：多孔介質(zhì)中納米顆粒與發(fā)泡劑協(xié)同構(gòu)建Pickering泡沫機制及其運移規(guī)律（52074321），2021-2024，參與
重要獎勵與榮譽：
[1] 北京市優(yōu)秀博士學位論文，2022
[2] 吉林大學“鼎新學者”人才計劃，2021
[3] 中國石油大學（北京）優(yōu)秀博士學位論文，2022
[4] 中國地質(zhì)大學（北京）優(yōu)秀本科畢業(yè)設計（論文）指導教師，2024
社會與學術兼職：
[1] SPE會員
[2] Petroleum Science青年編委
[3] Advances in Geo-Energy Research青年編委
[4] International Journal of Coal Science & Technology科學編輯
[5] Applied Energy、Rnewable Energy、Energy、Fuel、Petroleum Science等期刊審稿人
石工
設計