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潘
潘焕泉 (Huanquan Pan)
H指数:16
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个人简介
"潘焕泉，国家级高层次人才, 中国地质大学(武汉)资源学院石油工程系和未来技术学院教授，博士生导师，国际石油工程师学会的会刊 SPE Journal 副主编。长期致力于智能油气开发和油藏数值模拟新技术的研发，在石油勘探与开发、Applied Energy、SPE Journal、AIChE Journal 等国际知名期刊上发表多篇创新性学术论文。加入中国地质大学（武汉）之前曾先后担任美国油藏工程研究所研究员、美国斯坦福大学资深研究员。曾在美国斯坦福大学能源与资源工程系世界著名油藏数值模拟研究中心SUPRI-B 与美国工程院院士Khalid Aziz 教授（现代油藏数值模拟技术的奠基人、加拿大油藏数值模拟商用软件公司CMG（Computer Modeling Group）的创始人）和美国工程院院士Louis Durlofsky 教授（智能油气田开发领域创始人）共同合作研究超过17 年。 在这期间，领导研发了SUPRI-B 两个新一代油藏数值模拟软件ADGPRS 和GPRS。在美国油藏工程研究所同世界著名的油气藏开发专家、美国工程院院士、中国工程院外籍院士Abbas Firoozabadi 教授合作研究5 年，核心研究成果被目前世界上最新一代的大型商用油藏数值模拟器INTERSECT所采用，在全世界被广泛的应用。 目前在中国地质大学（武汉）领导团队从事大模型、智能体、深度学习（deep learning）在油气田开发和管理中的应用；基于人工智能的油藏建模-数模、地质-工程一体化新技术研发；非常规油气资源的高效开发；常规油藏提高采收率的新技术；高效二氧化碳CCUS新技术；等等。 团队每年招收学术博士研究生3-4名、硕士研究生5-10名、专业在职博士研究生1-2名、博士后两名。欢迎石油工程、地质建模和人工智能专业的学生加入我们研究团队。团队提供优越的学习和科研环境，较高的研究津贴。 科研项目： 智能油气开发与油藏数值模拟新技术研发，科技部国家级人才专项科研基金，2022-2024； 油藏模拟大模型构建技术研究，黑龙江省/大庆油田人工智能重点研发计划，2025-2027； 地质资源精准开发风险预测大数据平台，十四-五国家重点研发计划，2022-2027； 新型油气勘探开发国家科技重大专项“智慧油气田关键装备与软件”-油气藏生产措施调整方案动态优化技术与软件, 2025-2029; 基于语言大模型的开发方案编制生成智能体功能测试与优化，中石油科技攻关，2026-2026； AI 基础模型调优技术，中石油勘探开发研究院，2025-2026； 深度学习框架下的页岩油藏快速模拟算法研究，中石油大庆油田，2022-2024； 深层煤岩气水平井三位缝网反演与产能预测技术，中石油冀东油田，2026-2028； 复杂构造地质建模及压裂模拟技术研发，特雷西能源科技公司，2023-2025； 水平井三维缝网反演动态模拟及产能预测技术，延长石油，2025-2026； Development of DME-CO2-brine-hydrocarbons PVT Model，阿联酋国家石油公司 （Abu Dhabi National Oil Company), 2023-2024; 四川盆地陆相页岩油气赋存特征及含油气性评价技术研究，中石化科技攻关，2021-2023； 近三年发表的主要论文： Liu, J., Liu, J., Zhu, Y., Sun, W., Zhang, D. and Pan, H., 2025. Multi-objective optimization for efficient CO2 storage under pressure buildup constraint in saline aquifer. Applied Energy, 382, p.125175； 潘焕泉，刘剑桥，龚斌，朱艺亨，白军辉等，2024. 油藏动态分析场景大模型构建与初步应用. 石油勘探与开发，51(05):1175-1182； Pan H., Liu, J., Gong B., Zhu Y., Bai J., et al., 2025. Construction and preliminary application of large language model for reservoir performance analysis. Petroleum Exploration and Development, 51(5), pp.1357-1366; Liu, J., Sun, Y., Wang, X., Li, B., Pan, H. and Wang, J., 2026. Rescaled-Range Short-Time Fourier Transform: A Spectrum Enhancement Method for Advanced Fracture Identification in Unconventional Reservoirs Using Conventional Well Logs. SPE Journal, https://doi.org/10.2118/233401-PA; Liu, J., Zhu, Y., Liu, J., Pan, H., Zhang, D., Bai, J., Kuang, T. and Sun, T., 2026. A Novel Physics-Based Subsidiary Fracture Networks Grading and Permeability Equivalence for Efficient Shale Reservoir Simulation in History Matching. SPE Journal, 31(01), pp.497-519; Jing, H., Pan, H., Liu, J., Su, Y., Peng, S. and Yu, Q., 2026. Robust and Efficient Newton-Based Algorithm for Phase Equilibrium Calculation in Tight Porous Media at Given Temperature and Volume. SPE Journal, 31(06), pp.4209-4228; Jing, H., Pan, H., Sun, R., Liu, J. and Fang, Z., 2025. Efficient Phase Equilibrium Calculations of Shale Reservoir Fluids—Part I: New Fast and Robust Trust Region–Based Algorithm with Volume Variables at Isobaric-Isothermal Conditions. SPE Journal, 30(5), pp.2958-2974； Jing, H., Pan, H., Jiang, J., Liu, J. and Fang, Z., 2025. Efficient Phase Equilibrium Calculations of Shale Reservoir Fluids—Part II: New Fast and Robust Trust Region–Based Algorithm with Volume Variables Including Capillary Pressure at Isobaric-Isothermal Conditions. SPE Journal, 30(5), pp.2887-2908； Jing, H., Liu, J., Pan, H., Fang, Z., Bai, J., Yang, H., Kuang, T. and Sun, T., 2026. Efficient Phase Equilibrium Calculations of Shale Reservoir Fluids—Part III: Deep Learning–Based Acceleration and Integration into Compositional Simulation. SPE Journal, 31(02), pp.1179-1198; Fang, Z., Jing, H., Pan, H., Wei, L., Masalmeh, S. and Li, J., 2025. A General Multiphase Equilibrium Calculation Framework for H2O/Brine-CO2-Dimethyl Ether-Hydrocarbon Systems. SPE Journal, 30(10), pp.6346-6365; Fang, Z., Pan, H., Liu, J., Jing, H. and Liu, J., 2026. An optimized stem-branch framework with scaled trust-region method for efficient compositional simulation of CO2-EOR and storage. Fuel, 425, p.139415; Fang, Z., Pan, H., Liu, J., Jing, H. and Liu, J., 2026. Accelerating High-Fidelity Three-Phase Equilibrium Calculation for CO2-EOR and Storage: A Tie-Simplex Augmented Neural Network Approach. Energy & Fuels, 40(23), 12186–12202; Zhu, Y., Liu, J., Liu, J., Bai, J., Pan, H. and Wang, J., 2026. Coarse-Grid Physics Embedded Neural Operators: Enhanced Extrapolative Generalization for Subsurface Flow Forecasting. Mathematical Geosciences, https://doi.org/10.1007/s11004-026-10311-y; Liu, J., Pan, H., Sun, W., Jing, H. and Gong, B., 2025. Extension of fourier neural operator from three-dimensional (x, y, t) to four-dimensional (x, y, z, t) subsurface flow simulation. Mathematical Geosciences, 57(2), pp.359-391； Liu, J., Zhang, D., Liu, J., Sun, W., Pan, H., Zhu, Y., Jing, H. and Fang, Z., 2025. Robust optimization under geological uncertainty using a TransUNet-based surrogate model with EnOpt algorithm. Mathematical Geosciences, 57(3), pp.547-576； Liu, J., Pan, H., Jiang, S., Jing, H. and Zhu, Y.,2025. DL-NRS Net: A Physics-Informed Fourier Neural Operator Framework for High-Resolution Reconstruction Without High-Resolution Labels. Mathematical Geosciences, 57(8), pp.1559-1585; Wang, J., Pan, H., Tian, W. and Zhang, S., 2025. Well control optimization for enhanced production and emission reduction through an integrated framework. Journal of Cleaner Production, 529, p.146789; Jing, H., Pan, H., Sun, R., Liu, J. and Fang, Z., 2025. Artificial neural network-based three-phase equilibria computation in compositional simulation of EOR and storage of CO2 in low-temperature reservoir. Geoenergy Science and Engineering, 246, p.213542； Sun, R., Pan, H. and Tchelepi, H., 2025. New algorithm of three-phase equilibrium calculations for CO2-hydrocarbon-water systems. Geoenergy Science and Engineering, 244, p.213426; Sun, R., Pan, H., Xiong, H. and Tchelepi, H., 2023. Physical-informed deep learning framework for CO2-injected EOR compositional simulation. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 126, p.106742; Jiang, J. and"
教育背景
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工作经历
2011.06 – 2013.09
美国雪佛龙 (Chevron) 石油公司
高级顾问
1999.10 – 2002.07
美国 Incyte 公司
软件开发工程师
1995.06 – 1999.10
美国油藏工程研究所（Reservoir Engineering Research Institute）
副研究员
1993.09 – 1994.08
中国石油大学(北京)
副教授
1991.08 – 1993.08
中国石油大学(北京)
博士后
荣誉奖项
暂无内容
加速CO2-EOR和存储的高保真三相平衡计算：一种基于Tie-Simplex增强神经网络的计算方法
一种带有尺度信赖域方法的优化茎枝框架，用于高效CO2-EOR及存储的组分模拟
Fuel
IF7.5
不同尺度下多孔介质颗粒堵塞的cfd-dem研究: 从单孔到数字岩石
通过集成框架实现增产和减排的井控优化
DL-NRS Net：一种基于物理信息傅里叶神经算子的高分辨率重建框架（无需高分辨率标签）
在咸水层中压力累积约束下高效CO2储存的多目标优化
APPLIED ENERGY
IF11
