王秀坤，山东郯城人，博士、博士后，副研究员，硕士生导师。

2018年获美国德克萨斯理工大学（Texas Tech University）博士学位，入选人社部博士后国际交流计划引进项目，2021年博士后出站。主要从事非常规油气开发、CO₂提高采收率与封存等方面的研究工作。主持国家自然科学基金青年科学基金、北京市自然科学基金青年科学基金、博士后科学基金面上资助等项目。以第一或通讯作者在POF、JPSE、Fuel、Pet. Sci.、TiPM等行业内高水平期刊发表学术论文17篇，以第一发明人授权发明专利4项，获省部级一等奖1项。兼任Petroleum Science 和《非常规油气》青年编委和二十余个SCI期刊审稿专家。

工作邮箱：xiukunwang@cup.edu.cn

谷歌学术主页：https://scholar.google.com/citations?user=Ug0TFaMAAAAJ&hl=en

研究方向 :

§非常规油气开发

§CO₂提高采收率与封存

§Unconventional Reservoir Engineering

§CO₂-EOR and Storage

教育背景 :

§2018-08 Texas Tech University    Petroleum Engineering 博士

§2015-12 中国石油大学（华东）    石油与天然气工程  硕士

§2013-06 中国石油大学（华东）    石油工程   学士

工作经历：

§2023-07至今  中国石油大学（北京） 副研究员

§2018-10至2023-06 中国石油大学（北京） 助理研究员

§2018-09至2021-01 中国石油大学（北京） 师资博士后

§2016-01至2018-08 Texas Tech University 助研、助教

科研项目:

【纵向项目】

[1] 国家自然科学基金青年科学基金，52204060，混合润湿页岩油藏多重孔隙介质内油水渗流及渗吸机理，2023-01至2025-12，在研，主持

[2] 北京市自然科学基金青年科学基金，2214077，致密油藏复杂孔-缝系统内油水交换机制的多尺度模拟研究，2021-01至2022-12，结题，主持

[3] 博士后国际交流计划引进项目，YJ20190109，致密/页岩油气藏的多相渗流机理的微观研究，2019-05至2021-01，结题，主持

[4] 博士后科学基金面上资助，2019M660933，基于微流控芯片及数字岩石物理的致密油藏两相渗流研究，2019-10至2021-01，结题，主持

[5] 美国能源局，DE-FE0024311，Maximize Liquid Oil Production from Shale Oil and Gas Condensate Reservoirs by Cyclic Gas Injection，2014-10至2017-09，结题，参与

【横向项目】

[1] 中石油大庆油田分公司勘探开发研究院，茂2区块致密油II类储层井网井型与压裂缝网匹配性研究，2023-03至2024-02，117万，在研，主持

[2] 中石油大庆油田分公司第八采油厂，三肇地区致密油储层微观特征及渗流机理研究，2022-04至2023-06，171万，在研，主持

[3] 中石化胜利油田分公司勘探开发研究院，特高含水期整装油藏流场动态诊断及措施调整研究，2021-11至2022-08，43万，结题，主持

[4] 中石油大港油田分公司勘探开发研究院，沧东凹陷孔二段页岩油开发流动机理及提高采收率技术研究，2021-11至2022-12，119万，结题，参与

[5] 中石油长庆油田分公司勘探开发研究院，黄3区CO₂驱埋存实验测试，2019-09至2020-09，107万，结题，参与

[6] 中石油大庆油田分公司勘探开发研究院，敖南茂2区块油藏及钻采方案，2019-02至2019-08，206万，结题，参与

兼职及获奖：

§国家自然科学基金评议专家

§Petroleum Science和《非常规油气》青年编委

§Frontiers in Energy Research客座编辑

§中国石油和化工自动化应用协会，科技进步一等奖，2021，排名：9/15

§Journal of Petroleum Science and Engineering, Physics of fluids, Fuel, Industrial & Engineering Chemistry Research, Petroleum Science, Journal of Hydrology, Energy & Fuels, Chemical Engineering Science, International Journal of Mining Science and Technology, Journal of Energy Engineering, Journal of Molecular Liquids, Journal of Asian Earth Sciences, Applied Thermal Engineering, Journal of Energy Resources Technology, Frontiers in Energy Research等二十余个SCI期刊审稿人

近五年论文:

[1]. Wang, X., Wang, S., Wu, W., Liang, Y., & Wang, F. 2023. Coupled pressure-driven flow and spontaneous imbibition in shale oil reservoirs. Physics of Fluids, 35(4): 042104.

[2]. Wang, X., Wu, W. 2023. Numerical comparison of hydrogen and CO2 storage in deep saline aquifers from pore-scale to field-scale. Journal of Energy Engineering, DOI: 10.1061/JLEED9/EYENG-4957.

[3]. 王秀坤*,刘海成,吴忠维 & 崔传智. 2022. 非常规储层孔隙网络两相流动模拟研究. 科学技术与工程(24),10512-10518.

[4]. Wang X.*, Zhang Z., Gong R. and Wang S. 2021. Pore Network Modeling of Oil–Water Flow in Jimsar Shale Oil Reservoir. Frontiers in Earth Science. 9: 738545.

[5]. Wang, X.*, & Sheng, J. J.*, 2019. Multi-scaled pore network modeling of gas-water flow in shale formations. Journal of Petroleum Science and Engineering, 177: 899-908.

[6]. Meng, X., Wang, X.*, Chen, J., & Geng, D. 2019. Fractal mathematical model for investigating the micro-displacement behavior of a temperature-dependent non-Newtonian fracturing liquid flow in tight matrix. Fractals, 1950096.

[7]. Liu, J., Sheng, J. J.*, Wang, X., Ge, H., & Yao, E. 2019. Experimental study of wettability alteration and spontaneous imbibition in Chinese shale oil reservoirs using anionic and nonionic surfactants. Journal of Petroleum Science and Engineering, 175, 624-633.

[8]. Wang, X.*, & Sheng, J. J.*, 2018. Spontaneous Imbibition Analysis in Shale Reservoirs Based on Pore Network Modeling. Journal of Petroleum Science and Engineering, 169: 663-672.

[9]. Wang, X.*, Sheng, J.J.*, 2018. A self-similar analytical solution of spontaneous and forced imbibition in porous media. Advances in Geo-Energy Research, 2(3): 260-268.

[10]. Wang, X., & Sheng, J. J.*, 2017. Gas sorption and non-Darcy flow in shale reservoirs. Petroleum Science, 14(4): 746–754.

[11]. Wang, X., & Sheng, J. J.*, 2017. Pore network modeling of the non-Darcy flows in shale and tight formations. Journal of Petroleum Science and Engineering, 163: 511-518.

[12]. Wang, X., & Sheng, J. J.*, 2017. Effect of low-velocity non-Darcy flow on well production performance in shale and tight oil reservoirs. Fuel, 190, 41-46.

[13]. Wang, X., & Sheng, J. J.*, 2017. Understanding oil and gas flow mechanisms in shale reservoirs using SLD–PR transport model. Transport in Porous Media, 119(2): 337–350.

专利及软著:

[1] 王秀坤，刘峻嵘、唐维宇、宫润东、方立勤. 一种毛细管力及相对渗透率曲线的计算方法和装置，ZL202110843918.2

[2] 王秀坤，刘峻嵘，唐维宇，宫润东. 一种压裂水平井多介质吞吐的物理模拟装置和方法，ZL202010914163.6

[3] 王秀坤. 一种基于孔隙网络模型的两相渗流动态模拟方法和装置，ZL202010794668.3

[4] 王秀坤，刘峻嵘，盛家平. 一种基于致密储层数字岩心计算岩石渗透率的方法， ZL201910742867.7

[5] 王秀坤. 孔隙尺度两相流动模拟系统V1.0, 2023SR0471755