姓名：薛亮

职称：教授/博导

职务：未来能源学院副院长

教育和工作经历： 

2001.09 － 2005.07， 中国地质大学（北京），环境工程，本科

2005.09 － 2007.07， 中国地质大学（北京），环境工程，硕士

2007.08 － 2011.12， 美国亚利桑那大学，水文与水资源，博士

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2012.04 － 2014.09， 北京大学，能源与资源工程，博士后

2014.09 － 至今， 中国石油大学（北京），石油工程学院，教授

电子邮箱：xueliang@cup.edu.cn

个人主页：https://faculty.cup.edu.cn/xueliang/

教学情况：《渗流力学》、《人工智能与石油工程》、《油气藏智能工程》本科/研究生课程

研究方向：非常规油气藏数值模拟、自动历史拟合与优化、人工智能算法、油藏数字孪生体构建、中深层地热资源开发、枯竭油气藏地下储氢

招生方向：石油与天然气工程，人工智能

代表性论文著作：

[1] Yubin Dong, Liang Xue*, Xianzhi Song, Zhongwei Huang, Yuetian Liu, Haiyang Chen, Multi-physics coupling mechanisms and key development factors in enhanced geothermal systems for hot dry rock, Energy, 337, 2025, 138533. （SCI）

[2] Yuting He, Yuetian Liu*, Bo Zhang, Jingru Wang, Rukuan Chai, Liang Xue*, Molecular dynamics simulation of coupled effects of CO2 injection on wettability changes in crude oil-adsorbed sandstone, Fuel, 404, 2026, 136308. （SCI）

[3] Hai-Yang Chen, Liang Xue*, Li Liu, Gao-Feng Zou, Jiang-Xia Han, Yu-Bin Dong, Meng-Ze Cong, Yue-Tian Liu, Seyed Mojtaba Hosseini-Nasab, Physics-informed graph neural network for predicting fluid flow in porous media, Petroleum Science, 22 (10), 2025, 4240-4253. （SCI）

[4] Yuting He, Yuetian Liu*, Bo Zhang, Pingtian Fan, Fan Li, Rukuan Chai, Liang Xue*. Application and mechanisms of high-salinity water desalination for enhancing oil recovery in tight sandstone reservoir, Desalination, 614, 2025. 119165. （SCI）

[5] Ziyu Lin, Yuetian Liu*, Yulong Huang, Yuting He, Pingtian Fan, Liang Xue*; Research on microscopic displacement mechanism of slickwater in different pore sizes, Physics of Fluids, 37 (8), 2025, 083345. （SCI）

[6] Yuting He, Yuetian Liu*, Bo Zhang, Jingpeng Li, Pingtian Fan, Rukuan Chai, Liang Xue*; Low-salinity water flooding in Middle East offshore carbonate reservoirs: Adaptation to reservoir characteristics and dynamic recovery mechanisms, Physics of Fluids, 37 (7), 2025, 076605. （SCI）

[7] Pei Xuehao, Liu Yuetian*, Xue Liang. Equivalent force model of deformation induced by oil and gas reservoir development and its volume boundary element method solution, Petroleum Exploration and Development, 11,2025, 485-495. （SCI）

[8] 裴雪皓,刘月田,薛亮.油气藏开发诱导变形的等效力模型及其体积边界元解法,石油勘探与开发, 52(2), 2025, 431-440. （EI）

[9] Han, J., Xue, L. *, Liu, Q., Wei Y., Chen H., Dong Y., Liu Y., Qi Y., Wang J. Global Probabilistic Forecasting for Multiple Tight Gas Wells Using Deep Autoregressive Networks. SPE J. SPE-223596-PA. （SCI）

[10] Xiaoyi Wei, Wensong Huang, Lingli Liu, Jianjun Wang, Zehong Cui, Liang Xue*, Low-rank coalbed methane production capacity prediction method based on time-series deep learning, Energy, 311, 2024, 133247. （SCI）

[11] Liang Xue, Shuai Xu, Jie Nie, Ji Qin, Jiang-Xia Han, Yue-Tian Liu, Qin-Zhuo Liao, An efficient data-driven global sensitivity analysis method of shale gas production through convolutional neural network, Petroleum Science, 21(4), 2024, 2475-2484. （SCI）

[12] Jiangxia Han, Liang Xue*, Ying Jia, Mpoki Sam Mwasamwasa1, Felix Nanguka, Charles Sangweni, Hailong Liu, Qian Li. Prediction of Porous Media Fluid Flow with Spatial Heterogeneity Using Criss-Cross Physics-Informed Convolutional Neural Networks, Computer Modeling in Engineering & Sciences, 138(2), 2024, 1323-1340. （SCI）

[13] 任俊帆,薛亮*,聂捷,肖镭,廖广志. 基于随机森林算法的二氧化碳驱油与封存主控因素研究, 地质科技通报, 43(3), 2024, 147-156.(中文核心)

[14] 韩江峡,薛亮*,位云生,齐亚东,王军磊,陈海洋,刘月田.基于深度自回归神经网络的多井产量概率预测,石油科学通报, 9(4), 2024, 679-689.(中文核心)

[15] Jiang-Xia Han, Liang Xue*, Yun-Sheng Wei, Ya-Dong Qi, Jun-Lei Wang, Yue-Tian Liu, Yu-Qi Zhang, Physics-informed neural network-based petroleum reservoir simulation with sparse data using domain decomposition, Petroleum Science, 20 (6), 2023, 3450-3460.（SCI）

[16] Xue, L.*, Wang, J., Han, J., Yang, M., Mwasmwasa, M. S., Nanguka, F. Gas well performance prediction using deep learning jointly driven by decline curve analysis model and production data, Advances in Geo-Energy Research, 8(3), 2023, 159-169. （SCI）

[17] Gang Lei, Liang Xue*, Qinzhuo Liao, Jun Li, Yang Zhao, Xianmin Zhou, Chunhua Lu, A novel analytical model for porosity-permeability relations of argillaceous porous media under stress conditions, Geoenergy Science and Engineering, 225, 2023, 211659. （SCI）

[18] Xuehao Pei, Yuetian Liu*, Laiming Song, Liao Mi, Liang Xue*, Guanlin Li, Subsidence above irregular-shaped reservoirs, International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences, 165, 2023, 105367. （SCI）

[19] Du, Enda., Yuetian Liu*, Liang Xue*, Xiao-lei Zhu and Laiming Song. A Data-Driven Model for Production Prediction of Strongly Heterogeneous Reservoir Under Uncertainty, Geoenergy science and engineering , 223, 2023, 211542. （SCI）

[20] Xue, L., Gu, S., Mi, L., Zhao, L., Liu, Y., & Liao, Q*. An automated data-driven pressure transient analysis of water-drive gas reservoir through the coupled machine learning and ensemble Kalman filter method, Journal of Petroleum Science and Engineering, 208, 2022, 109492. （SCI）

[21] Liang Xue*, Shaohua Gu, Xieer Jiang, Yuetian Liu, Chen Yang. Ensemble-based optimization of hydraulically fractured horizontal well placement in shale gas reservoir through Hough-transform parameterization, Petroleum Science, 18, 2021, 839-851. (SCI)

[22] Liang Xue, Yuetian Liu, Yifei Xiong, Yanli Liu, Xuehui Cui, Gang Lei*.A data-driven shale gas production forecasting method based on the multi-objective random forest regression, Journal of Petroleum Science and Engineering, 196, 2021, 107801. (SCI)

[23] Liang Xue, Yuetian Liu, Tongchao Nan, Qianjun Liu, XieerJiang. An efficient automatic history matching method through the probabilistic collocation based particle filter for shale gas reservoir, Journal of Petroleum Science and Engineering, 190, 2020, 107086. (SCI)

[24] Xue, L., Chen, X., & Wang, L, Pressure transient analysis for fluid flow through horizontal fractures in shallow organic compound reservoir of hydrogen and carbon, International Journal of Hydrogen Energy, 44(11), 2019, 5245-5253. (SCI)

[25] Xue, L. , Dai, C. , Wang, L. , & Chen, X., Analysis of thermal stimulation to enhance shale gas recovery through a novel conceptual model, Geofluids, 1, 2019, 1-14. (SCI)

代表性专利与软著:

1、基于岩石物理学的油藏储层参数预测方法、装置、设备，国家发明专利，ZL202410795809.1，2025.07，第1发明人

2、物理差分卷积神经网络多相渗流模拟方法、装置及介质，国家发明专利，ZL202310365227.5，2025.04，第1发明人

3、多重时间序列井网产量概率预测方法、装置、设备及介质，国家发明专利，ZL202311091361.7，2025.04，第1发明人

4、一种递减函数嵌入式门限序列网络的产量预测方法，国家发明专利，ZL202211273216.6，2025.01，第1发明人

5、基于长短期记忆神经网络的页岩气产量确定方法、装置，国家发明专利，ZL 202110096222.8，2023.03，第1发明人

6、基于卷积神经网络的页岩气产量确定方法、装置和设备，国家发明专利，ZL202011229932.5，2022.11，第1发明人

7、基于卷积编码动态序列网络的产量预测方法、装置及设备，国家发明专利，ZL202111219923.2，2022.09，第1发明人

8、基于深度学习的页岩气饱和度确定方法、装置和设备，国家发明专利，ZL202010690745.0，2022.09，第1发明人

9、基于微震事件的裂缝油气藏历史拟合的方法、装置及系统，国家发明专利，ZL201910613225.7，2022.05，第1发明人

10、一种水平井参数优化方法及装置，国家发明专利，ZL201910738688.6，2022.05，第1发明人

主要科学研究项目：

1、新型油气勘探开发国家科技重大专项子课题项目，页岩气井间干扰及动态储量评价技术，2025-2030

2、“首都高端领军人才聚集培养工程”项目，智慧气藏数字孪生与全生命周期智能优化调控，2025-2027

3、国家自然科学基金面上项目，页岩气跨尺度多区复合运移机理与数据联合驱动的产能预测，2023-2026

4、国家科技重大专项子课题项目，页岩气开发历史拟合与优化研究，2016-2020

5、北京市自然科学基金面上项目，基于深度学习方法的致密气渗流高效随机模拟研究，2022-2024

6、中国石油勘探开发研究院项目，致密气井生产动态大数据分析方法研究，2022-2025

7、中海石油天津分公司，渤海石油研究院基于物理-数据双驱动的产量指标智能预测模型研究开发，2025-2027

8、中国石化勘探开发研究院项目，基于大数据多因素分析的气藏开发规律预测方法研究，2022-2022

重要奖励与荣誉：

1、北京市科学技术奖技术发明二等奖，成果名称：非均质裂缝性油藏大尺度物理模型研制技术与应用

2、中国发明协会发明创业奖创新奖一等奖，成果名称：非常规气藏智能科学计算系统研发

3、绿色矿山科学技术奖科技进步一等奖，成果名称：页岩气地质工程一体化开发智能模拟平台关键技术与工业化应用

4、中国石油和化学工业联合会科学技术奖科技进步一等奖，成果名称：中国海上裂缝性花岗岩潜山油气田高效开发

5、中国石油和化工自动化行业科学技术奖技术发明一等奖，成果名称：复杂碳酸盐岩油藏调控盐度水驱油提高采收率关键技术与应用

6、中国石油和化工自动化行业科学技术奖技术发明一等奖，成果名称：非均质裂缝性油藏大尺度物理模型研制

7、中国石油和化工自动化行业专利金奖，成果名称：基于深度学习的页岩气饱和度确定方法、装置和设备

8、北京市高等教育教学成果奖二等奖，成果名称：油智融合·铸链育才--面向国家能源战略的油气人工智能拔尖人才培养实践

9、中国石油大学（北京）校级教学成果奖特等奖，成果名称：“一核双能·三联四模·五维一体”培养油气人工智能复合型拔尖创新人才探索与实践

10、中国石油大学（北京）校级教学成果一等奖，成果名称：油气人工智能复合型人才培养体系建设的探索与显著成效

社会与学术兼职：

1、《Petroleum Science》SCI期刊副主编

2、《Advances in Geo-Energy Research》EI期刊青年编委

3、美国地球物理协会AGU会员

4、石油工程师协会SPE会员

5、SPE Journal、JPSE、Water Resources Research、Journal of Hydrology等期刊审稿人