庞惠文，女，四川省南充市人，博士研究生，副教授，博士生导师。
主要从事疏松多孔介质岩石力学、油气人工智能和基础/应用数学方面的教学和科研工作。主持国家自然科学基金青年项目、博士后特别资助（站中）项目和中国石油大学（北京）交叉学科前沿探索专项各1项，参与和完成多个国家自然科学基金联合、重大、重点项目和国家重点研发计划项目。以第1和通讯作者发表论文24篇，参编专著1部，授权发明专利6项，获得省部级自然科学奖和厅局级教学成果奖各1项，目前担任NGIB客座主编和编委，并担任多个期刊的审稿人。邮箱：phw9999@126.com。
1. 教育及工作经历
l 2023年07-今，中国石油大学（北京）理学院，副教授
l 2025年08月-2026年08月，帝国理工学院资源地球物理研究院/地球科学与工程系，国家公派访问学者
l 2020年07月-2023年07月，中国石油大学（北京）理学院，讲师
l 2020年07月-2024年06月，中国石油大学（北京）石油工程学院，博士后
l 2015年09月-2020年06月，中国石油大学（北京）石油工程学院，油气井工程，博士
l 2017年11月-2018年12月，亚利桑那州立大学，流体力学，联合培养博士
l 2013年09月-2015年06月，中国石油大学（北京）石油工程学院，油气井工程，硕士生
l 2008年09月-2012年07月，北京师范大学数学学院，数学与应用数学，理学学士
2. 招生专业
l 硕士专业：070100 数学（学硕）；025200 应用统计（专硕）
l 博士专业：99J7 应用数学与能源数据科学（交叉学科博士点）（学术博士）
3. 研究方向
l 研究方向1：基于机器学习方法的钻井复杂情况预测与设计优化。针对井壁失稳掉块识别难的问题，结合数字图像处理、离散小波变换和机器学习方法，建立了掉块表面特征自动提取与量化表征方法，实现了拉伸破坏、剪切破坏、层理滑移破坏和天然裂缝开启破坏等典型井壁失稳模式的智能识别。针对钻前漏失风险预测问题，通过多源地震属性体筛选与漏失记录匹配，建立了漏速与主控地震属性之间的非线性映射关系，实现了漏失风险钻前预测，为井位部署和井身结构优化提供依据。针对钻进过程漏失诊断与预警问题，通过异构工程录井数据融合分析，明确了影响漏失的关键工程参数，并结合不确定性数学理论建立了漏失概率预测与可信度评价方法，为现场防漏堵漏决策提供支撑。研究成果已应用于伊拉克哈法亚油田安全高效钻井设计。
l 研究方向2：陆相强非均质性超稠油油砂高效开发方法。围绕陆相超稠油储层高效开发需求，针对泥质非均质分布影响下储层扩容机理不清的问题，开展了超稠油油砂岩石力学、注液扩容与孔隙尺度渗流机理研究。通过岩石力学与渗流实验，揭示了应力、温度和泥质含量影响下骨架砂—沥青质相互作用机制，明确了强非均质泥质超稠油储层扩容力学机理与渗流特性。自主研制超稠油油砂注液可视化装置，结合数字图像相关技术，实现了注液过程中油砂骨架变形的动态监测，揭示了张性扩容与剪切扩容两种典型模式。基于数字岩心三维重构与孔隙尺度流动模拟，量化表征了油砂骨架细观变形及其对渗流能力的影响。研究成果已应用于风城油田超稠油高效开发。
l 研究方向3：非常规储层射孔压裂一体化连续油管作业工具。针对非常规油气藏储层致密、破裂压力高、压裂周期长和改造难度大的问题，开展了基于脉冲射流的高效储层改造技术研究。基于流体附壁效应与反馈通道强制转向理论，设计了连续油管自激脉冲射流一体化改造工具；通过数值模拟分析装置内部流场特征，优化确定关键结构参数，并开展参数敏感性分析。结合不同排量下脉冲射流冲击载荷测试和大尺寸花岗岩冲蚀物模实验，揭示了脉冲射流破岩特性，形成了浅层非常规储层高效改造技术。研究成果已应用于新疆油田和大庆油田非常规储层改造。
4. 代表性论文
以第一/通讯作者发表SCI期刊论文9篇，中文核心3篇，其中2篇论文入选ESI高被引论文。
[1] Pang, H., Dong, S., Tan, P., Wang, H., and Li, J. From data to decisions: AI-augmented geoscience and engineering in natural gas industry[J]. Natural Gas Industry B, 2025, 12(2), 101-109.
[2] Pang, H., Wang, H., Xiao, Y., Jin, Y., Lu, Y., Fan, Y., and Nie, Z. Machine learning for carbonate formation drilling: Mud loss prediction using seismic attributes and mud loss records[J]. Petroleum Science, 2024, 21(2): 1241-1256.
[3] Pang, H., Yang, S., Liang, Y., Zhang, Y., and Jin, Y. Model of shear strength of ultra-deep fractured sandstone considering fracture morphology[J]. Geomechanics for Energy and the Environment, 2023, 36: 100512.
[4] Pang, H., Chen, M., Wang, H., Jin, Y., Lu, Y., and Li, J. Lost circulation pattern in the vug-fractured limestone formation[J]. Energy Reports, 2023, 9: 941-954.
[5] Pang, H., Meng, H., Wang, H., Fan, Y., Nie, Z., and Jin, Y. Lost circulation prediction based on machine learning[J]. Journal of Petroleum Science and Engineering, 2022, 208: 109364.
[6] Pang, H., Jin, Y., and Gao, Y. Evaluation of elastic property changes in Karamay oil sand reservoir during thermal stimulation[J]. Energy Science & Engineering, 2019, 7(4): 1233-1253.
[7] 庞惠文,艾白布·阿不力米提,解赤栋,庞德新,郭新维,王一全.新型自激脉冲射流装置实验与现场应用[J].石油学报,2022,43(02):293-306.
[8] 庞惠文,金衍,高彦芳,王琪琪.风城油田齐古组油砂细观结构和渗流特征[J].新疆石油地质,2021,42(04):487-494.
[9] 庞惠文,金衍,林伯韬.油砂注液过程中水有效渗透率变化的试验研究[J].地下空间与工程学报,2018,14(S2):536-541.
[10] Tan, P., Pang, H., Zhang, R., Jin, Y., Zhou, Y., Kao, J., and Fan, M. Experimental investigation into hydraulic fracture geometry and proppant migration characteristics for southeastern Sichuan deep shale reservoirs[J]. Journal of Petroleum Science and Engineering, 2020, 184: 106517.
[11] Jin, J., Jin, Y., Lu, Y., and Pang, H*. Image processing and machine learning based cavings characterization and classification. Journal of Petroleum Science and Engineering, 208, 109525. Image processing and machine learning based cavings characterization and classification[J]. Journal of Petroleum Science and Engineering, 2021: 109525.
[12] Tan, P., Jin, Y., and Pang, H*. Hydraulic fracture vertical propagation behavior in transversely isotropic layered shale formation with transition zone using XFEM-based CZM method[J]. Engineering Fracture Mechanics, 2021, 248: 107707.
5. 会议论文
以第一作者发表EI国际学术会议论文10篇，其中5篇论文进行口头汇报，5篇进行墙报展示。
[1] Pang, H., Wang, H., Qin, C., and Tian, J. Integrating deep learning and seismic data for mudstone characterization and SAGD development in heterogeneous reservoirs[C]. In SPE/AAPG/SEG Unconventional Resources Technology Conference. URTEC, 2025.
[2] Pang, H., Wang, H., Qin, C., and Tian, J. The transfer learning strategy for 3D post-stack seismic data reconstruction using SR-CNN. In ARMA US Rock Mechanics/Geomechanics Symposium (p. D022S022R016). ARMA, 2025.
[3] Pang, H., Wang, H., Jin, Y., and Tian, J. Machine Learning-Based Prediction of Natural Fractures and Vugs in Carbonate Reservoir[C]. In ARMA/DGS/SEG International Geomechanics Symposium (pp. ARMA-IGS). ARMA, 2024.
[4] Pang, H., Wang, H., and Jin, Y. Prediction of Safe Mud Window Based on Seismic Data in Carbonate Formation[C]. 15th international ISRM Congress, 2023.
[5] Pang, H., Wang, H., Jin, Y., Lu, Y., and Fan, Y. Prediction of Mud Loss Type Based on Seismic Data Using Machine Learning[C]. 56th U.S. Rock Mechanics/Geomechanics Symposium, 2022.
[6] Pang, H., Jin, Y., Li, J., and Fan, Y. Shear-induced deformation characterization of oil sands sample based on digital core technology[C]. ARMA/DGS/SEG 2nd International Geomechanics Symposium, 2021.
[7] Pang, H., Jin, Y., Dong, J., Gao, Y., Wang, S., and Guo, J. Deformation visualization in oil sand under water injection by using continuous photographic and DIC technique[C]. 14th ISRM Congress, 2019.
[8] Pang, H., Jin, Y., Dong, J., Gao, Y., Wang, H., and Wang, Z. Segmentation Methods for X-ray computer tomography images of oil sands[C]. 5th ISRM Young Scholars' Symposium on Rock Mechanics and International Symposium on Rock Engineering for Innovative Future, 2019.
[9] Pang, H., Jin, Y., Shi, C., Guo, J., Wang, Z., Lin, B., and Ma, C. A New Methodology for the Preparation of Synthetic Oil Sand Cores[C]. 52nd U.S. Rock Mechanics/Geomechanics Symposium，2018.
[10] Pang, H., Jin, Y., Lin, B., Gao, Y., Dong, J., Fan, M., and Zhao, F. Mesostructure Change in Land Facies Karamay Oil Sand Reservoirs Under Water Injection[C]. 51st US Rock Mechanics/Geomechanics Symposium, 2017.
6. 发明专利
[1] 庞惠文；金衍；卢运虎；艾白布·阿不力米提；谭鹏；井下远控加工装置以及井下加工系统，2026-05-12，中国，ZL202310382909.7.
[2] 庞惠文; 樊永东; 金衍; 卢运虎; 林伯韬; 基于机器学习的成像测井图像裂缝分割与识别方法和系统,2025-04-29, 中国, ZL202111440675.4.
[3] 庞惠文; 樊永东; 金衍; 王汉青; 一种基于机器学习的漏速概率分布预测方法和系统, 2024-04-23,中国, ZL202110381079.7 .
[4] 庞惠文; 敖兰斌; 金衍; 王汉青; 超稠油油砂储层微压裂改造储层连通性判断方法及系统, 2023-11-03, 中国, ZL202011208624.4.
[5] 庞惠文; 张其星; 金衍; 常智; 艾白布·阿不力米提; 林伯韬; 侯冰; 现场真三轴加载条件下完井及冲蚀试验测试系统和方法, 2023-05-12, 中国, ZL202111149586.4.
[6] 庞惠文; 张其星; 金衍; 艾白布·阿不力米提; 林伯韬; 常智; 一种附壁自激脉冲射流装置、射孔装置和破岩装置, 2023-02-17, 中国, ZL202110958907.7 .
7. 科研项目
承担国家级项目4项，省部级项目5项，主要涉及超稠油高效开发，井壁稳定性预测与控制方法。
[1] 超稠油电热激励原位转化多场耦合机制与增效原理，中国石油大学（北京）学科前沿交叉探索专项，2026年01月 至 2028年12月，主持，在研。
[2]复杂地层井壁稳定性预测与诊断方法研究，中国石油大学（北京）科研启动基金项目，2024年06月至2027年12月，主持，在研。
[3] 基于物理信息神经网络的超深层井壁稳定性预测方法研究, 油气资源与工程全国重点实验室定向课题，2025年04月至2027年03月，主持，在研。
[4] 融合岩石物理-钻井信息的海上深层钻井风险识别方法研究，国家自然科学基金联合基金项目，2025年01月至 2028年12月，课题负责人，在研。
[5] 石油与天然气工程相关联合基金资助与管理研究，国家自然科学基金委员会专项项目， 2025年01月至 2025年12月，参与，在研。
[6] 国家自然科学基金委员会, 面上项目，砾岩储层砾石-交界面-基质合压水力裂缝非平面扩展机制研究，2023年01月至2026年12，参与，在研。
[7] 天然气水合物分解过程储层结构数字表征研究，油气资源与工程全国重点实验室定向课题，2023年01月至2025年01月，主持，结题。
[8] 强非均质性泥质超稠油储层快速启动扩容机理研究，国家自然科学基金青年科学基金项目，2022年01月至 2024年12月，主持，结题。
[9] 泥岩-油砂交互超稠油储层穿层压裂机理研究, 中国博士后科学基金第15批特别资助（站中）2022年06月至2024年06年，主持，结题。
8. 学术兼职及荣誉
[1] 陆相超稠油储层扩容-相变力学行为与增产调控方法, 中国岩石力学与工程学会自然科学, 省部二等奖, 2024(4/5).
[2] 《Petroleum Science》青年编委，《Natural Gas Industry B》编委，《油气藏评价与开发》青年编委，《世界石油工业》青年编委。
[3]《Natural Gas Industry B》客座主编，《Frontiers in Earth Science》客座编辑。
[4]《Petroleum exploration and development》，《Petroleum Science》，《Geoenergy Science and Engineering》,《天然气工业》, 《Natural Gas Industry B》和《油气藏评价与开发》等期刊审稿人。
9. 学位论文及学生指导情况
l 指导毕业生人数：硕士毕业生2人
