姓名：沈斌

岗位：特任副教授（“长大学者”青年优秀人才）

研究方向：油气人工智能、智能油气藏开发、CCUS驱油封存技术、知识引导的可解释机器学习在油气领域的应用等

联系方式：binshen@yangtzeu.edu.cn; binshen0803@163.com

教育与工作经历：

2017.09-2021.06，中国石油大学（北京）智能科学与技术专业，工学学士

2021.09-2025.12，中国石油大学（北京）石油与天然气工程专业，工学博士

2024.09-2025.10，加拿大阿尔伯塔大学，联合培养博士研究生

2026.01至今，长江大学石油工程学院，讲师/特任副教授

个人简介：

沈斌，男，1999年生，江苏泰州人，博士，特任副教授。研究方向聚焦于油气人工智能、CCUS-EOR智能建模与优化，以及石油工程中的可解释人工智能理论与方法。累计发表期刊论文25篇，包括中科院一区论文7篇，JCR一区论文16篇。谷歌学术正向引用417次，H指数为12。以第一作者/通讯作者在Energy、Engineering Applications of Artificial Intelligence、Geoenergy Science and Engineering等SCI/EI高水平期刊身份发表论文12篇，并受邀在国际石油工程师协会年会（SPE ATCE）上作口头报告，展示相关研究成果。作为研究骨干参与负责多个国家重大专项或国家自然科学基金项目中的AI建模工作。担任4本学术期刊青年编委以及10余本SCI期刊审稿人等学术兼职。

学术与社会兼职：

• 中科院一区石油类期刊Petroleum Science、中科院一区综合类期刊Engineered Science、碳中和能源类跨学科期刊Ecoenergy青年编委，人工智能领域期刊Journal of Artificial Intelligence & Control Systems首届青年编委

• Elsevier与Springer Nature旗下10余本SCI期刊审稿人（包括Energy、EAAI、Scientific Reports、The Journal of Supercomputing等）

学术成果：

近5年部分代表论文：

1. Shen B*, Yang S*, Hu J, Zhang Y, Zhang L, Ye S, et al. Interpretable causal-based temporal graph convolutional network framework in complex spatio-temporal systems for CCUS-EOR. Energy 2024;309:133129.

2. Shen B, Yang S*, Gao X, Li S, Yang K, Hu J, et al. Interpretable knowledge-guided framework for modeling minimum miscible pressure of CO2-oil system in CO2-EOR projects. Engineering Applications of Artificial Intelligence 2023;118:105687. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2022.105687.

3. Shen B, Yang S*, Gao X, Li S, Ren S, Chen H. A novel CO2-EOR potential evaluation method based on BO-LightGBM algorithms using hybrid feature mining. Geoenergy Science and Engineering 2023;222:211427.

4. Shen B, Yang S, Hu J, Gao Y, Xu H, Gao X, et al. Application of Heterogeneous Ensemble Learning for CO2-Brine Interfacial Tension Prediction: Implications for CO2 Storage. Energy＆Fuels 2024:acs.energyfuels. 3c05092.

5. Shen B, Yang S, Zeng H, et al. A Physics-informed Transformer Framework For Spatio-temporal Modeling And Energy-carbon Trade-offs In CCUS-EOR. Paper presented at the SPE Annual Technical Conference and Exhibition, Houston, Texas, USA, October 2025. SPE-227985-MS.

6. 沈斌, 杨胜来. 基于PSO-GBDT的CO2-原油最小混相压力预测[J].科学技术与工程, 2022,22(18):7866-7872.

7. Zhang Y, Yang S, Luo Y, Han Y, Tian L, Shen B*, et al. Visual characterization, exergy and mechanism analysis of in-situ nonequilibrium dynamic phase-behavior of CO2-oil. Energy 2025;328:136560.

8. Gao X, Yang S, Wang B, Zhang Y, Shen B*, et al. Pore-scale modeling of multiple fluids flow transport kinetics for CO2 enhanced gas recovery. Energy 2025;

9. Hu J, Yang S, Wang B, Shen B*, et al. Effect of pore structure characteristics on gas-water seepage behaviour in deep carbonate gas reservoirs. Geoenergy Science and Engineering 2024;238:212881.

10. Xiao Z, Shen B*, Yang J, Yang K, Zhang Y, Yang S. Deep Learning Framework for Accurate Static and Dynamic Prediction of CO2 Enhanced Oil Recovery and Storage Capacity. Processes 2024;12:1693.

科研项目：

1. 海洋二氧化碳地质封存体动态演化及增效封存机制，国家自然科学基金联合基金重点项目，参与。

2. 二氧化碳驱油及封存安全监测技术——二氧化碳高效驱油封存控制技术，国家重点研发计划项目，参与

3. 吐哈油田碳驱油碳埋存潜力研究，吐哈油田，参与。

（2026年1月更新）