（通讯员 高旭东 摄影 张凯）应油气勘探开发理论与技术湖北省重点实验室和国产成人黄色直播网站 张凯教授和于龙副教授邀请，2025年7月11日上午，加拿大卡尔加里大学石油工程系Shengnan (Nancy) Chen教授在学校文华楼201会议室作题为“机器学习在非常规油气藏开发中的应用：产量预测和性能优化”的学术报告。

Shengnan (Nancy) Chen为师生作学术报告

Shengnan (Nancy) Chen长期从事非常规油气藏开发、机器学习及多源数据融合等方面的研究。在本次报告中，她系统阐述了页岩油气开采对北美能源格局的深远影响，并重点探讨了在复杂地质条件下，机器学习方法及混合多模态模型（MMs）在页岩气产量预测与开发优化中的应用进展。针对数据异质性强、样本数量有限等关键挑战，其团队引入麻雀搜索算法（SSA），并融合注液量、支撑剂质量、地层压力等多项地质与工程参数，构建融合三维卷积神经网络（3D-CNN）与长短期记忆网络（LSTM）的混合预测模型，显著提升了模型的预测精度与泛化能力。研究表明，该方法能够有效识别复杂储层中的非线性特征，在提高页岩油气产量预测准确性、优化开发策略和推动非常规油气开发绿色转型方面展现出广泛的应用前景与实践价值。

报告结束后，与会师生围绕数据驱动预测方法、模型泛化能力、复杂构造区智能建模数模、以及AI技术在能源转型中的角色等问题与Shengnan (Nancy) Chen展开热烈交流，现场气氛活跃、互动充分。此次报告不仅拓展了师生在非常规油气开发和智能建模数模方面的学术视野，也为后续交叉学科研究与国际合作奠定了良好基础。报告在热烈掌声中圆满结束。

现场师生交流

Shengnan (Nancy) Chen，加拿大卡尔加里大学石油工程系教授，博士生导师。研究领域涵盖复杂油气藏渗流机理、油藏数值模拟与优化，以及先进机器学习算法在非常规油气藏开发中的应用。已发表论文150余篇，并荣获多项国际知名奖项，包括2025年获得的加拿大地区SPE数据科学与工程分析奖，以及2024年由加拿大阿尔伯塔省科学与技术组织（Alberta Science and Technology）颁发的可持续发展/能源领域ASTech奖决赛入围荣誉。自2018年起担任《Geoenergy Science and Engineering》（原《Journal of Petroleum Science and Engineering》）期刊的执行主编，并于2019至2022年间担任SPE国际研发技术分会的行政主席。