徐子明

阿尔伯塔大学

博士 石油工程 • 2021 — 至今

艾德蒙顿，阿尔伯塔，加拿大

阿尔伯塔大学

硕士 石油工程 • 2019 — 2021

艾德蒙顿，阿尔伯塔，加拿大

阿尔伯塔大学

学士 石油工程 • 2015 — 2019

艾德蒙顿，阿尔伯塔，加拿大

阿尔伯塔大学

助教 (PETE375; PETE475) • 2022年9月 — 现在

• 协助批改作业和报告。
• 促进课堂讨论并回答学生提问。
• 提供远程一对一指导并解决学生问题。

阿尔伯塔大学

助理研究员 • 2019年9月 — 现在

• 进行非常规油气田开发的研究和数据分析。
• 与教授合作发表论文。
• 协助撰写资助申请。

百福国际英语

英语教师 • 2018年5月 — 2018年8月

中国陕西省西安市

• 教授旅行英语课程，提升学生国际旅行的实际交流能力。
• 教授高中英语，提升学生的阅读、写作和批判性思维能力。

基于物理知识的深度学习页岩气产量预测

• 2023年4月 — 至今

• 开发了三维扩散方程的神经网络解决方案。
• 结合物理和数据驱动模型进行现场规模实验。

用于产量预测中捕捉井干扰的图卷积

• 2022年12月 — 至今

• 开发了新颖的ST-GraphSAGE模型，用于推广未见节点和计算动态图。
• 结合GRU编码-解码器模型，有效捕捉跨时间邻域信息。

用于页岩气藏产量预测的增强型RNN

• 2021年9月 — 2023年4月

• 开发了新颖的MRA（Masked Recurrent Alignment）架构，支持输入序列的不同长度。
• 提出了新颖的RUF（Recursively Updated Forecasting）架构，实现了生产数据的实时更新。
• 使用DFNs和地质力学模拟生成了多阶段水力压裂合成数据集。

网格划分和离散化对DPDK流动模拟的影响

• 2019年1月 — 2021年12月

• 提出了快速解析工作流程以生成非平面扭曲裂缝，改善了裂缝表示。
• 开发了新的工作流程，以在离散化后恢复断裂的连接性。
• 将DFN升级为DPDK，并使用黑油模拟器对裂缝储层进行DPDK流动模拟。

爱思唯尔《地球能源科学与工程》期刊审稿人

审稿人 • 2024年1月 — 至今

高级机器学习模型读书会

组织者 • 2024年1月 — 至今

未来能源系统（FES）科学游园会

活动负责人 • 2024年5月

FES 能源探险者

活动负责人 • 2023年10月

石油和地球科学读书会

组织者 • 2021年4月 — 2022年10月

AI4Society：物理中的机器学习-数据马拉松

数据专家 • 2022年8月

阿尔伯塔大学开放日

志愿者 • 2018年10月

编程语言

Python, Matlab, R, Java

行业软件

CMG, Fracman, MRST, COMSOL, AutoCAD, Petrel, FORGAS, PIPESIM

数据库

RISM, Accumap

服务器

Compute Canada

教育学与研究知识应用奖学金 - 工程

• 2023年12月

阿尔伯塔大学研究生会旅行奖

• 2023年8月

中国国家留学基金委奖学金

• 2021年6月

阿尔伯塔大学院长研究奖

• 2019年4月

阿尔伯塔大学转学奖

• 2015年9月

1. Xu, Z., & Leung, J. Y. (2024). Dynamic Real-Time Production Forecasting Model for Complex Subsurface Flow Systems with Variable-Length Input Sequences. SPE Journal. 2024;.

DOI: https://doi.org/10.2118/221482-PA

2. Xu, Z., & Leung, J. Y. (2024). Shale Gas Production Forecasting with Well Interference Based on Spatial-Temporal Graph Convolutional Network. SPE Journal. 2024;.

3. Xu, Z., & Leung, J. Y. (2024). A novel formulation of RNN-based neural network with real-time updating–An application for dynamic hydraulic fractured shale gas production forecasting. Geoenergy Science and Engineering, 233, 212491.

DOI: https://doi.org/10.1016/j.geoen.2023.212491

4. Xu, Z., & Leung, J. Y. (2023). An Improved Dual-Porosity Dual-Permeability Modeling Workflow for Representing Nonplanar Hydraulic Fractures. Gas Science and Engineering, 118, 205108.

DOI: https://doi.org/10.1016/j.jgsce.2023.205108

5. Chen, J., Xu, Z., & Leung, J. Y. (2022). Analysis of Fracture Interference–Coupling of Flow and Geomechanical Computations with Discrete Fracture Modeling Using MRST. Journal of Petroleum Science and Engineering, 219, 111134.

DOI: https://doi.org/10.1016/j.petrol.2022.111134

6. Xu, Z., & Leung, J. Y. (2022). Analyzing the Impacts of Meshing and Grid Alignment in Dual Porosity Dual-Permeability Upscaling. SPE Reservoir Evaluation & Engineering, 25(01), 61-80.

DOI: https://doi.org/10.2118/208573-PA

1. Xu, Z., & Leung, J. Y. (2024, September). Graph-Level Feature Embedding with Spatial-Temporal GCN Method for Interconnected Well Production Forecasting. In SPE Annual Technical Conference and Exhibition (SPE-220790-MS), New Orleans, Louisiana, USA.

2. Xu, Z., & Leung, J. Y. (2023, October). Shale Gas Production Forecasting with Well Interference Based on Spatial-Temporal Graph Convolutional Network. In SPE Annual Technical Conference and Exhibition (p. D031S032R004), San Antonio, Texas, USA.

DOI: https://doi.org/10.2118/215056-MS

3. Ma, Z., Yuan, Q., Xu, Z., & Leung, J. Y. (2023, October). A Recurrent Neural Network-Based Solvent Chamber Estimation Framework During Warm Solvent Injection in Heterogeneous Reservoirs. In SPE Annual Technical Conference and Exhibition (p. D021S013R001), San Antonio, Texas, USA.

DOI: https://doi.org/10.2118/214984-MS

4. Xu, Z., & Leung, J. Y. (2023). A Recursively Enhanced GRU Model for Real-Time Production Forecasting in Central Montney Shale Gas Reservoirs. In the International Association for Mathematical Geosciences (IAMG) Conference, Trondheim, Norway.

石油工程师协会 (SPE)

会员 (5062345) • 2017 — 至今

阿尔伯塔省专业工程师和地球科学家协会 (APEGA)

会员 • 2019 — 至今

• 博士研究组