个人信息

姓名：赵杨

性别：男

职称：教授

导师类别：博士生导师、硕士生导师

职务：教授、博士生导师；国家级青年人才（2019年）；华为中央研究院高级技术顾问

所在系所：best365官方网站登录入口（北京）安全与海洋工程学院（自然灾害防控与深地能源工程安全方向）

Email：zhaoyang@cup.edu.cn

个人简介

赵杨，best365官方网站登录入口（北京）教授、博士生导师，国家级青年人才（2019年），面向深地能源工程安全、自然灾害风险防控和油气开发工程安全开展地球物理—地质力学—人工智能交叉研究。本科毕业于北京大学地球物理专业，获美国北卡罗来纳大学教堂山分校地球科学硕士、美国加州大学伯克利分校土木工程博士学位；曾在斯伦贝谢、道达尔、壳牌、康菲和沙特阿美等国际能源企业实习或工作，2019年起任best365官方网站登录入口（北京）教授，2021年起兼任华为中央研究院高级技术顾问。长期围绕油气开发和地下工程中的“地层结构—断裂裂缝—原位应力—工程扰动—灾害风险”耦合问题，发展宽方位三维地震各向异性反演、多尺度断裂裂缝自动识别、三维地应力预测、井筒稳定/套管变形/诱发地震风险评价及物理约束人工智能建模方法。成果服务于川南、昭通海坝、威远、新疆吉木萨尔、塔里木超深层油气、大庆古龙页岩油等复杂构造区，为井位部署、钻完井安全、压裂优化和工程风险预警提供支撑。发表跨学科论文近100篇，获得/申请发明专利20余项。曾获国际物探协会最佳论文奖、刘光鼎青年科技奖、傅承义青年科技奖、绿色矿山青年科技奖等荣誉，相关地质工程一体化与智能地质力学成果入选中国石油十大科技进展、中关村论坛高校优秀成果转化等。

学生发展支持

学科方向：安全工程 |地球物理 | 电子信息 | 力学 | 应用数学 | 人工智能

行业顶尖就业：进入世界500强（中石油/中石化/斯伦贝谢等）

双导师制：学术导师（赵杨教授） + 产业导师（华为/中石油/中海油专家）

精彩团建：海南（视频链接），内蒙古（视频链接），长白山，新疆 等多地游玩

国际企业网络：拥有壳牌/道达尔/沙特阿美等全球巨头经验，打通学术-产业技术转化通道

产学研双聘：best365官方网站登录入口（北京）教授 + 华为公司中央研究院20级技术顾问

   欢迎联系：有志于“AI+安全工程+地球物理+深地能源”的学生，可通过 zhaoyang@cup.edu.cn 联系沟通研究方向、招生名额及联合培养机会。

教育及工作经历

2002.09-2006.07 北京大学 地球物理专业 学士

2006.08-2008.05 美国北卡罗来纳大学教堂山分校 地球科学 硕士

2008.08-2013.03 美国加州大学伯克利分校 土木工程 博士

2009.05-2009.09 斯伦贝谢美国加州分公司 实习

2010.05-2010.09 道达尔石油美国公司 实习

2011.05-2011.09 壳牌石油美国公司 实习

2012.05-2012.09 康菲石油美国公司 实习

2013.03-2019.05 沙特阿美石油公司研发中心 研究员

2019.07-至今 best365官方网站登录入口（北京） 教授、博士生导师

2021.10-至今 华为中央研究院 高级技术顾问

现任 best365官方网站登录入口（北京）安全与海洋工程学院 教授、博士生导师

教授课程

本科生课程：《自然灾害风险评价与防控》《油气工程安全导论》

硕士生课程：《地球物理驱动地质力学》《工程地质力学与井筒安全》《人工智能地球物理》

博士生课程：《AI地质力学前沿》《深地能源工程安全与风险防控专题》

代表性论文（部分）

1. Khan, M. A., Zhao, Y., Fargalla, M. A. M., Kiyingi, W., Xian, C., Zhao, C., Xing, L. Physics informed kriging convolutional graph attention network for predicting minimum horizontal stress from seismic attributes and finite element simulations. International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences, 2026, 199. DOI: 10.1016/j.ijrmms.2026.106429.

2. Li, J., Zhao, Y., Xian, C., Li, S., Yang, J. Using 3D Seismic to Estimate the In Situ Stress Model for the 3D Drilling Mud Weight Window. Rock Mechanics and Rock Engineering, 2025. DOI: 10.1007/s00603-025-04679-2.

3. Zhao, Y., Niu, F., Zhang, Z., Li, X., Chen, J., Yang, J. Signal Detection and Enhancement for Seismic Crosscorrelation Using the Wavelet-Domain Kalman Filter. Surveys in Geophysics, 2021, 42(1): 43-67. DOI: 10.1007/s10712-020-09620-6.

4. Zuo, J., Niu, F., Liu, L., Shuai, D., Zhang, H., Yang, J., Zhang, L., Zhao, Y. 3D Anisotropic P- and S-Mode Wavefields Separation in 3D Elastic Reverse-Time Migration. Surveys in Geophysics, 2022, 43(3): 673-701. DOI: 10.1007/s10712-021-09688-8.

5. Zhao, Y., Niu, F., Liu, H., Jia, X., Yang, J., Huo, S. Source-Receiver Interferometric Redatuming Using Sparse Buried Receivers to Address Complex Near-Surface Environments: A Case Study of Seismic Imaging Quality and Time-Lapse Repeatability. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 2020, 125(6). DOI: 10.1029/2020JB019496.

6. Zhao, Y., Liu, T., Tang, G., Zhang, H., Sengupta, M. Virtual-source imaging and repeatability for complex near surface. Scientific Reports, 2019, 9. DOI: 10.1038/s41598-019-53146-w.

7. Li, S., Zhao, Y., Xian, C., Liang, X., Zhang, J., Qiao, Q., Yan, L., Shen, Y., Cao, H. Small-Scale Fracture Detection via Anisotropic Bayesian Ant-Tracking Colony Optimization Driven by Azimuthal Seismic Data. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2023, 61: 5920512. DOI: 10.1109/TGRS.2023.3317313.

8. Zhang, L., Zhao, Y., Liu, L., Zhang, H., Chen, K., Zuo, J., Wang, Y., Zhu, F., Li, S. Deriving a Fast P/S Decoupled Operator From 3-D Anisotropic Christoffel Equation With Its Application in Elastic Reverse Time Migration and Angle-Domain Common-Image Gathers. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2023, 61. DOI: 10.1109/TGRS.2023.3308162.

9. Cao, H., Zhao, Y., Chen, H.-C., Zhang, L., Xian, C., Yang, J., Liu, L. Integrating well logs, 3D seismic, and earthquake data for comprehensive prediction of 3D in-situ stress orientations: A case study from the Weiyuan area in the Sichuan Basin, China. Petroleum Science, 2025, 22(1): 210-221. DOI: 10.1016/j.petsci.2024.07.015.

10. Zhang, L., Zhao, Y., Liu, L., Jin, G., Xian, C., Ning, Z., Wang, C. Far-field radiation patterns of distributed acoustic sensing in anisotropic media with an explosive source and vertically straight fiber. Petroleum Science, 2025, 22(2): 641-652. DOI: 10.1016/j.petsci.2024.10.003.

11. Cao, H., Zhao, Y., Xian, C., Tang, H., Yan, L., Shuai, D., Zhang, L., Shen, Y., Li, S. Horizontal transverse isotropy anisotropic parameter inversion via azimuthal seismic velocity anisotropy and its application to anisotropic 3D in-situ stress estimation. Geophysics, 2024, 89(3): C105-C115. DOI: 10.1190/GEO2023-0377.1.

12. Zhang, L., Zhao, Y., Liu, L., Niu, F., Wu, W., Wang, C., Tang, H., Li, J., Zuo, J., Yao, Y., Wang, Y. Strain field reconstruction from helical-winding fiber distributed acoustic sensing and its application in anisotropic elastic reverse time migration. Geophysics, 2024, 89(3). DOI: 10.1190/geo2023-0354.1.

13. Shuai, D., Xian, C., Zhao, Y., Chen, G., Ge, H., Cao, H. Using 3-D seismic data to estimate stress based on the curvature attribute integrated mechanical earth model. Geophysical Journal International, 2023, 233(2): 885-899. DOI: 10.1093/gji/ggac489.

14. Cao, W., Tian, F., Liu, Z., Liu, F., Zhao, Y., Shi, Y., Wang, W., Guo, X. Self-Supervised Multitask 3-D Partial Convolutional Neural Network for Random Noise Attenuation and Reconstruction in 3-D Seismic Data. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2022, 60. DOI: 10.1109/TGRS.2022.3225923.

专著和译著

1. 《AI-Enhanced Geomechanical Modeling for Deep Energy Engineering Safety》（英文专著稿，围绕地震驱动地质力学、物理约束人工智能和深地能源工程安全，正在完善）。

2. 《地球物理在地质工程一体化中应用》（教材/专著素材，围绕宽方位地震、裂缝识别、三维地应力与工程风险评价）。

主要教学成果

• 形成“地球物理—地质力学—安全工程—人工智能”交叉培养模式，面向油气井筒安全、压裂风险、地下空间与自然灾害防控培养复合型研究生。

• 建立校企协同育人机制，与中石油、中石化、中海油、国际能源企业和华为等单位开展双导师培养、产业课题训练和工程现场实践。

• 指导研究生围绕三维地应力、断裂裂缝识别、井筒稳定、分布式光纤监测和智能反演等方向开展科研训练，多名学生在SCI/EI期刊发表论文并进入能源央企、科研院所和高科技企业就业。

• 依托地质工程一体化与AI地质力学成果，支撑学生参与创新创业和产学研转化实践，相关成果获“互联网+”创新创业大赛一等奖等。

主要科研成果

• 深地能源工程安全地球物理评价：面向油气井筒安全、压裂扰动、断层滑移、套管变形和诱发地震风险，建立三维地震、测井、岩石力学、微地震和工程生产数据融合的安全评价框架。

• 地震驱动三维地应力预测：构建“叠前/宽方位地震反演—曲率/各向异性属性—孔隙压力—三维机械地球模型—井中应力标定”的地震地质力学一体化流程，实现复杂构造区原位应力三维定量预测。

• 多尺度断裂裂缝自动识别：提出叠后构造属性与叠前AVAz裂缝密度联合驱动的多尺度裂缝预测方法，以及各向异性贝叶斯蚂蚁追踪算法，提高小尺度裂缝和隐伏断裂识别能力。

• AI地质力学快速建模：发展物理约束Kriging卷积图注意网络、宽度学习与深度网络融合反演、物理导向神经算子等模型，实现三维地应力场快速预测和复杂工区工程部署支撑。

• 井筒稳定与工程风险评价：将三维应力、断裂裂缝和井轨迹耦合，服务坍塌/破裂压力、三维泥浆密度窗口、套管变形、压裂窜扰和诱发地震风险评价。

• 现场应用与推广：相关成果在昭通海坝浅层页岩气、威远页岩气、新疆吉木萨尔/玛湖页岩油、塔里木超深层油气、大庆古龙页岩油等工区应用，为井位优化、钻前风险预警、压裂优化和开发方案提供支撑。

授权发明专利与软件

1. ZL202310105843.7，一种各向异性介质弹性波高精度成像方法和系统，授权日期：2023-09-29。

2. ZL202210960164.3，一种用于三维ATI介质的弹性波场矢量分解方法及系统，授权日期：2024-06-18。

3. ZL202111157271.4，一种基于时空组合的地震数据优化的方法及装置，授权日期：2022-08-23。

4. ZL202110654413.1，方位各向异性介质的地应力预测方法、装置、介质及设备，授权日期：2023-05-09。

5. ZL202011544092.1，四维地震中辐射模式校正的干涉基准面重建方法及系统，授权日期：2021-07-30。

6. ZL202010736704.0，一种降低逆时偏移地表炮检距道集计算量的方法，授权日期：2021-10-15。

7. ZL202010587517.0，一种消除弹性逆时偏移串音干扰的方法、装置及计算机存储介质，授权日期：2021-11-09。

8. ZL202010325675.9，基于小波域卡尔曼滤波的地震互相关信号拾取方法和系统，授权日期：2022-11-01。

9. ZL202010222440.7，一种时移地震虚拟震源双向波场重构方法和系统，授权日期：2021-06-01。

10. ZL202010142486.8，一种三维弹性波场矢量分解法、装置及计算机存储介质，授权日期：2021-05-11。

11. US 10,488,352 B2，High Spatial Resolution Nuclear Magnetic Resonance Logging，美国授权专利，授权日期：2019-11-26。

12. US 10,845,494 B2，Virtual Source Redatuming Using Radiation Pattern Correction，美国授权专利，授权日期：2020-11-24。

13. US 11,092,709 B2，Use of Wavelet Cross-Correlation for Virtual Source Denoising，美国授权专利，授权日期：2021-08-17。

14. US 11,086,036 B2，AVO Imaging Condition in Elastic Reverse Time Migration，美国授权专利，授权日期：2021-08-10。

15. US 11,435,490 B2，Seismic Surveys Using Two-Way Virtual Source Redatuming，美国授权专利，授权日期：2022-11-01。

科研项目

1. 国家重点研发计划项目，项目编号：2021YFA0716800，围绕页岩油气地震地质工程一体化、裂缝识别与地质力学建模开展研究。

2. 国家重点研发计划项目，项目编号：2020YFA0710604，围绕非常规油气地球物理、深地结构表征与工程应用开展交叉研究。

3. 国家自然科学基金项目，项目编号：42104108，围绕三维地震裂缝识别、各向异性反演与地应力预测开展研究。

4. 中国石油浙江油田公司科技项目：海坝背斜YS137–YS203井区山地页岩气地震地质工程一体化综合评价，承担/参与地球物理解释反演、三维地质力学建模、钻完井工程风险评价等研究。

5. 塔里木油田公司勘探开发研究院科技项目：基于地球物理驱动的多数据源地质力学建模方法研究，面向超深层油气快速三维地应力建模和井筒安全评价。

6. 新疆页岩油工区三维地震裂缝预测与地应力建模项目，面向吉木萨尔、玛湖等复杂构造区开展多尺度裂缝识别、断层开度刻画和工程风险评价。

7. 川南/昭通页岩气三维地应力与工程安全评价系列项目，围绕浅层页岩气高陡构造、复杂断裂系统、压裂窜扰、套管变形和诱发地震风险开展模型构建与现场支撑。

8. 大庆古龙页岩油地质—工程一体化与井筒安全合作研究，面向页岩油甜点优选、井位优化、钻完井安全和套变风险预测开展方法迁移与示范应用。

9. 华为中央研究院联合技术咨询与合作研究，围绕人工智能、工程安全、地球物理数据智能和行业大模型技术开展交叉探索。

主要学术团体兼职

• 华为中央研究院高级技术顾问，开展人工智能、地球物理与工程安全交叉技术咨询。

• 担任Geophysics、Geophysical Journal International、IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing、Journal of Geophysics and Engineering、Petroleum Science等领域期刊论文审稿人。

• 长期参与SEG、AGU、SPE、中国地球物理学会、中国岩石力学与工程学会等学术交流活动。

• 参与油气地质工程一体化、非常规油气安全开发、地学模型和AI地球物理方向的行业技术交流与咨询。

毕业生风采 

课题组坚持“学术导师+产业导师”的联合培养模式，鼓励学生在真实油田问题中完成论文选题、算法研发、现场应用和成果转化。毕业生主要就业去向包括中国石油、中国石化、中海油、斯伦贝谢等能源企业，以及高校、科研院所和人工智能/工程软件相关企业；部分学生围绕三维地震反演、裂缝预测、地应力建模、DAS监测和井筒安全评价发表高水平论文或参与专利申请。课题组支持学生参加国际会议、企业联合项目、油田现场实践和国内外学术交流，形成“安全工程问题牵引—地球物理数据支撑—AI算法赋能—工程现场验证”的培养特色。

科研实验室

实验室名称：深地能源工程安全与AI地学实验室

实验室简介：

实验室面向油气井筒安全、地下空间安全、压裂诱发灾害、断层/裂缝活化、套管变形和深地能源工程风险防控等需求，以三维地震、测井、岩石力学、分布式光纤、微地震和工程生产数据为基础，发展地震驱动三维地学建模、物理约束人工智能、断裂裂缝自动识别和工程风险智能预警方法。实验室强调“数据—模型—机理—现场”的闭环验证，服务深地能源安全开发、重大工程安全评价和自然灾害风险防控。

可提供的实验条件：

• 三维地震解释、叠前/宽方位AVO/AVAz反演、各向异性参数反演和多属性融合分析条件。

• 三维地学建模、孔隙压力预测、原位应力场建模、井筒稳定与泥浆密度窗口分析流程。

• 断层/裂缝识别、蚂蚁追踪、DFN建模、裂缝稳定性与断层滑移风险评价流程。

• DAS/DTS/微地震等多源监测数据处理和压裂扰动响应分析条件。

• 人工智能计算环境，可开展深度学习、图神经网络、神经算子、物理约束模型和地球物理大模型研发。

• 依托安全学院、油气资源与工程全国重点实验室及相关油田企业合作数据与现场应用场景，支持研究生开展工程化科研训练。