沈奕
地球科学与技术学院
沈奕
个人简介
沈奕，博士生导师，教授。2017年于美国斯坦福大学获得硕士和博士学位，2017-2022年在壳牌石油公司（美国休斯顿）地球物理研发部门从事研发工作，2022年入选国家高层次海外人才计划，以及获得中国石油大学（华东）“光华学者”荣誉称号，担任中国石油大学（华东）教授。
现担任国际期刊杂志《Lithosphere》主编，国际地球物理勘探会议IMAGE/SEG委员会成员，International Petroleum Technology Conference（IPTC）委员会成员，先后成为IMAGE/SEG全波形反演板块和学生科研板块负责人,多次担任国际会议分会主持，并担任斯坦福大学本科入学面试官。
致力于地震探勘方法技术的创新与应用，和地球物理学在机械工程与土木工程等工程学科的结合与延拓。同时致力于能源清洁低碳技术的研发，包括二氧化碳捕获利用与封存的动态监测、地热能的动态监测和风能基桩的设计。
以第一作者身份在国际著名期刊和会议上发表文章近20篇，在重大国际学术会议做专题报告以及受邀报告10多次，并在国际地球物理勘探会议SEG获得最佳文章奖之一。其研发成果先后在全球陆地及深海多处复杂油田中得到成功应用，取得了显著的经济、社会与环境效益。
杰出成果
针对地震勘探中地震信号受衰减的干扰，沈奕教授致力于地下衰减模型反演以及衰减补偿成像的方法研发与应用。为了克服噪声、散频因素、以及复杂的地下构造（比如河道、盐丘）对建模的影响，沈奕教授创立了WEMQA方法（Wave-equation migration Q analysis）。
此方法有两大优点：一、它在成像域中对衰减特性进行分析，大幅度降低了地震数据的复杂度与噪声对建模的影响；二、它利用基于波动方程的层析反演算法建立模型，提高了算法在复杂地质情况下的鲁棒性。
此方法成功应用于北海实际油田。该油田在浅层有强衰减，导致深层的盐丘与油田无法被清晰识别。沈奕教授利用WEMQA方法，成功识别了衰减造成的机理是由浅层气以及浅层地下河道造成，该发现与实际勘探相一致，并成功恢复了成像的清晰度，纠正了成像相位与位移，大幅度提高了油藏判断的可信度。
该工作成果多次发表于地球物理杂志，得到了学术圈和工业界的密切关注，受邀在巴西国际地球物理学大会以及欧洲地质学家与工程师协会（EAGE）研讨会上做相应的特邀报告，并获得壳牌石油公司特别贡献奖（special recognition award）。
为了提高衰减模型的精度与准确性，沈奕教授引入了测井数据，通过岩石物理理论建立了衰减与测井所得岩性之间的解析关系，对反演进行约束正则化。
该方法被成功运用于墨西哥湾数大型油田项目中，并且发表于地球物理顶级看以及多个国际会议。此方法被UT Austin, University of Calgary, University of Edinburg， Curtin University等高校权威教授称为“具有创新性与引领性”。
沈奕教授致力于地震勘探与交叉学科的结合发展。油藏所在位置的地震波子波提取是对油藏进行阻抗反演与定量解释必不可少的一步。子波的提取依赖于测井数据，但在很多实际情况中，所勘探的油藏位置并没有测井数据，所以准确的子波提取一直是油藏定量解释的一个难题。
沈奕教授利用地震勘探数据，创建了在无井情况下准确的子波提取方法。此方法被成功应用到墨西哥湾、阿根廷、特立尼达和多巴哥等多个地区的实际勘探开发油田，大幅度节省了钻井与测井的成本，并且获得了国际地球物理勘探会议SEG最佳文章奖之一。
并且，沈奕教授与壳牌岩土工程师合作引入人工智能算法，实现了直接从地震数据反演地下黏土岩性的新方法。该方法无需地基钻探，便能分析地基概况，从而节约钻井平台的设计成本。此方法被运用于巴西深海油田，已经成功节省了上千万的成本。
如今，沈奕教授正在与壳牌石油公司和科罗拉多矿业大学合作，研究将此方法运用到风能项目中，有望减少上千万的风桩基桩设计成本。