横纵向科研项目： 1.主持校级启航计划项目“基于图神经网络的油田井网井间连通性研究”，（2023QHZ008）。
2.参与国家自然基金面上项目“基于类脑认知的高泛化性故障预测方法研究”，（62072469）
3.参与中石油勘探开发研究院院级项目“大数据深度学习预测模型设计与软件研发”，（2018D-5010-15） 代表性授权发明专利： 1.发表论文“Evaluating interwell connectivity in waterflooding reservoirs with graph-based cooperation-mission neural networks”[J]. SPE Journal 27.04 (2022): 2443-2452. SCI二区，一作。
2.发表论文“Homophily learning-based federated intelligence: A case study on industrial iot equipment failure prediction”[J]. IEEE Internet of Things Journal 10.8 (2022): 7356-7365. SCI一区Top，一作。
3.发表论文“Feature-contrastive graph federated learning: Responsible ai in graph information analysis”[J]. IEEE Transactions on Computational Social Systems (2022). SCI二区，一作。
4.发表论文“Interwell stratigraphic correlation detection based on knowledge-enhanced few-shot learning”[J]. Journal of Petroleum Science and Engineering 220 (2023): 111187. SCI一区，共同一作。
5.发表论文“Adaptive Spatio-Temporal Neural Networks Based on Machine Learning for Missing Well Log Prediction”[J]. GEOPHYSICS, 2023, 88 (6):431-443. SCI二区，共同一作。
6.发表论文“Analytical Determination of Interwell Connectivity Based on Interwell Influence”[J].清华大学学报:自然科学版(英文版), 2021, 26(6):8. SCI一区，通讯作者。
7.发表论文“Knowledge sharing-based multi-block federated learning for few-shot oil layer identification”[J].Energy, 2023,283.DOI:10.1016/j.energy.2023.128406. SCI一区，排名第2。
8.发表论文“Value-aware meta-transfer learning and convolutional mask attention networks for reservoir identification with limited data”[J].Expert Syst. Appl. 2023, 223:119912.DOI:10.1016/j.eswa.2023.119912. SCI一区Top，排名第2。 获奖情况： 1.联盟智能动态决策关键技术研发及产业化，青岛市人民政府，科技进步，省部一等奖, 2022，排名15/15
2.自适应联盟智能关键技术及应用，中国科技产业化促进会，科技进步，省部二等奖，2022，曾星杰(6/10);
3.高可信联邦智能关键技术研发及产业化，中国技术市场协会，其他，省部二等奖，2020，排名10/15。
4.Model Fusion based Oilfield Production Prediction，Best Application Paper Award, ICDS2019组委会, Best Application Paper Award，排名1/6。
5.基于时序图注意力的油井产量预测方法，中国石油和化工自动化应用协会人工智能分会，2023年中国石油和化工行业人工智能技术发展大会优秀科技论文奖，排名4/6。 |
