●2010.09－2014.06    中国石油大学（北京），石油工程，学士
●2013.12－2014.05    University of Calgary，Department of Chemical and Petroleum Engineering，留学基金委公派本科生项目
●2014.09－2020.06    中国石油大学（北京），油气井工程，博士（导师：李根生院士）
●2017.09－2018.09    Department of Earth and Environment，Florida International University，留学基金委公派联培博士，导师：Micheal Sukop（终身教授）
●2021.01－2023.01    金沙娱场城app7979石油与天然气工程学院，博士后
●2021.01－2024.01    金沙娱场城app7979石油与天然气工程学院，讲师

●2024.01－至今          金沙娱场城app7979石油与天然气工程学院，副研究员

●国家自然科学基金青年基金，52104006，空化-磨料-射流联合辅助破碎干热岩机理研究，2022.01-2024.12，30万元，负责人
●国家自然科学基金联合基金，U22A20164，四川盆地深层超深层气井环空带压预防与管控基础研究， 2023.01-2026.12，255万元，主研
●国家自然科学基金面上项目，42172313，深部火山岩体井周多尺度力学失稳机理及钻井低力学扰动点的地层空间分布规律研究，2022.01-2025.12，经费60万元，主研
●国家自然基金面上项目，52374019，水击压力波-光纤声波数据融合的多裂缝尺寸反演方法，2024.01-2027.12，50万元，主研
●国家自然科学基金委员会联合基金，U1562212，深层高温高压油气井安全高效钻完井基础研究，2016/01-2019/12，260万元，主研
●国家自然科学基金委员会国际（地区）合作与交流项目，51210006，页岩气藏水平井完井与多级压裂增产的基础研究，2013/01-2017/12，280万元，主研
●油气企业项目，甲烷/二氧化碳在钻井液中的溶解度实验测试，2022.09-2022.11，37万元，负责人
●油气企业项目，井口密闭循环控压钻井在线智能分析计算及控制决策软件开发，2021.09-2022.12，经费35.4万元，负责人

●Li Q F，Peng C，Fu J H，et al. A comprehensive machine learning model for lithology identification while drilling[J]. Geoenergy Science and Engineering，2023，231：212333.
●Peng C，Pang J Y，Fu J H，et al. Predicting rate of penetration in ultra-deep wells based on deep learning method[J]. Arabian Journal for Science and Engineering，2023，48（12）：16753-16768.
●Li Q F，Fu J H，Peng C，et al. A deep learning approach for abnormal pore pressure prediction based on multivariate time series of kick[J]. Geoenergy Science and Engineering，2023，226：211715.
●Peng C，Deng Z Y，Fu J H，et al. Numerical simulation of gas-liquid gravity displacement in vertical fractures during drilling of carbonate formations[J]. ACS omega，2023，8（9）：8846-8864.
●Peng C，Li Q F，Fu J H，et al. An intelligent model for early kick detection based on cost-sensitive learning[J]. Process Safety and Environmental Protection，2023，169：398-417.
●Peng C，Zhang S L，Fu J H，et al. Erosion experiments of shale using a cavitation jet[J]. Ocean Engineering，2022，261：112115.
●Peng C，Li Q F，Fu J H，et al. Risk Assessment Method for Bullheading Killing Based on the Uncertainty of Formation Parameters[J]. Lithosphere，2022，12（1）：1-14.
●Peng C，Zhang C Y，Li Q F，et al. Erosion characteristics and failure mechanism of reservoir rocks under the synergistic effect of ultrasonic cavitation and micro-abrasives[J]. Advanced Powder Technology，2021，32（11）：4391-4407.
●Peng C，Tian S，Li G. Determination of the shedding frequency of cavitation cloud in a submerged cavitation jet based on high-speed photography images[J]. Journal of Hydrodynamics，2021，33（1）：127-139.
●Peng C，Tian S C，Li G S，et al. Simulation of multiple cavitation bubbles interaction with single-component multiphase Lattice Boltzmann method[J]. International Journal of Heat and Mass Transfer，2019，137：301-317.
●Peng C，Tian S C，Li G S，et al. Simulation of laser-produced single cavitation bubbles with hybrid thermal Lattice Boltzmann method[J]. International Journal of Heat and Mass Transfer，2019，149：119136.
●Peng C，Tian S C，Li G S，et al. Single-component multiphase lattice Boltzmann simulation of free bubble and crevice heterogeneous cavitation nucleation[J]. PHYSICAL REVIEW E，2018，98（2）：023305.
●Peng C，Tian S C，Li G S，et al. Enhancement of cavitation intensity and erosion ability of submerged cavitation jet by adding micro-particles[J]. Ocean Engineering，2020，209：107516.
●Peng C，Tian S C，Li G S. Joint experiments of cavitation jet： High-speed visualization and erosion test[J]. Ocean Engineering，2018，149（FEB.1）：1-13.
●Song X Z，Peng C，Li G S，et al. Optimization of operation parameters for helical flow cleanout with supercritical CO2 in horizontal wells using back-propagation artificial neural network[J]. Plos One，2016，11（6）：e0156358.
●彭炽，李根生，田守嶒.淹没空化射流空泡云动态变化规律研究[J].石油科学通报，2017，2（2）：228-239.
●Song X Z，Peng C，Li G S，et al. A Probabilistic model to evaluate the operation reliability of the underground system in underground gas storage transformed from depleted gas reservoir[C]. Thailand，Bangkok：10th International Petroleum Technology Conference，December，2016.
●Peng C，Li G S，Tian S C. Dynamics of the cavitation cloud in submerged waterjet and its relation with jet erosion intensity[C]. America，New Orleans：WJTA-IMCA，October，2017.

●油气井流体力学
●人工智能技术在油气井工程领域的应用
●井筒压力控制
●水射流动力学
●空化射流技术
●磨料射流技术
●岩石破碎学

本团队是国家重点实验室《特殊工艺井基础理论及关键技术研究》学术团队，成员如下：
付建红，博士，教授，博导（团队负责人）
何世明，博士，教授，博导
马天寿，博士，研究员，博导，青年长江学者
郭昭学，博士，副教授
汤  明，博士，副教授
董广建，博士，讲师
团队承担国家级精品资源共享课程、四川省在线课程《钻井与完井工程》建设及国家规划建材编写；负责国家级虚拟仿真实验室建设；近年来获各项省部级和协会科技进步二、三等奖十余项；发表SCI论文150余篇，出版专著2部、授权发明专利60项。