博士，讲师，主要讲授《油层物理》、《数值模拟》等专业课程。主要从事油气藏数值模拟、CO2-EOR、CCUS、多目标优化等研究工作，发表SCI论文、EI收录论文二十余篇。受邀担任《Journal of Petroleum Science and Engineering》、《 Fuel》、《International Journal of Greenhouse Gas Control》等期刊审稿人。

2010.9-2014.6，中国石油大学（北京），石油工程，学士

2014.8-2016.12，新墨西哥矿业科技学院，石油工程，硕士

2017.1-2020.7，新墨西哥矿业科技学院，石油与天然气工程，博士

2021.1至今，必赢线路检测3003no1，教师

承担和参与主要科研项目：

重庆市科技局面上项目，CO2-压裂液作用下低渗碳酸盐岩油藏孔渗演变规律及多相渗流机理研究，2022-2025，主持；

重庆市教委青年项目，水力压裂页岩气井产能预测的人工智能方法，2022-2025，主持；

中石油西南油气田分公司川东北气矿项目，川东北气矿已开发老气田潜力区块挖潜增产措施研究，2022-2023，主持；

必赢线路检测3003no1青年启动项目，基于神经网络的页岩气产能预测及主控机制研究，2021-2024，主持；

中石油勘探开发研究院项目，马北8和马北14整体建库地质建模及对比方案，2022-2023，主研；

中石油勘探开发研究院项目，刘庄储气库扩容工程地质建模及数值模拟研究，2021-2022，主研；

中石油西南油气田分公司川东北气矿项目，温泉井区石炭系气藏动态特征精细描述，2021-2022，主研；

美国能源部项目， The Southwest Regional Partnership on Carbon Sequestration，2018-2020，主研；

代表性学术论文：

[1] You J, Ampomah W, Tu J, et al. Optimization of Water-Alternating-CO₂ Injection Field Operations Using a Machine-Learning-Assisted Workflow[J]. SPE Reservoir Evaluation & Engineering, 2021.

[2] You J, Ampomah W, Morgan A, et al. A comprehensive t echno-eco-assessment of CO₂ enhanced oil recovery projects using a machine-learning assisted work flow[J]. International Journal of Greenhouse Gas Control, 2021: 103480.

[3] You J, Ampomah W, Sun Q. Co-optimizing water-alternating-carbon dioxide injection projects using a machine learning assisted computational framework[J]. Applied Energy, 2020：115695.

[4] You J, Ampomah W, Sun Q, et al. Machine learning based co-optimization of carbon dioxide sequestration and oil recovery in CO₂-EOR project[J]. Journal of Cleaner Production, 2020: 120866.

[5] You J, Ampomah W, Sun Q. Development and application of a machine learning based multi-objective optimization workflow for CO₂-EOR projects[J]. Fuel, 2020, 264: 116758.

[6] You J, Rahnema H. Numerical modeling of multiphase steam flow in wellbore[J]. Journal of Petroleum Science and Engineering, 2018, 164: 259-277.

[7] You J, Rahnema H, McMillan M D. Numerical modeling of unsteady-state wellbore heat transmission [J]. Journal of Natural Gas Science and Engineering, 2016, 34: 1062-1076.

[8] You J, Ampomah W, Sun Q, et al. Multi-Objective Optimization of CO 2 Enhanced Oil Recovery Projects Using a Hybrid Artificial Intelligence Approach[C]//SPE Annual Technical Conference and Exhibition. Society of Petroleum Engineers, 2019.

[9] You J, Ampomah W, Kutsienyo E J, et al. Assessment of Enhanced Oil Recovery and CO Storage Capacity Using Machine Learning and Optimization Framework[C]//SPE Europec featured at 81st EAGE Conference and Exhibition. Society of Petroleum Engineers, 2019.