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●2005.09－2008.06    西南石油大學，油氣田開發工程，碩士
●2008.09－2011.06    西南石油大學，油氣田開發工程，博士
●2011.07－2013.09    西南石油大學，石油與天然氣工程學院，講師
●2015.09－2016.08    法國Lorraine大學，國家公派訪問學者（導師：Jean-No?l Jaubert）
●2013.10－2019.12    西南石油大學石油與天然氣工程學院，副教授
●2017.12－至今          西南石油大學石油與天然氣工程學院，副院長
●2019.12－至今          西南石油大學石油與天然氣工程學院，教授

●國家自然科學青年基金，51404205，基于離子變化的高溫高壓CO2-烴-地層水熱力學實驗及理論研究，2015/01-2017/12，主持
●高校博士點基金新教師類，20125121120002，考慮離子含量變化的CO2-N2-烴-地層水體系相平衡研究，2013/01-2015/12，主持
●“油氣藏地質及開發工程國家重點實驗室”開放基金，PLN1207，基于CO2在地層水中溶解度動態變化的天然氣中含水量實驗和模型研究，2013/01-2015/12，主持
●國家科技重大專項子課題，2016ZX05015-005-05，超高壓裂縫性氣藏產能評價，2016/01-2020/12，主研，進行中
●國家自然科學基金面上項目，51174169，考慮CO2在地層水中溶解度動態變化的高含CO2天然氣相行為研究，2012/01-2015/12，負責，已結題
●國家自然科學基金面上項目，51274173，廢棄氣藏CO2地質封存機制及運移規律研究，2013/01-2016/12，技術負責
●國家科技重大專項子課題，2011ZX05016-006-03，CO2封存潛力物理模擬研究，2011/01-2015/12，技術負責，已結題
●國家自然科學基金面上項目，50774062，高溫高壓高H2S-CO2氣藏氣-液-固多相共存體系復雜相態行為的實驗和理論研究，2008/01-2010/12，主研，已結題
●國家科技重大專項子課題，2008ZX05016-001-05，含CO2天然氣相態變化特征及理論、試井分析及火山巖氣藏數值模擬研究，2008/01-2010/12，主研，已結題
●特色重點學科資助青年教師基金，P016，高溫高壓高含CO2-烴-地層水互溶度實驗及理論研究，2012/01-2014/09，主持，已結題
●中海油湛江分公司項目，保壓天然氣、PVT及巖心分析，2016/05-2017/12，負責
●中海油湛江分公司項目，東方13區長巖心驅替實驗服務，2018/04-2019/06，負責
●中石油大港油田分公司項目，水驅油藏基于流線模擬滲流場數字信息研究及軟件研發，2017/12-2019/12，負責
●中石油長慶油田分公司項目，靖安油田長6、長4+5油藏儲層精細解剖及應用研究，2019/07-2020/06，技術負責
●中石油長慶油田分公司項目，靖安油田大路溝二區加密效果評價和潛力分析，2019/08-2020/07，技術負責
●中石油長慶油田分公司項目，演武侏羅系邊底水油藏降遞減技術政策研究，2021/01-2021/12，負責
●中國石油勘探開發研究院項目，博孜-大北地區堵塞物成分分析及砂蠟垢形成與解除影響因素測試，2022/01-2022/12，負責
●中石化勝利油田分公司勘探開發研究院項目，儲能庫大幅提高單井注采能力研究，2024/01-2024/12，負責
●中國石油勘探開發研究院項目，凝析油-不同氣介質動態混相組分特征實驗，2025/01-2025/06，負責
●西南石油大學教師教學研究項目，2014JXYJ-42，油層物理教學模式與教學方法的研究與實踐，2015/01-2015/12，主持，已結題
●西南石油大學教師教學研究項目，2017JXYJ-01，工程認證背景下油層物理教學新模式探究，2018/01-2018/12，主持，已結題
●西南石油大學本科課程教學研究項目，新工科+工程教育認證背景下油層物理教學模式探究，2019/01-2019/12，主持，已結題
●西南石油大學研究生教研教改建設項目，18YJYB10，雙一流背景下研究生培養模式探討—以西南石油大學為例，2019/01-2019/12，主持，已結題

（1）發表論文
●Xing X Y，Bian X Q，Zhang J Y. A data-driven dual-optimization hybrid machine learning model for predicting CO2 trapping efficiency in saline aquifers：Application in carbon capture and storage[J]. Geoenergy Science and Engineering，2024（243）：213363.
●Li J Q，Bian X Q，Chen J. Improved neural network model based on dung beetle algorithm to predict CO2-brine interfacial tension[J]. Geoenergy Science and Engineering，2024（239）：212957.
●Yang H L，Bian X Q，Wang L G. Modelling phase equilibria in the CO2/CH4-H2O-NaCl system using the association equation of state[J]. Fluid Phase Equilibria，2024（577）：113987.
●Yang H L，Bian X Q，He W C. Modeling of CO2/CH4 solubility in single- and mixed-salt solutions using the association equation of state[J]. Industrial Engineering Chemistry Research，2024（63）：13904-13916
●Li J Q，Bian X Q. Improved least squares support vector machine model based on grey wolf optimizer algorithm for predicting CO2-crude oil minimum miscibility pressure[J]. Energy Technology，2024，2301139.
●Zeng Y，Bian X Q，Wang L G，et al. Coupling model of gas-water two-phase productivity calculation for fractured horizontal wells in tight gas reservoirs[J]. Geoenergy Science and Engineering，2024（234）：212666.
●Zeng Y，Bian X Q，Li J Q，et al. Productivity model for fractured horizontal wells in tight gas reservoirs considering secondary fractures and water-blocking damage[J]. Petroleum Science and Technology，2023（42）：4701-4726.
●Liu Z Y，Bian X Q，Duan S L，et al. Estimating CO2 solubility in ionic liquids by using machine learning methods[J]. Journal of Molecular Liquids，2023（391）：123308.
●Bian X Q，Song Y L，Mwamukonda M K，et al. Prediction of the sulfur solubility in pure H2S and sour gas by intelligent models[J]. Journal of Molecular Liquids，2020，299：112242. （SCI收錄，IF=4.56）
●Xiong W，Bian X Q，Liu Y B. Phase equilibrium modeling for methane solubility in aqueous sodium chloride solutions using an association equation of state[J]. Fluid Phase Equilibria，2020，506：112416. （SCI收錄，IF=2.51）
●Bian X Q，Huang J H，Wang Y，et al. Prediction of wax disappearance temperature by intelligent models[J]. Energy & Fuels，2019，33：2934-2949. （SCI收錄，IF=3.02）WOS：000465486100027
●Bian X Q，Xiong W，Kasthuriarachchi D L K，et al. Phase equilibrium modeling for carbon dioxide solubility in aqueous sodium chloride solutions using an association equation of state[J]. Industrial & Engineering Chemistry Research，2019，58：10570-10578. （SCI收錄，IF=3.37）WOS：000472683200043
●Bian X Q，Zhang L，Du Z M，et al. Prediction of sulfur solubility in supercritical sour gases using grey wolf optimizer-based support vector machine[J]. Journal of Molecular Liquids，2018，261：431-438. （SCI收錄，IF=4.56）WOS：000436222000044
●Han B，Bian X Q. A hybrid PSO-SVM-based model for determination of oil recovery factor in the low-permeability reservoir[J]. Petroleum，2018，4：43-49.
●Bian X Q，Zhang Q，Zhang L，et al. A grey wolf optimizer-based support vector machine for the solubility of aromatic compounds in supercritical carbon dioxide[J]. Chemical Engineering Research & Design，2017，123：284-294. （SCI收錄，IF=3.07）WOS：000405163400026
●Bian X Q，Han B，Du Z M. Integrating support vector regression with genetic algorithm for CO2-oil minimum miscibility pressure in pure and impure CO2 streams[J]. Fuel，2016，182：550-557. （SCI收錄，IF=5.13）WOS：000379102600060
●Bian X Q，Zhang Q，Du Z M，et al. A five-parameter empirical model for correlating the solubility of solid compounds in supercritical carbon dioxide[J]. Fluid Phase Equilibria，2016，411：74-80. （SCI收錄，IF=2.51）WOS：000369465600010
●Bian X Q，Li J，Chen J，et al. A combined model for the solubility of different compounds in supercritical carbon dioxide[J]. Chemical Engineering Research & Design，2015，104：416-428. （SCI收錄，IF=3.07）WOS：000367629900038
●Bian X Q，Du Z M，Tang Y，et al. Measurement and correlation of compressibility factor of high CO2-content natural gas[J]. Journal of Petroleum Science and Engineering，2012，82-83：38-43.（SCI收錄，IF=2.89）WOS：000302844700004
●Bian X Q，Du Z M，Tang Y. An improved density-based model for the solubility of some compounds in supercritical carbon dioxide[J]. Thermochimica Acta，2011，519（1-2）：16-21. （SCI收錄，IF=2.25）WOS：000291379700004
●Bian X Q，Du Z M，Tang Y. Experimental determination and prediction of compressibility factor of high CO2-content natural gas with and without water vapor[J]. Journal of Natural Gas Chemistry，2011，20（4）：364-371. （SCI收錄，IF=1.35）WOS：000293939600005
●卞小強，熊偉.基于GE混合規則的統計締合流體方程預測CO2在水中的溶解度[J].石油化工，2019，48（10）：1035-1039.
●卞小強，李靖.基于MHV1混合規則的PRSV方程預測二氧化碳在水中的溶解度[J].精細石油化工，2017，34（5）：52-56.
●卞小強，韓兵，杜志敏.基于支持向量機的酸性天然氣水合物生成條件預測[J].中國科技論文，2016，11（9）：1017-1020.
●卞小強，杜志敏.高含CO2天然氣相變及其物性參數實驗測試[J].新疆石油地質，2013，34（1）：63-65.
●卞小強，杜志敏，湯勇.四參數締合模型預測酸性氣體中硫的溶解度[J].天然氣工業，2011，31（3）：73-74.
●卞小強，杜志敏，湯勇.改進密度模型計算溶質在超臨界CO2中的溶解度[J].石油化工，2011，40（5）：536-540.
●卞小強，杜志敏，郭肖，等.硫在高含H2S天然氣中溶解度的實驗測定[J].天然氣工業，2010，30（12）：57-58.
●卞小強，杜志敏，湯勇.高含H2S天然氣偏差系數計算新模型[J].新疆石油地質，2010，31（5）：524-526.
●卞小強，杜志敏，陳靜.二項式物質平衡方程預測異常高壓氣藏儲量[J].西南石油大學學報（自然科學版），2010，32（2）：75-79.
●卞小強，杜志敏，陳靜，等.一種關聯元素硫在酸性氣體中的溶解度新模型[J].石油學報（石油加工），2009，25（6）：889-895. （EI收錄）
（2）發明專利及軟件著作
●卞小強，陳靜，杜志敏，等.高含CO2天然氣在地層水中的溶解度測試方法：201310368028.6[P]. 2015-07-01.
●卞小強，王牧明，王斌.一種用于酸性天然氣黏度測量的雙毛細管黏度計：201811165857.3[P]. 2018-10-08
●卞小強，熊偉.一種基于PRSV狀態方程的甲烷在水中的溶解度計算方法：201910296219.3[P]. 2019-04-13.
●卞小強，熊偉，劉永兵.一種基于PR狀態方程的蒸發氣驅最小混相壓力計算方法：201910323114.2[P]. 2019-04-22.
●卞小強，姚健，劉永兵，等.一種非純二氧化碳混相驅最小混相壓力GWO-LSSVM預測方法：201910346659.5[P]. 2019-04-27.
●卞小強，魏志歡，賈虎，等.一種水驅油藏優勢滲流通道的綜合識別方法：201910474808.6[P]. 2019-06-03.
●卞小強，吳暢.一種綜合NMR和CT掃描測量油氣最小混相壓力的裝置與方法：201910686451.8[P]. 2019-07-29.
●卞小強，郭黎明.一種基于FOA-LSSVM模型預測高含硫天然氣中元素硫溶解度的方法：201910819960.3[P]. 2019-08-31.
●卞小強，張路，杜志敏.高含二氧化碳多組分氣體偏差因子及粘度計算軟件V1.0：2017SR409885[CP/CD]. 2017-07-28.
●卞小強，孫博文，姚健.硫在高含硫氣體中的溶解度計算軟件V1.0：2018SR027743[CP/CD]. 2018-01-11.
●卞小強，黃金輝.高壓下C2-C20有機物石蠟沉積溫度計算軟件V1.0：2019SR0169980[CP/CD]. 2019-02-22.
●卞小強，姚健.注氣混相驅機理評價方法軟件V1.0：2019SR0169699[CP/CD]. 2019-02-22.
（3）獎勵與榮譽
●中國石油和化學工業聯合會科技進步二等獎，2020
●第十二批四川省學術和技術帶頭人后備人選，2018
●《Journal of Petroleum Science and Engineering》杰出審稿人，2016
●四川省優秀博士學位論文獎，2013
●中國石油和化學工業聯合會科技進步三等獎，2014
●西南石油大學第二屆“中青年骨干教師”培養計劃，2014
●石油工程學院課堂教學競賽二等獎及最受學生歡迎教師獎，2012
●西南石油大學科技進步一等獎，2012

長期從事油氣藏工程與開發、人工智能與大數據應用、油氣相態理論、儲能庫注采能力、油藏數值模擬等方面的研究工作。在人工智能在油氣田應用、油氣相態實驗與理論、儲能庫注采能力及產能預測方面具有研究特色。

特殊油氣藏開發團隊，成員包括教授2人、副教授/副研究員2人、講師1人，省部級人才1人，擔任SCI期刊主編1人次。團隊主要聚焦特殊油氣藏工程與開發、人工智能與大數據在油氣開發中的應用、油氣相態實驗與理論、儲能庫注采能力研究，涉及人工智能與大數據的應用、油氣藏工程、數值模擬、滲流實驗、油氣相態實驗與理論等研究方向。