一种海上油田水驱采收率预测方法,包括以下步骤:一:根据研究对象地质油藏特征,确定类比油田;二:对类比油田生产动态数据进行历史拟合;三:预测类比油田的采收率,并开展采收率敏感性分析;四:基于采收率预测结果构建机器学习模型;五:利用训练好的机器学习模型对研究对象采收率进行预测。本发明不仅考虑了海上油田开发的特殊性;而且,在定量化预测采收率时,还构建了机器学习模型,避免了主观因素,具有较强的客观性;同时,机器学习时,还避免了常规采用机器学习样本点少的问题;解决了海上油田水驱采收率预测难的问题。
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