一种基于机器学习的剩余油预测方法

本发明涉及石油工程技术领域，具体为一种基于机器学习的剩余油预测方法；包括多源异构数据采集、数据处理、多模态融合机器学习模型构建、地形地貌影响评估、油品抽样检测、基于油品数据的预测佐证、动态反馈数据采集、模型动态调整与迭代等步骤，本发明通过多源异构数据采集、多模态融合机器学习模型以及对地形地貌的多维度影响评估，实现剩余油精准预测和环境风险全面把控，这有利于优化开采方案、降低环境破坏；既能精准确定剩余油可采集量，提高采收率，又能准确评估开采对地形、生态、水文的影响，减少环境问题。