一种基于机器学习的油气藏地质建模与预测方法及系统

本发明提出了一种基于机器学习的油气藏地质建模与预测方法及系统，通过智能化手段提升油气藏地质建模的精度与效率。通过融合测井、地震、地质和生产动态等多源异构数据，利用深度学习算法进行数据特征提取与选择，并结合监督学习、无监督学习和半监督学习的多策略模型构建方法，实现对油气藏储层参数和流体分布的高精度预测。系统采用模块化设计，集成数据管理、模型训练、地质建模、预测分析和用户交互等功能模块，支持多源数据导入、自动特征提取、模型优化及预测结果可视化，引入不确定性分析评估预测可靠性。本发明创新性地引入自适应特征提取、迁移学习和多策略模型构建技术，有效解决了传统方法在数据处理、模型泛化和预测精度方面的不足。