本发明涉及一种基于机器学习的薄互层油藏储量分类方法及系统，其包括：筛选出影响储量优劣的薄互层地质参数，分析不同类型储量中各参数的密度分布曲线，得到薄互层地质参数在不同类型储量中差异性；根据具有差异性的参数与储量之间的相关性剔除部分不相关参数，剩余参数作为主控变量，用于构建薄互层油藏储量分类模型并进行准确性验证，形成可靠的基于机器学习的薄互层储量分类预测模型；根据所述薄互层储量分类预测模型对目标储层进行分类，得到不同类型储量的概率，将概率最大的类型作为初步分类结果，并采用评级字典对初步分类结果进行定量化精细评价。本发明能对薄互层油藏储量分类进行预测，预测精度较高，能满足储量分类的要求。本发明可以在石油天然气开采技术领域中应用。
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来源：北方有色网
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