本发明涉及储层相渗曲线仿真方法，具体涉及一种基于机器学习算法实现相渗曲线仿真预测的新方法。所述方法包括：储层相渗影响因素初步确定；原始数据的融合预处理；筛选、组合储层相渗仿真主要影响因素，确定特征集合；基于预处理数据集，建立独立的训练集和验证集；确定预测算法；生成每一个含水饱和度条件下储层相渗曲线预测模型，校验，汇总，即得。本发明实现油田每口井目标井段渗曲线的实时生成，使其成为获取储层相渗这一物性数据的必备路径。实现储层渗透性变化预测，准确反映储层现状。推广应用于油藏工程和油藏数值模拟的研究中，有效提升地质研究精度和效率。
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来源：北方有色网
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