本发明公开了一种基于小样本条件下的吸水剖面预测方法，对待分析油田区块的多源数据进行收集；进行井间连通性分析和灰色关联分析，确定影响吸水剖面的静态和动态因素，并进行归一化处理构成标准的吸水剖面小样本库；以小层为机器学习单元建立集成多任务的代价函数，以梯度下降为学习算法得到适应各个小层吸水量预测的泛化模型；依托注水井有限的吸水剖面资料进一步参数微调和个性化学习，建立适应注水井吸水劈分规律的吸水量预测模型，基于该模型实现吸水剖面的连续动态预测。本发明基于小样本条件下的机器学习理论基础，实现了注水量的准确劈分和吸水剖面的预测，对于认清地下剩余油分布具有重要意义，是实现智能油田分层配产配注的基础。
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来源：北方有色网
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