本書結(jié)合現(xiàn)有研究成果綜合利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、聚類分析等人工智能方法，研究基于人工智能算法預(yù)測(cè)低滲一致密油藏關(guān)鍵物性參數(shù)，建立低滲一致密油藏儲(chǔ)層關(guān)鍵物性參數(shù)的預(yù)測(cè)模型，為有效評(píng)價(jià)油藏提供支持。以典型的低滲一致密油藏為例，用人工智能預(yù)測(cè)方法詳細(xì)分析了低滲一致密油藏儲(chǔ)層物性特征和差異，對(duì)比了典型低滲一致密油藏的儲(chǔ)層物性參數(shù)特征，提出了低滲—致密油藏儲(chǔ)層的縱向評(píng)價(jià)技術(shù)和平面有利區(qū)帶優(yōu)選方法。利用聚類的方法實(shí)現(xiàn)了低滲一致密油藏儲(chǔ)層綜合評(píng)價(jià)方法與油井最終累產(chǎn)掛鉤，將儲(chǔ)層參數(shù)預(yù)測(cè)與油田開發(fā)效果預(yù)測(cè)進(jìn)行了有機(jī)的結(jié)合。