简介： 本发明属于致密砂岩矿产资源勘探技术领域，具体涉及一种基于机器学习的非常规致密砂岩孔隙度进行预测方法。本发明包括如下步骤：步骤1、从钻井岩心分析测试数据和测井数据中提取用于预测的样本数据；步骤2、数据预处理；步骤3、基于不同机械学习方法，训练多个孔隙度预测模型；步骤4、交叉验证；步骤5、优化各个模型；步骤6、新数据的加入和模型的重新优化。本发明基于现有的岩石地球物理数据，综合多种参数，实现了对致密砂岩储层孔隙度较好的预测。