简介： 一种海上油田水驱采收率预测方法，包括以下步骤：一：根据研究对象地质油藏特征，确定类比油田；二：对类比油田生产动态数据进行历史拟合；三：预测类比油田的采收率，并开展采收率敏感性分析；四：基于采收率预测结果构建机器学习模型；五：利用训练好的机器学习模型对研究对象采收率进行预测。本发明不仅考虑了海上油田开发的特殊性；而且，在定量化预测采收率时，还构建了机器学习模型，避免了主观因素，具有较强的客观性；同时，机器学习时，还避免了常规采用机器学习样本点少的问题；解决了海上油田水驱采收率预测难的问题。