构造性神经网络学习算法赋能油藏参数预测：理论、实践与创新

一、引言

1.1研究背景与意义

石油作为全球最重要的能源资源之一，在现代工业和经济发展中占据着举足轻重的地位。从交通领域的燃油供应，到化工产业的基础原料，石油的身影无处不在，其稳定供应直接关系到全球经济的平稳运行。而油藏作为石油储存和产出的关键场所，对其参数的准确预测成为了石油工业中的核心任务。

在石油勘探阶段，精确的油藏参数预测有助于勘探人员识别潜在的储油区域，确定勘探的重点方向，从而避免盲目勘探带来的资源浪费和时间成本增加，提高勘探的成功率和效率。在开发阶段，油藏参数对于开发方案的制定和优化起着决定性作用。例如，渗透率这一参数直接