本书结合现有研究成果综合利用神经网络、支持向量机、聚类分析等人工智能方法，研究基于人工智能算法预测低渗一致密油藏关键物性参数，建立低渗一致密油藏储层关键物性参数的预测模型，为有效评价油藏提供支持。以典型的低渗一致密油藏为例，用人工智能预测方法详细分析了低渗一致密油藏储层物性特征和差异，对比了典型低渗一致密油藏的储层物性参数特征，提出了低渗—致密油藏储层的纵向评价技术和平面有利区带优选方法。利用聚类的方法实现了低渗一致密油藏储层综合评价方法与油井最终累产挂钩，将储层参数预测与油田开发效果预测进行了有机的结合。