最优储层分类数的渗透率预测方法、系统、介质和设备

本发明涉及最优储层分类数的渗透率预测方法、系统、介质和设备，包括：收集数据及预处理获得初始无标签数据集；对初始无标签数据集进行聚类分析确定初始分类数；以初始分类数为中点，按照扩展量n向两侧扩展，形成候选分类数集合；基于候选分类数集合构建带标签数据集；根据标签数据集构建多分类数渗透率计算模型；建立机器学习储层类型预测模型，并进行储层类型预测；在储层类型预测完成后，确定最优分类数；基于最优分类数建立最终的储层类型预测模型，并将分类数渗透率计算模型嵌入最终的储层类型预测模型中进行预测。本发明通过建立“候选分类数生成—分类建模验证—预测精度择优”的闭环反馈机制，实现储层分类数与预测精度的最优平衡。