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要有效的预测油层动态的特性，必须建立精确的储层模型。为了实现油藏模拟的目的，流动单元的模型必须与实际非常接近。根据地质学和岩石的物理性质，依据储层中影响流体的流动特性用来定义流动单元。流动单元的识别及预测很大程度上依附于有效渗透率的分布。这就需要划分流动单元地区大量的测量渗透率，但又受到测量数据分布的严重限制。所以利用统计学及人工智能技术来识别流动单元，可以为非均质油藏特性描述提供一种新的思路。