本發(fā)明提出一種基于小樣本學(xué)習(xí)的剩余油挖潛方法，主要涉及深度學(xué)習(xí)，石油勘探領(lǐng)域。主要步驟包含：對獲取的測井曲線數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并進(jìn)行任務(wù)劃分，設(shè)置支持集和查詢集；設(shè)計(jì)基于小樣本學(xué)習(xí)的地層劃分方法，以識別單口井附近的含油儲層，從而判斷多口井的含油儲層是否為同一地層，實(shí)現(xiàn)智能小層對比；設(shè)計(jì)三層循環(huán)的MAML(Model?Agnostic Meta?Learning)架構(gòu)，解決井場間地質(zhì)差異較大問題，根據(jù)地層劃分所識別的油層，預(yù)測單口井附近的儲集層的含油飽和度；設(shè)計(jì)基于度量學(xué)習(xí)的含油區(qū)塊搜索方法，根據(jù)識別出的油層以及所預(yù)測出的該油層的含油飽和度，在橫向儲層中針對井網(wǎng)結(jié)構(gòu)使用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征相似度表征，進(jìn)行剩余油挖潛相關(guān)研究。本發(fā)明針對地質(zhì)數(shù)據(jù)樣本量不足，借助小樣本學(xué)習(xí)方法進(jìn)行剩余油挖潛，并對元學(xué)習(xí)方法進(jìn)行優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)有效的剩余油挖潛。