本發(fā)明公開了一種基于小樣本條件下的吸水剖面預(yù)測方法，對待分析油田區(qū)塊的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行收集；進(jìn)行井間連通性分析和灰色關(guān)聯(lián)分析，確定影響吸水剖面的靜態(tài)和動態(tài)因素，并進(jìn)行歸一化處理構(gòu)成標(biāo)準(zhǔn)的吸水剖面小樣本庫；以小層為機(jī)器學(xué)習(xí)單元建立集成多任務(wù)的代價函數(shù)，以梯度下降為學(xué)習(xí)算法得到適應(yīng)各個小層吸水量預(yù)測的泛化模型；依托注水井有限的吸水剖面資料進(jìn)一步參數(shù)微調(diào)和個性化學(xué)習(xí)，建立適應(yīng)注水井吸水劈分規(guī)律的吸水量預(yù)測模型，基于該模型實現(xiàn)吸水剖面的連續(xù)動態(tài)預(yù)測。本發(fā)明基于小樣本條件下的機(jī)器學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)，實現(xiàn)了注水量的準(zhǔn)確劈分和吸水剖面的預(yù)測，對于認(rèn)清地下剩余油分布具有重要意義，是實現(xiàn)智能油田分層配產(chǎn)配注的基礎(chǔ)。