本發(fā)明提供一種基于人工智能的油水兩相流相對(duì)滲透網(wǎng)格粗化方法，1)、建立地質(zhì)模型；2)、確定粗網(wǎng)格的尺寸和數(shù)量，劃分粗網(wǎng)格；3)、抽取設(shè)定比例的粗網(wǎng)格記為樣本集F1，其余粗網(wǎng)格記為樣本集F2，對(duì)樣本集F1進(jìn)行相對(duì)滲透率粗化計(jì)算，得到樣本集F1中粗網(wǎng)格的粗尺度相對(duì)滲透率；4)、對(duì)地質(zhì)模型中所有的粗網(wǎng)格滲透率進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理；5)、以樣本集F1中每個(gè)粗網(wǎng)格滲透率的分布特征和粗網(wǎng)格的粗尺度相對(duì)滲透率數(shù)據(jù)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)算法，并通過十折交叉驗(yàn)證法得到粗網(wǎng)格粗尺度相對(duì)滲透率的預(yù)測(cè)模型；6)、采用預(yù)測(cè)模型對(duì)樣本集F2中粗網(wǎng)格的粗尺度相對(duì)滲透率進(jìn)行預(yù)測(cè)；7)、使用F1中粗尺度相對(duì)滲透率和F2中預(yù)測(cè)的粗尺度相對(duì)滲透率進(jìn)行油藏?cái)?shù)值模擬計(jì)算。