本發(fā)明公開了一種基于隨機(jī)森林算法的儲(chǔ)層含油性預(yù)測方法，時(shí)深轉(zhuǎn)換獲得深度域地震屬性數(shù)據(jù)；將深度域地震屬性數(shù)據(jù)、測井解釋的含油性數(shù)據(jù)粗化至地質(zhì)模型中；對(duì)深度域地震屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，獲得無量綱地震屬性數(shù)據(jù)；以粗化后的測井解釋的含油性數(shù)據(jù)和井點(diǎn)處的無量綱地震屬性數(shù)據(jù)為訓(xùn)練對(duì)象，通過隨機(jī)森林算法形成訓(xùn)練模型，將井間的無量綱地震屬性數(shù)據(jù)帶入訓(xùn)練模型，得到三維儲(chǔ)層含油性預(yù)測體；優(yōu)化獲得最佳儲(chǔ)層含油性預(yù)測體。本發(fā)明利用隨機(jī)森林算法強(qiáng)大的集成學(xué)習(xí)能力，自動(dòng)提取地震數(shù)據(jù)的隱藏特征，擬合地震數(shù)據(jù)與測井?dāng)?shù)據(jù)的關(guān)系，獲取更為可靠、客觀的儲(chǔ)層含油性預(yù)測體，提高儲(chǔ)層含油性預(yù)測的精度和準(zhǔn)確率，幫助深度挖掘油氣行業(yè)潛力。