在油田开采中,为了保证水驱采油技术的效果,分层注水工艺被广泛采用。其中分层注水量的确定对油田的产油效率有直接影响。因此,准确预测分层注水量,对于有效动用油田分层注水各层,提高采油率,减少水在层间低效循环是极其重要的。首先,本文对影响分层注水量的因素进行分析,从稳定注水条件下投入生产的油田中进行油田产能数据及地质数据的采集。根据油田数据分布以及注水开发的影响对流体和储层物性参数进行分析。使用高斯过程回归算法建立油田分层注水量预测的数学模型。对油田分层注水量进行预测,与实际配注情况进行对比。比较不同核函数在油田分层注水量预测模型建模方面的表现差异,确定最符合注水数据规律的核函数。验证了基于高斯过程回归的分层注水量预测模型的有效性。其次,为了解决建模计算量过大和回归预测时间过长的问题,对实验数据分别采用主元分析法和核主元分析法进行降维处理并进行对比,验证核主元分析在数据降维方面,可以用更少的维数在保留大部分原始信息。最后,对上述高斯过程回归算法使用的核函数进行特征分析,并且分析超参数的改变对模型预测分布的影响。针对单一核函数的局限性,采用组合优化的方法对核函数进行改进,在保证局部学习能力的同时能够有效增强模型的泛化能力,提高预测精度。