本书围绕具有非均质地质特征的常规油藏以及裂缝性油藏等复杂油藏探讨自动历史拟合方法，从贝叶斯概率推理反演、油藏高维地质表征参数降维、油藏数值模拟代理模型等多方面系统阐述，重点介绍如何将机器学习理论与方法、地质统计建模、油藏数值模拟等多学科知识交叉融合形成高效高精度的自动历史拟合方法，并给出了应用实例。本书既可以作为油藏工程的专业技术人员、管理人员及现场操作人员的参考资料，也可作为高等院校石油工程及相关专业学生的学习用书。

第一章 油藏自动历史拟合技术概述
第一节 油藏生产动态历史拟合
第二节 自动历史拟合技术的发展
第三节 自动历史拟合与智能油田
参考文献
第二章 高维地质参数场降维重构方法
第一节 自动历史拟合与降维重构
第二节 基于主成分分析的连续参数场降维方法
第三节 基于卷积变分自编码模型的参数场降维方法
参考文献
第三章 多模态进化优化反演求解方法
第一节 进化优化方法在自动历史拟合中的应用
第二节 多模态差分进化算法
第三节 多模态分布式估计算法
第四节 数值实验
参考文献
第四章 代理辅助多模态差分进化在线拟合求解方法
第一节 多模态进化优化方法的收敛特性
第二节 代理模型
第三节 局部代理辅助的多模态差分进化算法
第四节 数值实验
参考文献
第五章 数据驱动的进化优化在线拟合求解方法
第一节 数据驱动的进化优化方法
第二节 集成学习代理建模方法
第三节 基于分布式多代理系统的差分进化算法
第四节 基准测试和算法性能分析
第五节 自动历史拟合数值实验
参考文献
第六章 基于递归神经网络代理模型的离线拟合求解方法
第一节 递归神经网络模型
第二节 多层门递归单元代理模型
第三节 基于代理模型的自动历史拟合优化求解方法
参考文献
第七章 基于卷积递归混合网络模型的离线拟合求解方法
第一节 卷积神经网络在代理建模中的应用
第二节 卷积递归混合网络代理模型
第三节 自动历史拟合数值实验
参考文献
第八章 裂缝性油藏自动历史拟合方法
第一节 裂缝性油藏自动历史拟合概述
第二节 裂缝性油藏数值模拟方法
第三节 二维多尺度离散裂缝网络随机建模方法
第四节 嵌入式离散裂缝数值模拟方法
第五节 基于深度图学习的裂缝网络代理建模方法
第六节 基于代理模型的裂缝分布反演方法
参考文献