Atualmente, a previsão da taxa de recuperação dos reservatórios de arenito na parte oriental do Mar do Sul da China utiliza principalmente métodos como simulação numérica e regressão linear, que apresentam desvantagens de longos tempos e baixa precisão, respectivamente. Para prever rápida e precisamente a taxa de recuperação do reservatório, foram selecionados 50 reservatórios desenvolvidos como amostras de dados. Com base na extração de características dos fatores que influenciam a taxa de recuperação por meio da análise de componentes principais, foi aplicado o método de regressão de redes neurais para estabelecer um modelo de previsão adequado aos reservatórios de arenito marinhos da parte oriental do Mar do Sul da China. A comparação dos resultados de previsão com os modelos de regressão por máquina de vetor de suporte e regressão linear mostra que o modelo de regressão de redes neurais possui alta precisão preditiva e pode avaliar rapidamente o potencial de desenvolvimento desses reservatórios.

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