受油气开发过程中储层物性、流体性质和工艺措施的复杂多变性影响,生产数据的分析利用程度多取决于石油科技工作者的专业经验,计算成本和时间成本高,难以满足油气藏高效开发需求,亟待发现更加高效的油气产量预测方法。近年来,以深度神经网络、随机森林算法和迁移学习为代表的机器学习方法凭借处理高维数据、捕捉时序数据长期依赖关系和提取开发数据特征等方面的独特优势,在油气产量预测中取得了显著应用效果。该文通过对常用油气产量预测机器学习方法的原理及其优缺点进行分析,阐述了机器学习方法在油气产量预测领域的应用现状,总结了应用过程中潜在的问题,同时对油气产量预测方法的发展前景进行展望。未来,一方面应加强对物理约束融入机器学习模型的研究,提高模型的可解释性,避免过于理想化的预测结果;另一方面要开发适合小样本情况下的算法和迁移学习技术,充分利用历史生产数据,为油气产量预测提供更好的数据分析技术支持。该研究对油气产量的智能预测技术完善具有理论指导意义。