随着国民经济的高速发展,石油作为重要能源得到持续不断的开采,石油资源的供不应求,使得人们意识到了采用有效手段挖潜剩余油的必要性。大庆油田经过数年的开采,已经进入高含水阶段,但是可探明储量仍有大量未动用。对剩余油进行深入研究,认识剩余油的成因及动用条件,制定挖潜对策,利用驱油手段将残留在地层中的剩余油转化成可采出的可动油,有针对性地开发高含水期的油田是非常必要的,其结果对化学驱配方筛选也具有重要的指导意义。本文以多孔介质作为研究对象,首先利用压汞实验测定的孔喉大小分布频率和CT扫描测定的配位数,并考虑喉道的形状、润湿性,利用自适应孔隙度方法,在拟合实测渗透率后构建了数字化孔隙网络模型;考虑孔隙喉道空间的非等径特性,建立了符合实际岩心孔隙结构的非对称波纹管状孔隙通道的数字化孔道网络模型,实现了模型的可视化;其次,利用渗流力学、流体力学有关公式,考虑了喉道内油水界面的变化建立了饱和油、水驱油、聚驱油的数学模型,模拟了饱和油、水驱油、聚驱油过程;针对不同形状的剩余油图像进行了区分标注,并运用Deep Lab V3+深度学习网络对剩余油图像进行了识别、提取和切割,利用卷积神经网络Mobile Net V1与Mobile Net V2对剩余油图像进行了分类;应用SENet对Mobile Net V2进行改进,并利用改进后的Mobile Net V2卷积神经网络对剩余油图像进行了识别与分类;比较了原始Mobile Net卷积神经网络和改进的Mobile Net卷积神经网络的精度、召回率与正确率,证明了改进型Mobile Net卷积神经网络在针对本文数字孔道网络模型剩余油图像识别任务上的优越性。研究了孔隙结构参数和聚合物溶液性能参数对聚合物驱驱油效率及剩余油类型、分布规律的影响,给出了聚驱后孔隙内微观剩余油赋存状态、剩余油含量分布状态以及剩余油的分布类型。通过本文的研究,不仅能够实现聚驱后储层孔隙中微观剩余油赋存状态的可视化,同时也能够为后续开采提供了理论基础和数据支撑。结果表明:基于实测的孔道结构参数,通过自适应孔隙度原则建立的非对称波纹管状孔隙通道数字化三维网络模型,通过孔隙度和渗透率对比分析,可以有效地描述复杂的孔隙结构。应用构建的三维孔隙结构模型,考虑聚合物溶液的吸附滞留特性,实现了水驱油及聚驱油过程的动态模拟及各驱油阶段模型内油水分布的可视化。模型聚驱后剩余油分布规律与岩心物理模拟实验后经CT扫描确定的剩余油分布规律基本一致,验证了模型模拟过程的正确性。