随着油气勘探开发技术的不断进步，试油测试作为评价储层性质和确定油气藏开发潜力的重要手段，其数据处理与分析技术面临着数据量激增、处理精度要求提高、分析维度复杂化等新挑战。本研究针对传统试油测试数据处理方法存在的效率低下、精度不足、智能化程度不高等问题，提出了一套基于多源数据融合、机器学习和智能可视化的创新技术体系。研究首先构建了多源数据融合采集技术和数据质量控制体系，实现了多参数同步采集和异常数据自动识别；其次，开发了基于深度学习的产能预测模型和时间序列分析算法，显著提高了储层参数识别精度和产量趋势预测准确性；最后，设计了多维数据可视化平台和智能决策支持系统，为试油测试结果的快速解释和开发方案优化提供了有力支撑。