本发明公开了一种基于机器学习的试井曲线流动阶段识别方法。本发明基于油气井的流动阶段和油藏条件建立试井曲线流动阶段划分标准，用于确定试井曲线样本各流动阶段的子类别，生成流动阶段组合类型标签，对各试井曲线样本进行预处理后构建训练集、验证集和测试集，再基于CNN‑LSTM网络构建试井曲线流动阶段识别模型，先利用训练集训练试井曲线流动阶段识别模型进行流动阶段识别，再利用验证集验证训练后试井曲线流动阶段识别模型的流动阶段识别效果，待试井曲线流动阶段识别模型达到预设的识别效果后，利用试井曲线流动阶段识别模型识别划分测试集中训练样本，得到试井曲线的流动阶段组合类型识别结果，实现了对试井曲线流动阶段的快速识别和精确划分。