本发明公开了基于深度学习的瞬态油藏代理模型的构建及油藏预测方法，涉及石油工程领域，步骤如下：S1、对井点数据进行处理得到若干个无标签样本模型，若干个无标签样本模型组成无标签样本模型集合；S2、时间维度离散化，将无标签样本模型集合输入到卷积神经网络中进行训练，卷积神经网络集合作为深层卷积神经网络，用于构建瞬态油藏模拟的代理模型，选取出各时间步对应的残差最小化的网络组成优化卷积神经网络集合，构成瞬态油藏模拟的代理模型。本发明通过建立物理信息深度卷积神经网络算法，可以不依赖标签数据训练得到油藏代理模型，从而快速预测油藏数值模拟结果，显著提高计算效率。