对裂缝的准确描述与预测是裂缝性油藏有效开发的关键,只有建立比较客观的储层裂缝地质模型,提高对裂缝空间分布状况的认识,才能更好的进行油田部署和开发。目前主要的裂缝性储层模型有等效连续模型和离散模型,但是由于前者对裂缝非均质性的过度简化和介质间窜流函数的不确定性,不能满足对储层裂缝客观描述的要求。本文以神经网络、分形几何、随机模拟为理论基础,把地质、测井、钻井取心、地震及野外露头等各种来源的裂缝信息有机结合,通过多学科进行裂缝参数(密度、大小、位置、方位)计算,优选储层地质建模方法,将确定性模拟和随机模拟有机结合,最终建立可靠的三维离散裂缝网络模型。首先,对于具有岩心和成像测井资料的井段进行裂缝属性参数统计分析,对于没有这些资料的井段,则利用人工神经网络(ANN)方法进行裂缝属性参数计算,包括沿井点的计算(裂缝密度、分数维)和在整个储层空间的计算(裂缝密度)两部分;然后利用序贯高斯模拟得到裂缝分数维在整个储层空间的分布;最后以裂缝密度分布为基础,进行裂缝位置、方位、大小的随机模拟,建立离散裂缝网络模型,并对模型的可靠性进行了检验和分析。希望本文的研究成果对裂缝性油藏的开发起到一定的指导作用。