缝洞型碳酸盐岩储层是一种巨大的油气存储空间，塔河油田奥陶系属于该类储层。塔河油田该类储层的开发往往不能自然建产，一般需要经过酸压才能达到建产的目的。该类储层非均质性极强，缝洞在地层中的发育没有规律，储层深处的含油气特性与近井地带差异大，增产效果与各因素的关系规律性不强，酸压效果难以预测。　　本文对收集到的塔河油田历年酸压井资料进行研究。首先对收集到的资料进行分类，横向上以桑塔木（O3s）尖灭线为界分成溶洞型区及裂缝型区，纵向上按层位划分为一间房组(O2yj)与鹰山组（O1-2y）。对各分区进行了储层因素和施工因素与压后产油、有效期、含水率的相关性和灰色关联度分析，在此基础上提出了综合相关系数、偏相关系数及灰色关联度三种评价方法求取显著影响因素的方法。以显著影响因素为输入，运用MATLAB构建三层单输出BP神经网络结构，使用收集到的数据对BP神经网络模拟筛选出最优BP神经网络输入参数个数及最优的BP神经网络结构。运用最优的神经网络结构编制酸压决策系统，现场应用表明运用人工神经网络方法对缝洞型碳酸盐岩储层酸压效果进行预测是解决该类储层酸压选井选层的有效方法。