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在现代录井工程中，地质情况的不同、钻井工艺的优差等诸多原因都会影响气测录井资料的录取。即使在同一地区、同一层位进行钻井勘探，测量的气测资料结果也会存在很大差异。可想而知如果在不同的地区、不同的层位进行勘探会导致测量气测资料变得更加困难与复杂。因此，快速、有效的规范气测资料及参数选择是现代录井工艺与油气层识别技术中至关重要的步骤。针对RBF神经网络算法具有收敛速度慢且不稳定等缺点，无法有效处理气测录井资料，文中提出了一种基于粗集理论的归一化处理方法，利用粗集理论对气测样本数据归一化处理后提高了RBF神经网络