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基于ＢＰ神经网络技术技术具有较强的收敛性及自适应、自组织学习能力、较好的容错性，并行处理强、识别预测迅速准确、稳健性好的特点，以高含硫油井在含水２．４％－１９．０％之间的实际硫化物应力腐蚀（ＳＳＣ）速率作为训练样本，应用ＢＰ网络进行训练，达到精度要求后，对原样本进行回判模拟，再对只知输入信息而输出信息未知的样本进行预测。证明ＢＰ神经网络技术能够正确地预测高含破油 ＳＳＣ，且精度高于ＧＭ（１，１）预测结果，其预测结果可用来指导油田的开发生产。