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针对复杂储层存在测井油水层识别困难的问题,建立了基于过程神经元网络的油水层综合判别模型。提出了一种基于阿克玛插值的新的过程神经元网络学习算法并给出算法推导过程。实验结果表明,该判别方法避免了预先建立复杂的数学或物理模型来提取小层测井曲线形态模式特征的过程,有效改善了网络的运算速度和对实际数据的抗扰性,具有较好的稳定性和识别推广能力。