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基于优化算法与分类算法的基本原理,针对K-Means优化后的岩心、测井和产液数据集,利用自组织特征映射神经网络SOM聚类建立岩性预测模型,综合决策树和支持向量机建立流体预测模型,并利用遗传算法、网格算法和二次算法对支持向量机的重要参数进行优化,以精确识别复杂储集层岩性和多相流体。对准噶尔盆地东部五彩湾凹陷石炭系复杂储集层4口新井进行精细解释,SOM岩性预测模型、决策树和支持向量机流体预测模型识别准确率分别为91.30%和95.65%,岩性复杂并非导致该储集层中流体性质差异的主要因素;由于研究区数据集复杂性