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本文利用人工神经网络来确定储层参数:孔隙度和渗透率;识别油(气)、水、干层,以便对它们进行评价和开采。其过程是:首先选取适当的网络模型和学习算法,然后利用关键井的岩芯分析数据、试油结果和相应的一组测井数据训练网络,建立研究地区的测井解释模型,最后运用已建立的模型对未知井进行预测,给制出各井的解释成果图。