油气层的准确识别既是提高勘探效果的关键环节之一，又可为开发的部署与规划提供重要的基础数据。特别是在油田注水开发中后期，油井产液中的水含量越来越高，因此极需准确了解地下油气层中的情况。国内测井公司人工解释油气层的符合率虽然很高，但主要是依赖测井解释工程师丰富的实际经验，这对油气层解释工作的推广极为不利。而现有的解释软件又未加入人工经验，计算机解释符合率与人工解释相差很大。 本课题拟在现有的油气层识别研究与评价技术基础上，通过对不同储层下测井响应的分析，提取测井曲线的特征参数，并利用神经网络方法识别储层，相信能大幅度提高计算机对储层测井解释的符合率。开展本课题的研究对于油田油藏的勘探与开发，对于油田稳油控水及高产稳产都具有重要的指导意义。 具体研究内容及预期达到的成果： (1)对油田开发区域的测井资料进行常规解释，划分出标准储层。 (2)在充分考虑储层影响因素的情况下，统计出储层的测井曲线响应特征，建立适用的标准储层识别模式。 (3)准确提取储层测井曲线的特征参数，使各种储层的影响因素充分反映在特征参数上。 (4)选用神经网络方法，结合所提取的特征参数，编写储层神经网络识别程序，并进行实际测井资料处理，以提高储层计算机识别的符合率。