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蜀南地区须家河组地层岩性复杂，属于低孔、低渗致密气藏，致密砂岩测井识别是该地层天然气勘探中所面临的关键问题和难点之一。针对常规测井岩性识别准确率不高的状况，提出利用BP神经网络进行复杂岩性测井识别。神经网络识别输入样本采用选取靠近其所属岩类的平均值的样本以提高神经网络的精度，并对输入数据进行标准化以消除测井曲线间量纲的影响。运用BP神经网络模型对研究区域复杂岩性进行识别，识别结果与岩心岩性和录井岩性较为相符，对该区域的储层识别和沉积相的研究具有一定的参考价值。