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在油田注水开发过程中，储层物性、微观孔隙结构和非均质性都会发生动态变化。通过综合应用多学科的理论方法，利用计算机手段来构建地质模型，研究不同开发环境中储层参数的变化和规律，对预测储层剩余油的分布规律、提高油田开发效果具有十分重要的地质意义。人工神经网络技术具有极强的自适应和自学习能力，其通过很强的非线性映射，能够精确地建立储层参数与测井响应之间的非线性模型。在地质模型中，历史储层资料的基础上，采用神经网络技术，对大量宏观储层数据进行分析、学习与训练，选取具有代表性的储层参数，表示出各井点储层参数随时间的演