摘要：在测井储层评价过程中,岩性及流体性质的识别难度很大。当地层信息较少时,传统的交会图和有监督神经网络（如BP神经网络）等方法在识别岩性时会受到一定限制。为此.基于自组织神经网络的结构和原理,建立了岩性和流体样本数据集,利用自组织神经网络对样本数据集进行了训练和纠错,得到了数据集的聚类结果,通过选择合适的测井曲线和网络权值,以样本数据集的聚类结果作为分类基础,对岩性和流体进行了识别,获得了较好的效果,实际资料处理结果与岩心分析资料对比,吻合度高。

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