冀东油田存在大量低对比度储层,油水层测井表征极为相似,具有隐蔽性。因此类油气层成因多样化,故难以利用常规测井方法精准识别,研究旨在通过深入探讨成因,利用测井技术高效预测低对比度储层开发甜点。首先从岩石物理实验出发,分析岩石粒度及润湿性、粘土矿物成分及膨胀率等,结合储层外部影响,多方位探讨成因,研究表明成因主控因素为岩性和水性。其次利用测井技术,提取相关敏感参数,消除无关因素对电性干扰,形成以放大电性特征为核心的评价技术。通过引入自然伽马相对值、视地层水电阻率、全烃比值等作为参数,同时探索多信息融合技术,运用图版法及概率神经网络法,增强测井识别能力。研究成果达到了解决电性与含油性矛盾的目的,对预测低对比度储层开发甜点具有较强指导意义。研究首次将概率神经网络方法应用到低对比度储层甜点预测中,在冀东油田Z区块,共寻找出优势储层32层,增油1.5万吨,储层升级5层,增储14万吨。研究所形成方法具有业界相似油气田应用推广价值。