火成岩油气藏的不断发现,火成岩已经成为油气勘探中不可忽视的一部分,其储层中油气水层的识别已成为国内外石油工作者关注和致力解决的重要研究课题,所以,正确的识别火成岩储层,对于石油的勘探和开发都是十分重要的。但是,火成岩的常规测井解释至今没有一套成熟而有效的方法。本文研究的主要目的是:以常规测井资料为基础,应用神经网络技术来识别火成岩储层中的油气水层。本论文首先对火成岩储层的概况进行了研究,介绍了火成岩储层的岩石类型、储集孔隙的类型、储集空间的组合类型和储层孔隙的结构特征,为储集层的测井响应特征的探讨奠定基础。给出了火成岩的一般测井响应特征,并结合实际的资料归纳总结了所研究区块火成岩储层的常规测井响应特征。另外,还介绍常规测井资料的储层参数的一些计算方法。但是,它们都存在着较大的误差,所以,本文中采用BP 神经网络技术来识别火成岩储层的油气水层。在文中详细介绍了BP 神经网络的基本结构和算法,并给出了具体介绍了应用神经网络识别的具体步骤。针对BP 算法存在的缺陷,引入了遗传算法(GA)。最后,应用编制的程序处理了实际的资料,识别效果明显,证明以常规测井资料为基础,应用神经网络技术识别火成岩储层的油气水层是可行的。