油气储层产能评价与预测对于油气田的勘探与开发有着重要的意义，它既是提高勘探效果的关键环节之一，又可为开发的部署与规划提供重要的基础数据。本文在分析储层产能的评价方法及产能的影响因素的基础上，提出一种基于测井数据的油气储层产能评价与预测方法，这种方法适用于多层合试及单层测试。本文主要在以下几个方面做了深入研究，并取得了一些成果。 1．选择合适的测井数据，应用神经网络理论及模糊识别理论，建立准确、合理的储层分类模型； 2．根据储层分类，对合试层测试产量进行合理分配，计算出每单层的产量，进而得到每米采油指数及每米采气指数； 3．应用反馈神经网络理论及遗传算法理论，将测井数据作为输入，每米采油指数及每米采气指数作为输出，建立遗传神经网络储层产能预测模型。 4．应用3中建立的预测模型，计算出了单井每米采泊指数及每米采气指数曲线。该参数在国内是首次被提出的。 本文提供的方法及参数可以为油田测井公司提供新的思路，为油气田的勘探与开发服务。