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在石油勘探开发过程中会因各种原因造成储层损害，降低油井产量甚至停产，必须对损害储层进行准确定量诊断的基础上采取相应的解堵措施，提高或恢复油井产量．人工神经网络法是进行储层损害诊断较好的方法，但目前仅限于BP神经网络，或改进的BP神经网络的应用．本文通过对BP神经网络和径向基函数（RBF）网络的对比表明，径向基函数（RBF）网络具有收敛速度快、预测精度高等优点，并在确定影响储层敏感性和各损害类型因素的基础上，分别收集了各数据70组以上，然后进行了径向基（RBF）网络训练和应用，分别建立了径向基（RBF）神经