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鄂尔多斯盆地合水地区延长组长8段储层非均质性强，传统的成岩相评价方法存在局限，提出了利用概率神经网络进行成岩相预测的新方法。首先对输入项参数进行了研究．选择沉积微相和测井曲线中的自然伽马（GR）、自然电位（SP）、井径测井（CAL）、声波时差（4C）、补偿中子（CNL）、密度测井（DEN）数值作为输入层参数，然后对概率神经网络进行训练和检验．最后利用建立好的神经网络对研究区成宕相进行预测，准确率达到90％以上。该方法适用于未取心井区域的成岩相研究，，