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中文摘要：
以认识油藏水淹层的水淹情况、指导石油勘探开发为目标，对比常用的多元回归分析方法，引入反向传播神经网络技术。针对油藏水淹层的测井资料，选取感应电导率、声波时差和电阻率作为特征变量，利用聚类分析法，根据水淹层测井数据的亲疏关系进行分类，分类结果作为神经网络结构输出，对测井数据进行训练学习，提高水淹层识别准确率。研究结果表明基于聚类分析的神经网络技术，可以很好地对油层水淹情况进行分析。图4表2参13
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