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传统的测井解释需要建立精确的数学模型，并常伴有严格的条件限制，因此很难得到真实反映储层特性的结果。采用遗传算法与BP神经网络相结合，利用遗传算法的全局寻优特点，优化神经网络的连接权值和阀值，提高网络的训练精度和预测精度，避免了BP算法易陷入局部极小的缺点，提高运算速度。将相似度的概念引入到测井中，定义相似度在测井中的计算公式，提出相似度与遗传神经网络相结合的方法。实例研究表明，预测准确性较高，可以有效控制预测精度，避免因储层差别大而造成的预测精度降低的现象。