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通过研究温度对储层黏土矿物、孔隙度以及渗透率的影响规律，发现温度对储层孔隙度的影响较小，渗透率随温度的变化与孔隙度之间存在一定关系。在BP神经网络模型的基础上，将温度作为一个新的神经元引入到输入层中，通过对网络隐层数的优化设计和误差分析，提出了考虑温度影响的储层敏感性预测新方法，编写了相应的计算程序实现了敏感性预测的智能化。通过与室内实验结果对比，该方法精度大于83％，且受人为因素影响小，具有较高的预测精度，为高温条件下储层敏感性预测提供了一种新的手段。