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黄珏油田方4阜一段储层属低孔隙度、低渗透率储层，储层特性较为复杂，在进行储层参数的求取时存在较大误差。结合取心物性资料、测井资料，选用流动带指数IFZ划分方法将取心井储层流动单元划分成Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ类，并建立流动单元的识别和划分标准。在此基础上，利用BP神经网络技术对取心井储层流动单元进行学习训练，与测井曲线建立其相关的学习和预测模型，对非取心段储层流动单元进行预测，明显提高了测井解释精度，为储层精细评价提供一种较有效的研究方法。