神经网络深度学习方法为井震信息的融合提供了新的思路,能够有效解决岩性目标落实及有利储层预测的地质问题。以宁庆区块石盒子组盒8段为例,提出一种基于地震属性联合测井属性的神经网络储层预测方法,其核心思想是运用神经网络进行模拟分析及样本训练,构建属性与储层信息间的映射关系,进而估算其空间变化。实际应用表明,利用神经网络进行储层预测是可行的,并取得了令人满意的应用效果,在油气勘探实践中发挥了明显作用。