简介： 本发明涉及一种井曲线反演方法，所述方法包括(1)选择工区的井和井曲线；(2)井曲线时深转换；(3)沿井轨迹提取地震属性；(4)井曲线地震属性交互关系分析；(5)选择层位；(6)建立地层格架；(7)建立初始模型；(8)神经网络训练；(9)输出训练结果。本发明的有益效果为：本发明由RBF径向基函数神经网络算法进行井曲线反演算法把地质统计和神经网络技术很好地融合到一起，实现了多属性驱动，地质统计为基础的裂缝密度反演。该方法是对现有随机模拟和多属性井曲线反演的一次超越。它即能得到稳定的反演结果，又能体现地震多属性对反演结果的非线性约束，预测精度高于其他单纯依赖地质统计的软件。