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试井解释模型的机器识别一直是世界先进试井解释软件的发展方向之一，但在这方面专家系统技术和人工神经网络方法的应用并不成功。该文提出了一种基于句法模式识别的试井模型识别新技术，它克服了现有技术在曲线形态识别与模型诊断推理方面的困难，将识别过程分五步处理：曲线平滑与分割、特征基元抽取、曲线形态跟踪与流动期划分、解释模型初步推断、解释模型确认。利用该技术开发的识别程序已能正确识别数十种复杂的试井模型。