目前在油田测井作业中,工人采用在井口听爆破声音和用手触摸油管壁感觉振动判断射孔弹是否起爆,通过将射孔器提出地面数弹孔计算射孔数,这种方法是十分落后的。经常会发生因作业油井过深导致振动不明显,人员在井口感觉不到振动,从而无法判断射孔弹是否起爆。如果对起爆信号判断失误,就会给接下来的作业带来很大影响,甚至造成人员伤亡。所以需要一种有效的方法,对射孔弹起爆信号进行分析,判断射孔弹是否起爆并计算有多少弹起爆。通过对大量油管传输射孔信号作傅里叶分析,确定射孔信号的有效频率范围,根据这些参数设计巴特沃斯带通滤波器滤除有效频率之外的噪声部分。小波变换具有良好的时频局部化特性,利用小波变换对有效信号进行降噪处理,去除夹杂在有效信号中的高频噪声,重构出射孔信号,此时的信号就十分接近原始信号。同时利用信号经过小波变换后的分量确定射孔弹的起爆开始和结束点,利用这段时间差计算射孔数,结合每次作业中设定的射孔总数可以计算射孔率。通过不断调整BP网络参数得到神经网络模型,此模型经过大量样本数据的训练就具备识别射孔信号的能力,经过实验证明,此网络可以识别一级起爆的油管传输射孔信号。本文将数字滤波器、小波变换和神经网络方法结合,提出基于神经网络的油管传输射孔信号分析,经实验证明此方法有效解决了油田测井作业中对射孔弹起爆判断问题和射孔弹数的计算问题,同时可以利用BP神经网络识别油管传输射孔信号,基于神经网络的油管传输射孔信号分析方法为油田工作人员判断油井射孔质量优劣提供了较为准确的依据。