Analiza heterogenih ležišta plinonosnih pješčenjaka je jedan od najtežih problema. Proizvodnja iz tih ležišta obično dolazi iz višestrukih slojeva različite propusnosti i kompleksnih formacija, koje su često pojačane prirodnim pukotinama. Zbog toga je za bolje određivanje osobina ležišta bitno korištenje novih tehnika karotaže, kao što je NMR ili kombinacija NMR i konvencionalne karotaže u nezacijevljenoj bušotini, kao i razvoj novih metoda interpretacije. Karotaža nuklearnom magnetskom rezonancijom (NMR) razlikuje se od konvencionalne neutronske, karotaže gustoće, akustičke i karotaže električne otpornosti. NMR mjerenja uglavnom pružaju detaljne podatke o poroznosti neovisno o litologiji i daju dobru procjenu naftno-plinskog potencijala. U heterogenim ležištima klasične metode se suočavaju s problemima u sigurnom određivanju relevantnih petrofizičkih parametara. Primjena umjetne inteligencije nedavno je učinila taj izazov mogućim u praksi. Ovaj članak prikazuje uspješnu primjenu neuronske mreže (NM) u predviđanju poroznosti i propusnosti plinonosnih pješčenjaka, korištenjem NMR T2 (poprečno vrijeme opuštanja) i podataka konvencionalne karotaže u nezacijevljenoj bušotini. Razvijeni NN modeli koriste NMR T2 pin vrijednosti, karotažu gustoće i karotažu električne otpornosti za predviđanje poroznosti i propusnosti na dvije probne bušotine.