Los reservorios de lóbulos turbidíticos representan objetivos críticos de hidrocarburos en aguas profundas, sin embargo, los canales de filtración preferidos dentro de ellos siguen estando poco caracterizados. Este artículo establece un método para identificar los canales de filtración internos preferidos en reservorios de lóbulos turbidíticos utilizando datos que incluyen sísmica, núcleos, secciones delgadas, registros y rendimiento de producción, combinados con tecnología de redes neuronales. Se puede obtener un modelo de red neuronal para predecir los tipos de productividad del reservorio tomando los datos de registro promedio de los intervalos del reservorio como entrada y los tipos de productividad del reservorio categorizados por el índice de producción de petróleo por metro calculado a partir de datos de producción reales como objetivo. Al aplicar el modelo de red neuronal entrenado e introducir el modelo de atributos de registro real, se obtienen los tipos de productividad del reservorio de pozos individuales. Utilizando el modelo de atributos de rayos gamma naturales, acústicos, de neutrones, de densidad, de registro lateral profundo y lateral superficial, que se construyen utilizando los datos de registro reales y simulación gaussiana secuencial, y supervisando con el tipo de productividad del reservorio de un solo pozo, se puede predecir el tipo de productividad del reservorio en cualquier posición del reservorio. Se predicen sus características de distribución espacial, se revela el mecanismo genético de los canales de filtración preferidos y se discute la importancia de identificar los canales de filtración preferidos para el desarrollo de campos petroleros. Los resultados muestran que los tipos de productividad del reservorio en el área de estudio se pueden dividir en cinco categorías con una mejora progresiva en la productividad (A, B, C, D y E) de acuerdo con el aumento en el índice de producción de petróleo por metro, entre los cuales los reservorios de tipo E representan canales de filtración preferidos típicos. El modelo de atributos de los tipos de productividad del reservorio indica que, horizontalmente, los tipos E y B se desarrollan localmente en el área de estudio, mientras que los tipos D, C y A están ampliamente distribuidos. Los canales de filtración preferidos se pueden dividir en dos tipos según la forma: zonales (longitud a ancho > 2:1) y en forma de lámina (longitud a ancho).