实现地下储集层岩性的高效识别与分类,在石油勘探工作中具有重要的现实意义,由此也衍生出了自动化测井解释这一研究方向。伴随着机器学习理论与地质勘探技术的进步,以测井曲线数据为基础,采用机器学习方法实现地下储集层岩性的识别与分类任务,已经成为自动化测井解释领域研究的重要方向。当前采用机器学习方法实现岩性识别与分类任务时仍存在三个亟待解决的问题:首先,由于设备故障、工作人员操作方法不当等问题,传感器收集的测井曲线数据会存在一定的异常值甚至缺失,因而会从源头上造成岩性识别与分类方法的精度较低;其次,当前岩性识别与分类任务所采用的机器学习方法在识别精度方面仍存在一定的问题;最后,当前很多采用机器学习原理的测井曲线数据补全方法与岩性识别分类方法仍处在理论研究阶段,因而如何将自动化测井解释领域内的相关研究方法应用于实际生产实践中也是一个亟待解决的问题。首先,针对以上提到的自动化测井解释相关问题,本文在业内较早地将自然语言处理领域中的词嵌入、数据切块等相关概念迁移至自动化测井解释领域,提出了基于类Embedding原理的测井曲线数据预处理方法,为后文采用深度学习时序分析方法解决自动化测井解释相关问题提供了理论基础。为更接近实际生产实践要求,本文采用邻接盲井数据集作为测试模型的数据基础。其次,对于缺失测井曲线数据补全任务,本文提出了基于深度学习时序分析的嵌套残差时间卷积神经网络（R-TCN）模型,该模型从深度学习时序分析的角度出发,通过残差结构与时间卷积神经网络的相互结合,更好地获取了测井曲线数据在深度维度上的相关性,进而实现了对于缺失测井曲线数据的高效补全。再次,对于储集层岩性识别与分类任务,本文提出了基于自注意力机制的点式前馈神经网络（SAPWFF）模型,该模型借鉴当前自然语言处理领域的尖端技术Transformer模型,采用自注意力机制、点式前馈神经网络等方法,高效学习不同测井曲线数据间的非线性关系与同一测井曲线数据在深度维度上的相关性,实现了对于储集层岩性的准确识别与分类。最后,关于如何将基于机器学习的自动化测井解释技术的相关研究方法应用于实际生产实践中的问题,本文从适应工业化大生产需求的角度出发,基于相关算法模型主要使用Python语言编写的特点,采用Python中的Py Qt5、Scikit-learn等相关库进行软件开发,实现对于相关自动化测井辅助解释技术的集成与封装,并对基于机器学习原理的自动化测井辅助解释软件的开发与维护做了初步探索。