利用油藏岩石物理和测井资料可以帮助油藏工程师实现储层表征,识别地下流体性质、储集层岩石物理性质。随着电子信息技术的高速发展,数据分析、机器学习、深度学习方法在测井领域的可用性大大增加,智能解释方法为测井资料解释提供了新的解决方案。相关方法可以充分运用已有研究所积累的岩心分析或专家解释结果,自动为待解释新资料进行解释。用于常规测井资料智能解释的数据驱动方法多为监督学习,基于相关方法,可实现岩相、地下介质参数的智能表征;对于成像测井资料,数据驱动方法则可用于在常规测井资料的指导下用于识别裂缝、破裂模式等信息,或估计井下地层的孔隙度、渗透率,实现地层解释。已有的测井曲线资料的智能预测研究集中于使用单点回归模型,将预测结果和目标信息的匹配度作为唯一评判标准,没有系统地分析模型预测结果的不确定度及给出可靠的模型预测依据。为解决以上问题,应用多种集成学习模型实现了声波纵横波慢度测井曲线的智能预测,并基于NGBoost模型给出了预测结果的不确定程度。78%的实际纵波观测值位于模型预测结果的80%置信区间内;而62%的实际横波观测值位于模型预测结果的80%置信区间内。同时,还基于SHAP解释模型给出了输入测井曲线的特征重要性、特征依赖关系,模型解释基本与客观事实相符。为更好地将监督学习模型用于成像测井资料智能解释,本文设计了基于卷积神经网络的井眼图像模式模式提取方法。通过将传统人工井眼图像模式解释结果制作为标签数据集,获得了可自动拾取井眼图像模式的多种卷积神经网络模型,并评价了模型在测试集和无标签成像资料切片上的表现。所有模型在测试集上均达到了94%以上的准确度和0.95以上的F1分数。而可靠的特征标签方法、数据集类型的选择和数据集质量的好坏相比于精细化的模型设计要更为重要。最后,采用一种基于深度聚类的成像测井资料智能聚类方法,结合成像切片重构损失和聚类参考信息损失,在不依赖任何标签信息,或标签信息缺少的情况下为测井资料切片进行了可靠聚类。结合了聚类参照信息的强化聚类方法可以获得约60%的聚类准确度和约0.8的F1分数,显著高于传统聚类方法。在没有高质量标签数据集的情况下,相关方法可能具有比监督学习方法更好的适用性和可行性。