构型分析是描述储层内部非均质性、提高油气采收率的关键。储层意义上的构型单元主要是3-5级。目前,国内对于构型单元的自动识别研究大多停留在4级界面所限定的构型要素,即单一沉积微相级别。对于3级界面限定的构型要素的自动识别研究较少。同时现有机器学习自动识别方法大多数是将测井数据当做离散数据点处理,没有考虑地质体单元测井曲线的垂向连续性、几何形态等特征。针对以上问题,本文以鄂尔多斯盆地城探3区下石盒子组8段为例,深入研究基于人工智能的测井曲线沉积构型单元识别方法,开展了以下研究工作:首先,全面调研测井曲线沉积构型单元识别的国内外研究现状,分析目前现有人工智能方法的成果和不足,为本文研究提供思考方向和科学理论支撑。其次,分析研究区目的层的岩性特征、沉积微相展布特征,针对研究区内的测井曲线特点和问题提出预处理方案,包括测井曲线的深度对齐、平滑滤波以及标准化处理。经预处理之后,使用活度函数方法实现曲线的韵律段自动分层;结合研究区实际情况,优选曲线形态特征参数,并实现研究区测井曲线特征的自动提取。然后,深入分析人工智能中多种方法在构型单元自动识别效能。结合地质人员划分的构型单元标签,建立本研究区沉积构型单元的学习样本集,选定自然伽马（GR）、自然电位（SP）、深侧向测井（LLD）三种测井曲线作为实验数据样本,并结合测井曲线形态特征参数,建立合理的人工智能模型进行学习。经过实验结果对比,分析不同人工智能方法中对于本研究区的沉积构型单元识别精度最高的算法,完成研究区内基于人工智能的沉积构型单元的自动识别研究。最后,提出了一种基于“随机森林-GR半幅极值点法”的构型单元自动识别方法。在使用测井曲线形态特征参数的基础上,加入小波系数极值斜率以指示曲线韵律和表征地层旋回信息,弥补机器学习算法在地质认识上的不足。在随机森林识别出4级构型单元的前提下,通过识别GR曲线的半幅极值点,自动识别心滩内部的3级构型单元-落淤层,实现沉积构型单元识别的精细化。总之,通过在纯测井数据中融入测井曲线的韵律、形态特征,并采用“随机森林-GR半幅极值点法”方法,能够显著提高沉积构型单元的识别准确性。