随着测井技术的不断发展,获得的测井信息越来越丰富,但是解释方法仍然比较落后。随着油气勘探领域的不断扩大,测井解释面临的研究对象也越来越复杂,已有测井解释技术与不断提高的解释要求之间的矛盾暴露的越来越突出。基于神经网络、模糊逻辑和遗传算法等的智能信息处理技术,针对测井的特点,对多源测井等信息进行综合处理,实现测井解释较高程度的智能化,提高解释结果的精度和可靠性。空间数据挖掘技术针对测井数据数据量大,数据来源丰富,但信息不足的特点,实现从测井大量多源数据中挖掘未知的有用信息,它与传统测井解释方法有着完全不同的思路和过程。　　 针对目前基于常规测井数据处理方法的局限。本文尝试采用遗传算法(GA)和BP神经网络(GA-BP)嵌套的融合算法进行岩性识别,采用多层参与索引搜索兴隆台地区油井岩性属性的空间共位规则。研究结果表明,数据融合算法能够较为准确地、有效地从常规测井资料中识别出岩性信息,基于多层参与索引的空间共位规则可以有效挖掘出油井岩性不同取值时,油井之间的空间同位规则,为测井评价提供线索。