岩性剖面解释是油田开发工作人员进行沉积相划分、储层评价等地质研究的重要环节。随着油气生产开发的不断深入,录井解释人员对岩性剖面的解释精度和效率提出了更高的要求。目前岩性剖面解释方法主要是依靠人工经验或单一智能方法,通过梳理岩性剖面与测井曲线之间的映射关系,从而达到对岩性剖面解释的目的,但是由于岩性剖面种类繁多、知识覆盖不全面、知识有效性不高等原因,导致传统方法的解释效果很难达到预期标准。针对上述问题,本文深入分析了现场工作流程,提出了基于数据挖掘的岩性剖面解释方法。首先,深入分析了岩性剖面解释方法机理及流程,研究了与岩性解释相关的数据特点,设计了基于数据挖掘的岩性剖面解释模型及其数据模型;其次,引入专家系统技术,通过分析和整理岩性剖面特征,构建了岩性剖面解释知识库,设计了基于规则和实例的推理方法,以解决知识覆盖不全面的问题;然后,以岩性剖面解释专家系统为基础,构建了基于BP神经网络的异常数据处理模型,采用多元回归方法重构多源测井信息曲线,并利用核密度估计法优化DBSCAN聚类算法,进而提出基于自适应DBSCAN聚类算法的岩性剖面特征挖掘方法,实现了知识的自迭代更新,解决了知识有效性不高的问题;最后,以岩性剖面解释业务为背景,以本文理论研究成果为基础,设计并研发了“录井岩性剖面解释平台”,通过现场投产试用的方式验证了方法的有效性。研究结果表明,该方法融合了专家系统和数据挖掘技术各自的优势,为处理岩性剖面解释问题提供了一种新的解决思路,具有一定的理论研究意义。同时,研发的应用系统能够切实提高岩性剖面解释的准确率,解决了地质构造领域的实际问题,为油田生产决策提供有力支撑,具有较好的应用价值。