砂岩储集层是油气勘探开发中最重要的储层之一,其分布广泛,蕴藏量大。在地下钻探过程中,井下砂岩储集层的位置识别是石油勘探开发过程中的关键问题之一。目前,砂岩储集层位置识别方法主要是在地面进行井深测量后,与测井曲线人工划分步骤相结合,通过人工为主,算法为辅的方式进行校正,但是存在着精度不高、易受环境干扰等问题。为了能够提高井下勘探开发效率,降低成本,本文采用理论验证与人工智能相结合的方法,并采集现场数据,对井下砂岩储集层位置识别方法进行研究。首先对砂岩测井曲线特征进行分析,利用主成分分析PCA算法对数据进行降维,应用SMOTE-ENN算法解决测井数据不平衡问题,建立以XGBoost、BP神经网络和LSTM长短记忆神经网络为基础的砂岩储集层识别模型,通过对算法模型输入随钻测井数据可以实现井下砂岩储集层位置识别;其次,对影响机械钻速的参数进行理论分析,利用皮尔森相关系数、和谐系数和斯皮尔曼等级相关系数方法对数据相关性进行计算,通过“数据驱动+知识驱动”的方法对随钻参数进行优选,建立井下井深跟踪算法模型;再次,从算法底层更改BP神经网络结构,实现多分支并行神经网络,优化后的BP神经网络的垂直段误差较原BP神经网络精度提高了49.23%,水平误差精度提高了68.00%;将差分进化DE算法融入到XGBoost算法中,建立DE-XGBoost模型,结果表明,DEXGBoost模型较原单体算法的精度提高了4%以上,召回率提高了12%以上;最后,将算法模型进行集成融合,采用Python+Py Qt5+Qt Designer的编写架构,开发井下砂岩储集层位置识别软件,为今后在现场实现井下砂岩储集层位置识别提供了必要的技术支撑。本文所研究的内容,对于实现大数据背景下钻井作业数据驱动智能决策,推动钻井作业信息化、自动化和智能化发展具有一定的借鉴意义。