目前，国内石油和天然气的需求量每年不断提升，中国每年仍需大量进口石油和天然气。但是中国原油储量丰富，因此积极地探明我国石油资源的储藏情况、合理有效地开采石油资源尤为重要。在石油勘探中，实时的岩性识别是关键的环节，对了解地下地质状况，认识油层具有重要的意义。随着录井技术的日益发展，传统的岩性识别方法面临着巨大的挑战。本文将激光诱导击穿光谱技术(Laser-induced Breakdown Spectroscopy, LIBS)应用于录井过程中的岩性识别。和其他化学分析方法相比，例如X射线荧光和电感耦合等离子发射光谱，LIBS具有众多的优势，尤其是无需或简单样品预处理、远距离分析、适用与各种样品形态:固体、液体和气体、多元素实时在线分析等，因此LIBS倍受研究者的关注。论文以岩性识别为目标，开展了一系列理论和实验研究，主要研究内容如下:　　(1)运用多种识别了沉积岩中常见的岩石岩性，并提出将支持向量机和主成分分析相结合的岩性识别模型。运用层层深入的思想逐步研究Fisher线性识别分类、Bayes分类和偏最小二乘判别分析三种方法在二分类中的分类效果。对泥岩，细砾岩和白云岩，三种分类方法均能达到100％的正确率;对于泥岩和页岩，三种分类方法的分类结果均不令人满意。当采用平均方差的归一化方法时，泥岩和页岩的分类正确率有一定程度的提高。将主成分分析和支持向量机相结合的分类模型，不仅能够有效的对光谱数据进行去噪和降维，而且具有一定的处理由于自吸收等引起的非线性光谱数据的能力。对于少量岩屑样本，分类正确率为100％;对于大量岩石样本，分类正确率也达到91.38％。　　(2)为了评价所选择的分析线和更好定量分析岩屑中元素含量，详细分析了Ca元素的四条谱线的自吸收系数随激光能量和样品中Ca元素含量的变化。采用萨哈玻尔兹曼循环迭代的方法计算出激光诱导击穿光谱的等离子体温度。选择CaⅠ300.92nm和CaⅡ315.89nm分别为原子线和离子线的内参考线，通过基于内参考线的方法计算出谱线Ca393.37nm，Ca422.67nm，Ca527.03nm和Ca646.26nm的自吸收系数。结果表明:Ca422.67nm和Ca393.37nm两条谱线的自吸收系数随能量的增加而减小，即谱线自吸收越来越严重，Ca527.03nm和Ca646.26nm两条谱线则反之;当Ca元素浓度小于10％时，四条谱线的自吸收系数波动较大，当Ca元素浓度大于10％时，四条谱线的自吸收系数趋向平稳。Ca527.03nm的自吸收系数随Ca元素浓度的变化范围小，自吸收系数较大，是四条谱线中最适合用于定量分析的，分析其原因主要是由于其具有最大的上能级，发生自吸收的概率较低。最后利用单变量定标法和偏最小二乘法两种方法对所计算的自吸收系数进行了验证。验证过程中当Ca浓度＞10％时，采用自吸收矫正后光强;当Ca浓度＜10％时，采用洛伦兹拟合光强。　　本文的研究工作表明，LIBS是一种简便有效的光谱分析手段，它可以在录井中实现多元素同时快速测量并实现实时在线的岩屑识别，具有广阔的应用前景。