单井分层结果是制定油田开发方案的重要依据。由于地质构造复杂、软硬件技术受限、数据处理方式不当等原因,初始单井分层数据可能存在误差甚至错误,因此,越来越多的科研人员开始研究分层数据的质检方法,目的是保证分层数据的准确性。目前油田分层数据质检的主要方法是现场专家根据先验知识,选择合适的测井曲线对井重新分层,进而通过对比前后分层结果进行校验。经过对某油田数据中心调研发现,在当前分层数据质检过程中,存在分层质检准确率不高、工作效率低等问题。因此,建立油田单井沉积单元分层数据智能质检模型,设计分层数据质检系统,及时准确地发现异常分层,成为目前分层数据质检工作中的迫切需要。为解决上述问题,本文深入分析了分层数据质检业务流程,设计了油田单井沉积单元分层数据智能质检模型,并对模型组成进行分析和实现。首先,深入分析分层数据质检标准和流程,研究与质检相关的数据模型,设计分层数据质检模型的总体框架,明确了研究重点为测井曲线选择和基于测井曲线的分层数据综合质检;其次,在圈定邻近井的基础上,为能够从多种测井曲线中选择与地层分层相关性最强的曲线,采用专家知识推理的方式,通过构建专家知识库实现测井曲线的自动选择;再次,对获得的测井曲线数据进行异常数据处理、平滑滤波和归一化,进而提取测井曲线特征值,为分层数据质检方法的研究提供高质量、多维度的测井曲线数据;然后,提出分层数据质检结果综合分析方法,通过分析测井曲线数据特征以选定算法集,运用MAD离群值检测、K-均值聚类分析、支持向量机和灰色关联度分析算法完成对分层数据的检查,并基于置信度和交集程度对多种算法得到的质检结果进行综合研判;最后,以分层数据质检业务为背景,以质检模型为基础,设计并实现油田单井沉积单元分层数据智能质检系统,通过实际应用效果验证所提方法的有效性。应用结果表明,油田单井沉积单元分层数据智能质检模型能够较好地解决当前分层数据质检的问题,系统能够及时检查井的分层是否正确,极大地提高了工作效率,可有效减少由于分层错误而带来的岩性误判、储层划分错误等后续问题,具有较高的应用价值。