分析地层岩相的分布情况,可以帮助我们了解工区地质构造,对于油田早期开发方案的设计,以及开发过程中的优化管理都十分重要。储层岩相是一个地质区域的综合特征反映,通常可以通过测井数据获得储层井点位置的岩相信息。但是由于钻井成本高昂,实际工作中测井数据是极其有限的,单纯通过测井数据无法获取整个工区的储层岩相平面展布,此时可以通过测井数据对地震数据进行标定,然后利用地震数据所获得的地震相间接反映储层岩相的平面展布。因此储层岩相分析主要分为两个部分,一是直接从测井数据获取井点位置储层岩相,二是在地震数据的基础上进行地震相分析。当前常规测井数据处理中,主要采用人工判别并结合录井资料进行储层岩相分类,但是这种方法存在人力耗费大,标定人为误差大等问题,此外测井数据维度高,数据分布特征复杂,大多数情况下采用某种服从特定分布假设方法很难进行准确的识别。对于地震数据而言,目前常用测井数据获得地震相分类标签再进行分类处理,由于标签数量较少,导致地震相分类结果准确度不高。针对以上问题,本论文引入几种典型的统计学习方法提高测井数据中的岩相分类精度并解决小样本条件下地震相分类问题。本文主要工作如下:(1)针对我国西南某工区典型岩相分类数据,采用直方图、交汇图等方式直观分析储层岩相数据特征。然后通过K-means聚类方法并结合鲁棒性最大相关熵主成分分析方法(HQ-PCA)、Sparse Autoencoder等降维处理方法,分析岩相分类数据内在结构特征,为后文的储层岩相分类奠定基础。同时我们还发现采用常规无监督聚类方法对测井岩相和地震相预测准确度不高,且预测结果缺乏物理含义,需要进一步采用有监督分类方法进行测井岩相和地震相的分类。(2)在前文测井数据分析基础上,我们引入ADABOOST集成学习方法并采用SVM和ANN作为基本分类器进行有监督的测井岩相分类。通过定量分析并对比传统的SVM和ANN分类结果发现,所提出的方法相较于传统方法具有更高的分类性能,能够处理常规方法无法正确分类的数据,稳定性和泛化能力更强。(3)针对地震数据地震相分类样本标签较少的问题,本文引入基于条件随机场的半监督处理流程进行地震相分类。通过条件随机场和最大相关熵判别准则扩展训练样本,并采用多人决策方式获得具有概率意义的地震相分布。通过合成地震数据分类结果对比发现,本文所提出方法在样本数据为1%条件下都能得到比前文所述SVM等有监督方法更为准确的地震相分类结果。最后将该方法用于实际资料并进行交叉验证证明了所提方法的有效性。综上所述,本论文针对储层岩相分类中的测井岩相分类和地震相分类两大关键内容进行了研究。在深入分析测井数据和地震数据分布特征的基础上,提出了基于ADABOOST框架的集成学习方法用于解决测井岩相分类数据多分布耦合问题;针对地震相分类样本较少的问题,提出了基于条件随机场和最大相关熵准则的半监督地震相分类方法,并获得了具有概率意义的地震相分类结果。本文的研究内容能够为机器学习方法在地球物理领域应用提供思路和借鉴,对推动油气勘探技术智能化发展具有积极作用。