沉积相是石油地质学中的一个术语，是指一定的沉积环境所形成的沉积岩组合。对于油田沉积相的模式识别，国内外在这一方面上的研究还处于初始和探索阶段，目前在实际工作中还是以人工判别沉积相为主。 本文在结合专家经验的基础上，将计算机技术、模式识别技术与石油地质科学结合起来，建立了完整的油田沉积相模式识别系统。该系统的建立，将为提高沉积相识别效率和加快识别速度做出贡献，并将会减少人工识别沉积相带来的歧义性。 本文从科研与工程系统开发两方面同时着手，利用大庆油田萨尔图北二区东部密井网加密井的测井曲线资料，对模式识别的预处理、特征选择与提取、分类器设计以及工程系统的设计与实现等内容进行了详细阐述。在预处理阶段引入了线性回归，较好的突出了测井曲线的趋势变化。沃尔什函数及序谱分析被用到了测井曲线反演与特征提取上，结合测井曲线的短期平稳性，提高了测井曲线的纵向分辨率，突出了薄层和层段界限，并提取了有效的序谱特征。在模式识别的分类器设计上，我们采用了树分类器和支持向量机相结合的方法，提高了分类器经验结合的能力和泛化能力。面向对象理论与方法的引入，又为我们的实际系统设计与开发工作提供了有利的工具，最终使我们实现了可用于实际的油田沉积相模式识别系统。 整个系统的建立既离不开石油地质学原理和油田工作的具体处理细节，也离不开机器识别的依据—计算机模式识别技术。油田沉积相模式识别系统体现了油田开发工作与计算机技术的充分结合。