随着我国石油开发步入中后期阶段,勘探的主要目标转变为非常规油气藏,勘探难度极高。因此,油气勘探开发技术亟需科技创新发展。地球物理测井是油气勘探的关键技术,其使用特定的仪器,观测井眼内不同深度地层的各种地球物理特性。基于这些观测数据,岩相识别旨在判别地层的岩性成分,为实时钻井、地质评价和储层建模提供基础。传统测井岩相识别方法由地球物理学专家建立基于经验的测井岩相关系模型实现。然而,随着测井、地质资料逐渐累积和勘探目标逐渐向非均质性油气藏偏移,传统测井岩相识别方法在表征测井与地质参数复杂关系时的局限性逐渐显现,性能遭受瓶颈,且识别效率有待进一步提高。因此,开发智能的测井岩相识别方法,充分挖掘测井信号与地质信息的潜在关系,对推动人工智能在油气行业的发展、深化对地质构造的认识、以及提高油气勘探开发的效率具有重要意义。受到沉积环境、地质构造和在钻井勘探过程中泥浆、泥饼的侵入等自然/非自然因素的影响,井眼作业环境十分复杂,导致不同井位的测井数据分布存在差异;待预测井的可靠岩相标签难以通过频繁地取芯作业获得;以及测井曲线的响应形式异质,响应特性难以被准确捕获等问题的存在,从而极大影响了测井岩相识别精度。为了解决上述问题,论文从以下两个方面展开研究。一方面,针对测井数据的边缘分布差异和联合分布差异这两种典型分布差异,论文研究在使用待预测井有限岩相标签的情况下,通过利用测井物理属性和地层沉积规律的混合约束,以及请求最具信息量的样本标签,减小不同井位测井数据的分布差异。另一方面,针对测井曲线异质的响应形式,论文利用测井的响应原理,研究测井曲线形状和参数值的组合形态的表征学习,提取对不同井位具有共性的测井特征,以克服不同井位测井数据的分布差异问题。围绕以上两个方面,论文的主要研究工作包括:（1）针对不同井位测井数据发生边缘概率分布偏差的问题,提出一种基于混合物理约束的无监督测井迁移方法。首先,联合提取源域和目标域数据的高层特征表示。然后,对两个域的特征表示施加域差异损失,对齐两个域的特征分布;同时,对目标域的特征表示施加特征空间和地理空间标签平滑性约束,保持目标域无标注数据之间的潜在结构,促使源域和目标域特征在对齐的过程中向正确的类别方向匹配。最后,使用源域标签信息优化模型,学习同时具有域一致性和分辨力的特征,并在优化的过程中执行鲁棒的提前终止准则,允许模型自适应地结束其训练过程。在真实测井数据集上的实验结果表明,所提出的方法在每对源域目标域组合上的岩相识别性能均优于已有方法,能够有效减小测井数据的边缘分布差异。（2）针对不同井位测井数据发生联合概率分布偏差的问题,提出一种基于差异最大化主动适应的测井迁移方法。首先,在源域上训练两个具有最大化差异的分类器,并基于这两个分类器对目标域样本的预测结果和置信度,选择性地挑选目标域样本请求其真实标签或为其赋予伪标签。然后,利用获取的目标域真实标签,通过期望风险降低的方式检测伪标签的可靠性。接着,使用修正后的伪标注样本和具有真实标签的样本为源域样本分配权重,促使源域数据分布向目标域匹配。重复上述学习过程,逐步扩充目标域的标签数量,并缩小源域与目标域的分布差异。在真实测井数据集上的实验结果表明,所提出的方法相比于来自多个领域的现有方法,可以在查询更少的目标域真实岩相标签的同时,更有效地减轻测井数据的联合分布差异对岩相预测性能的影响。（3）针对测井曲线异质的响应形式问题,提出一种基于像素增强全卷积的测井特征提取方法。首先,将测井岩相映射关系建立成语义分割模型。然后,设计统计指导的像素增强模块,生成每种测井的全局统计嵌入,并利用统计嵌入突出或抑制特定测井参数值,进而通过交互测井参数值之间的信息,捕获测井曲线的微观细节特征。最后将这些微观细节特征与利用基础全卷积分割网络提取到的宏观语义特征相融合,形成聚合的特征表示,映射到像素级的岩相输出。在真实测井数据集上的实验结果表明,将测井岩相映射关系建模成语义分割并同时提取测井参数值和形状的组合形态特征,比传统建模方式更能表征测井曲线的响应特性,进而取得更好的岩相识别性能。论文通过显式减小两种典型的测井数据分布差异和隐式提取共性的测井组合形态特征,从不同角度解决了测井数据分布偏差问题,实现了对复杂井眼环境中岩相的有效识别,丰富了智能测井岩相识别方法体系,为发掘测井数据与地质信息之间的关系、提高油气勘探效率提供了可行的技术方法。