测井解释,即对测井数据的分析处理,主要的目的是利用测井资料,对地层的岩性进行分析,判断地质的油、气、水层,并且计算孔隙度、饱和度、渗透率等地质参数,并在此基础上对储层进行划分,从而为石油开采提供指导作用。传统的测井解释往往依靠人力,采用物理建模的方法进行分析,不仅工作量大,而且存在着多解性。随着计算技术的发展,机器学习算法逐渐在测井解释领域得到应用。通过对大量测井勘探数据进行分析,构建合适的机器学习模型,不仅可以实现地质参数的预测以及储层划分,而且可以极大地降低传统人工标注地层的工作量。本文对石油测井解释的现状进行了研究,并对其中存在问题进行了分析。在此基础上,针对石油测井数据的特点,研究了 AdaBoost和GRU方法相结合的地质分层识别模型,实现了地层的自动识别与标柱。本文的主要研究内容如下:(1)针对初始测井数据缺失及不完整情况,提出了一种数据预处理方法。由于受到环境、设备或人为等因素的影响,导致测井数据存在大量的数据缺失与数据不完整性,严重影响了后续的数据解释工作。而且,原始的测井数据维度高,数据属性之间存在相关性。据此,本文对原始无效测井数据进行剔除、数据补齐和特征提取,使得保持数据特征完整性同时,降低数据量。(2)研究了一种三维空间克里金插值算法。传统的克里金插值主要根据二维空间中已知点的地质属性来预测某个位置的地质属性。但在钻井测井的地质属性重建中,空间某位置的属性值与周围位置的属性相关,需要在三维空间中进行数据预测。本文根据克里金基本原理,改进了二维克里金的插值算法,实现了三维空间中利用克里金算法来预测空间位置的地质属性。(3)提出了一种基于AdaBoost和GRU方法相结合的地质分层识别模型。本文将地质理论和GRU算法特点相结合,构建了地质分层识别模型,推导了模型权重系数公式和样本权重更新公式。通过与BP,SVM,GRU,AdaBoost方法的实验结果进行对比,证明本文模型的优势之处。