准确的岩性识别对于油气勘探至关重要。早期,岩性的识别需要依赖专业测井人员的经验去判断,这过度依赖于人的经验,容易陷入主观的误区。近年来,机器学习和深度学习方法广泛应用,节约了人力和物力,提升了岩性识别的效率和准确性。但是,传统机器学习和深度学习方法在对储层岩性进行识别的过程中容易受到过拟合和计算效率的局限,导致泛化能力弱、预测不够精准,不能够在岩性识别领域推广使用。因此,进一步解决传统机器学习和深度学习模型在岩性识别领域出现的泛化能力弱等问题成为测井领域的要点问题。首先,为了确保实验严谨有效,本文使用两个地质环境相差较大的测井数据集进行实验。数据集一中的油田位于北美地区,该数据集中岩性种类复杂,测井曲线多样,是国内外研究学者广泛使用的测井数据集。数据集二中的油田位于挪威地区,本文在该地区上百万的测井数据中,选取有代表性的油井进行实验。本文将测井数据进行数据分析、缺失数据处理、数据规约等预处理操作,降低非地质因素带来的误差和影响。其次,提出了一种融合岩性识别模型,该模型的提出解决了传统机器学习和深度学习模型在岩性识别过程中存在的易过拟合和泛化能力弱的问题。该模型选择一维卷积结构和双向长短期记忆网络结构进行模型搭建。一方面,一维卷积神经网络作为一种序列模型,可以迅速提取出隐藏在测井数据中的特征,另一方面,双向长短期记忆网络可以进一步获取到测井曲线在深度方向上的连续关系,提升了岩性识别的准确性和泛化性。再次,提出了一种针对测井岩性识别的时空图卷积模型,这是时空序列模型首次被应用于测井领域,该模型从测井数据深度方向和不同测井曲线间关系两方面进行特征提取,使得模型有着较好的泛化能力,解决了传统机器学习和深度学习模型在岩性识别领域中存在的预测不准确、泛化能力弱的问题。最后,将传统机器学习和深度学习模型与本文所提出的两种模型进行对比,研究并设计出一款智能测井系统,该系统将部分机器学习和深度学习模型集成,努力实现测井自动化,降低了使用者的专业门槛。