随着油气勘探技术的不断进步,非常规油气储层已成为增储上产的重要领域。然而,非常规油气储层由于其低渗透性、岩石致密性和非均质性,难以通过传统方法构建准确的理论模型和经验公式,形成准确的测井解释,指导储层的识别和挖掘。近年来,人工智能的快速发展为非常规储层的测井解释提供了新的解决思路。本文通过国内外文献调研,首先分析了非常规储层的主要地质特征及评价难点,然后梳理了机器学习、深度学习等技术在岩性识别、物性参数预测、“甜点”预测等测井解释环节的应用情况。已有研究显示,卷积神经网络能更好地处理多尺度测井数据,循环神经网络适用于时间序列测量分析,集成学习方法在复杂参数条件下可提升预测精度。实际案例显示,AI方法相比传统技术有明显改进:岩相分类准确率提高25%~40%,孔隙度估算误差降低15%~30%。深度学习模型还能有效挖掘测井数据与储层参数间的复杂关系,改善低信噪比条件下的解释效果。评估发现,现有数据驱动模型在物理规律匹配性和小样本适应性方面仍有不足,特别是在处理非均质地层时。针对这些问题,建议3个改进方向:(1)构建融合物理约束与数据驱动的混合建模框架;(2)开发面向小样本学习的迁移学习方法;(3)建立集成测井、岩心与地震数据的多模态融合体系,同时建议完善特征工程标准化流程,强化模型验证与不确定性量化机制,并关注图神经网络、物理信息神经网络等新兴技术的应用潜力。本研究通过分析人工智能技术在非常规储层测井解释中的适用性,为其方法选择和技术优化提供了实践参考。