随着社会经济发展对能源需求的不断增长,石油能源的产量也在不断攀升,对油田地质勘探技术的要求也不断提高。岩性的划分是与地层评价、油藏描述、实时钻井监控相关的重要研究领域之一,也是石油勘探开发过程中重要的基础工作。在钻井现场,地质工作者一般根据经验来区分岩性,受到个人的学识、经验等因素影响。因此,建立一种快速、简便、有效地识别岩性的方法技术及模型显得尤为重要。本文在国家重点研发计划“高分辨率航空伽马能谱探测方法技术研究与软件开发”(项目编号:2017YFC0602105)的资助下,对华庆油田勘查区三口井的部分岩屑进行了分析,采用XRF岩屑分析设备测量岩屑样品中的主要元素含量,用数理统计分析的方法对测得的岩屑元素含量数据与岩性对比分析,确定各岩性对应的特征元素,再运用多元逐步回归法优选出与各岩性密切相关的元素作为岩性判别参数。经过逐步筛选与分析,Na+Ca、Si、Fe、K/Na、Mg、Ca、K、Al等元素含量作为砂岩、泥岩和煤的判别参数;Fe+Mg、Na+Ca、Mg+Ca、Si、Mn、Si/Al、K、Si/(Mn+Ti)、Al/(Ca+Na)、Mg、Al、Ca、Ti、K/Na、Al+Fe、Na+K等元素含量作为砂岩(细分)的判别参数;Mg、Si、Fe、K/Na、Ca、Na、K、Al等元素含量作为泥岩(细分)的判别参数。用随机抽样的方法将1118个岩屑样品中各岩性数据按段位抽取50%建立判别模型,其余样品的数据用来验证已经建立好的岩性判别模型。通过运行SPSS25.0软件,对数据进行了费歇尔判别分析和贝叶斯判别分析,建立了砂岩、泥岩和煤的3个判别模型,灰白色中砂岩、灰色泥质粉砂岩、浅灰色细砂岩、灰褐色油斑细砂岩和浅灰色油迹细砂岩的5个判别模型,灰绿色泥岩、深灰色泥岩、黑色碳质泥岩和灰黑色泥岩的4个判别模型,对各个模型的准确率进行交叉验证。砂岩、泥岩和煤的判别正确率为88.8%;砂岩细分分类的整体判别正确率为82.3%,泥岩细分分类的整体判别正确率为89.2%,判别效果良好,说明所建立的判别模型准确可靠,本方法切实可行。