目前火山岩油气藏正在引起广泛关注,但其复杂程度超过其他油藏类型。准噶尔盆地金龙2井区佳木河组火山岩具有复杂多变的岩性,常规方法难以准确识别;裂缝的发育与火山岩油藏有很大关系,准确识别裂缝对火山岩油藏的研究意义重大。因此本文主要对火山岩油气藏的岩性和裂缝的识别两个方面进行研究。本文在分析研究区火山岩储层地质特点的基础上,根据取芯描述,薄片,成像等数据分析不同岩性的测井响应特征,并构造M,N两个对火山岩岩性敏感参数,确定最终识别岩性的特征参数,即:GR,DT,RHOB,CNL,RT,RI,M,N等8种参数。并对这些特征进行归一化处理,消除测井仪器的影响。根据测井特征参数和岩性标签,利用机器学习中的四种不同方法,建立了四种岩性识别预测模型。并对不同模型进行了对比评价研究,筛选出最优的随机森林岩性识别模型,岩性识别准确率达到0.9以上。在裂缝识别方面,分析了常规测井对裂缝响应特征,确定了裂缝在常规测井和成像测井上的特征。除了常规的中子,声波,密度测井外,还引入了小波变换,岩石物理参数等特征识别裂缝。根据分析裂缝发育的影响因素可知,岩性的不同,对裂缝的发育程度有很大的影响,因此本文将已经识别的岩性结果作为特征参数参与到裂缝识别模型的建立中。最终根据筛选的14个特征参数确定了裂缝发育程度的回归模型,其相关系数达到0.8左右。