安棚深层系砂岩储层裂缝测井评价一直是测井解释中的难点。过去常规测井方法在识别储层裂缝的过程中发挥了重要作用，但是由于裂缝储层的非均质和各向异性的特点，使得常规测井解释产生多解和不确定的结果，而成像测井的出现使得直观有效识别裂缝成为现实，本文以声电和交叉偶极声波成像为基础，结合岩心、常规测井资料对安棚深层系储层裂缝开展了如下的研究：1、进行了声电成像影响因素分析，建立了地质特征解释模式，得出了安棚地区裂缝的真实性、有效性、填充性及发育产状的综合评价方法。2、综合常规测井和交叉偶极声波测井资料，根据本地区裂缝发育的特点提出了多种裂缝指标参数，建立了综合裂缝概率模型。3、综合分析双侧向测井影响因素基础上结合成像测井资料建立了适合本地区的裂缝参数计算模型。并利用频谱分析手段，实现了双孔介质储层有效孔隙度的定量评价。4、利用图像分割算法剔除了声电成像图中与裂缝发育无关的背景值，实现了利用HOUGH变换对裂缝的自动识别和参数的提取。5、在综合选取常规和成像测井资料的基础上，利用BP神经网络建立了裂缝综合识别模型。综合常规和偶极声波成像测井资料建立的综合裂缝概率模型改进了常规综合模型的不足，能较好的定性指示裂缝的发育状况，与岩心和声电成像有很好的一致性，应用所建立的裂缝参数计算模型处理了10余口井，所得到的裂缝参数与实际取心得到的参数值比较接近，说明该模型计算的精度满足生产要求。建立的神经网络裂缝识别模型，处理结果较好，可以解决其它井段特殊资料较少，裂缝识别比较困难的现状。